Оптимизация показов рекламных объявлений в поисковых интернет-системах : разработка методологии подбора порогов входа в рекламный показ

• Автор: Сорокина, Анна Николаевна
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2015
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 137 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность проблемы
Степень разработанности проблемы
Цель и задачи исследования
Предмет и объект исследования
Научная новизна и практическая ценность
Положения, выносимые на защиту
Структура диссертационного исследования
ГЛАВА 1. ЗАДАЧА ОТБОРА РЕКЛАМНЫХ ОБЪЯВЛЕНИЙ
ДЛЯ ПОКАЗА В РЕКЛАМНОМ БЛОКЕ
1.1 Использование поисковых систем в ІЩетеІ для рекламных целей. Структура и порядок функционирования рекламного блока (на примере Яндекс.Директ)
1.2 Развитие интернет-рекламы, разные схемы списания денежных средств со счёта рекламодателей
1.3 Задача распределения рекламной информации по разным рекламным блокам на странице результатов поиска
1.4 Существующие постановки задачи оптимизации показов рекламы и методы определения правила показа объявлений в рекламном блоке
1.4.1 Различные постановки задачи оптимизации показов рекламы
1.4.2 Существующие методы выбора правила показа в рекламном блоке
1.5 Постановка задачи исследования
ГЛАВА 2. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ ПОКАЗОВ РЕКЛАМНЫХ ОБЪЯВЛЕНИЙ И ПОСТРОЕНИЕ ПРАВИЛА ПОКАЗА И АЛГОРИТМА ПОДБОРА ЕГО ПАРАМЕТРОВ
2.1 Математическая постановка задачи
2.1.1 Обозначения
2.1.2 Ограничения
2.1.2 Математическая модель показов рекламных объявлений.
2.1.3 Формальное описание задачи оптимизации

2.2 Решение задачи оптимизации. Алгоритм подбора оптимальных
параметров
2.2.1 Переход от дискретной задачи к непрерывной
2.2.2 Общий принцип - метод множителей Лагранжа
2.2.3 Применение метода множителей Лагранжа к задаче
оптимизации
2.3 Формальное описание алгоритма подбора параметров правила показа
2.4 Работа с новыми запросами
2.5 Модификация алгоритма
2.5.1 Формальное описание алгоритма
2.5.2 Доказательство эквивалентности двух алгоритмов
2.6 Новая модель показа рекламных объявлений
2.7 Результаты экспериментального тестирования алгоритма
2.7.1 Данные для тестирования
2.7.2 Этапы проведения экспериментального тестирования
2.7.3 Отбор объявлений для показа по одному запросу
2.7.4 Подбор параметра Я1 при фиксированном значении Я2 на всём наборе запросов
2.7.5 Результаты работы алгоритма: подбор всех параметров
Я1,Я2 и ЯЗ
ГЛАВА 3. ОБОБЩЕНИЕ НАХОЖДЕНИЯ ПРАВИЛА ПОКАЗА НА ПРЕДСКАЗАННУЮ ВЕРОЯТНОСТЬ КЛИКА, ЗАВИСЯЩУЮ ОТ ПОЗИЦИИ, НА КОТОРУЮ ПОПАДЁТ РЕКЛАМНОЕ ОБЪЯВЛЕНИЕ
3.1 Основные положения по учёту позиционного эффекта
3.2 Математическая постановка задачи: введение позиционного
эффекта
3.2.1 Общие обозначения
3.2.2 Введение ограничений, связанных с позиционностью
3.2.3 Введение ограничений, связанных с показом рекламного блока.
3.2.4 Ограничения из базовой задачи оптимизации в случае учёта позиционного эффекта. Математическая постановка задачи.

3.3 Решение задачи оптимизации с учётом позиционного эффекта.
3.3.1 Расширение области значений переменных taqpk
3.3.2 Перевод ограничения по суммарному доходу в критерий.
3.3.3 Перевод ограничения по суммарным денежным средствам в критерий
3.3.4 Декомпозиция задачи
3.3.5 Максимизация Rq с учётом ограничений
3.3.6 Подбор оптимального числа объявлений для показа
3.3.7 Отбор рекламных объявлений и их размещение при заданном числе показов
3.3.8 Учёт ограничения на покрытие
3.3.9 Общая схема оптимизации
3.3.10 Схема работы с новыми запросами
3.4 Численный эксперимент на модельных данных
3.4.1 Создание модельных данных
3.4.2 Сравнение алгоритма, учитывающего позиционные эффекты и базового алгоритма
ГЛАВА 4. АПРОБАЦИЯ ПОЛУЧЕННОГО ВИДА ПРАВИЛА ПОКАЗА В РЕКЛАМНОМ БЛОКЕ НАД РЕЗУЛЬТАТАМИ ПОИСКА. РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА ПОДБОРА ПАРАМЕТРОВ ПРАВИЛА ПОКАЗА
4.1 Алгоритм оптимизации системы показов рекламных объявлений
4.2 Различные постановки задачи оптимизации системы показов рекламных объявлений
4.3 Подбор параметров правила показа
4.4 Проведение on-line эксперимента, внедрение на 100% поискового трафика
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. АКТЫ О ВНЕДРЕНИИ

обучающего материала и дополнительной информации о качестве (вообще говоря, это - некоторое начальное предсказание CTR для новых рекламных объявлений). При выборе v нужно следить за балансом между показами новых и старых объявлений. В продолжение этого критерия существует такая схема отбора объявлений, как bid ■ quality -I- v, где v = с ■ bid • var(quality), а с — константа, показывающая на сколько полезно обучение на данном объявлении, то есть баланс между долгосрочным и краткосрочным показом объявления. Данный метод интересен тем, что начальный прогноз качества объявления не является одной константой, а зависит от дисперсии этого прогноза и его ставки, то есть для показа отбирается то объявление, которое принесёт поисковой системе больший доход.
Второй характеристикой, часто используемой в правиле показа объявлений, является релевантность - степень соответствия содержания рекламного объявления запросу пользователя (семантическое соответствие поискового запроса и текста объявления) [14], [21], [46]. Однако отбор только посредством релевантности учитывает только интересы пользователя. Рекламодатель практически не может напрямую повлиять на отбор его объявления для показа, так как его ставка не входит в правило показа рекламных объявлений над результатами поиска. Поисковая интернет-система тоже имеет достаточно ограниченное влияние на свои основные показатели, такие как суммарные клики, среднюю кликабельность и доход: отбор объявлений зависит только от запроса пользователя, и от того насколько корректно составлен текст объявления и оптимизирован сайт рекламодателя под текущий запрос.
Третьим подходом является выбор в качестве характеристик, от которых зависит правило показа объявлений, следующих: на сколько