検索エンジンマーケティングオークションでのキーワード選択の問題

まず第一に、cstheoryがこの質問にうまく適合しているかどうかはまだわからないので、群衆がそうではないと考えても私は気分を害することはありません...

検索エンジンマーケティングでは、いくつかの問題が興味深いです。公正な（そして収益性の高い）オークションメカニズムの設計と、制限された通貨リソースの下での最適な入札戦略の計算は、興味深い（そして十分に文書化された）問題の2つの例です。

もう1つの興味深い問題は、キーワードの選択の問題です。最も収益性の高いキーワードを選択する方法です（利用可能な金額やキーワードの「トピック」へのリンクがありません）。「収益性の高い」とは、最高の収益または最高の利益をもたらすことです。これらの問題は不確実性を扱います。キーワードのクリック率は不明であり、コンバージョン率も不明です。

この問題に関連する理論的な作業を知っていますか？

これは素晴らしい質問です。私は多くのことを考えました。インターネット広告オークションでは、真実の啓示を促す価格設定ポリシーが必要です。通常のセカンドプライスオークションを入札価格で実行することはできますが、選択した広告はクリックスルーと利益の点でひどい場合があります。本当にしたいのは、入札時間など、広告の予想収益を確認することです。予想されるクリックスルー（ただし、「戦略的耐性」に違反する可能性のある実験を行わないと、予想されるクリックスルーを把握できません）。一方、最適なコンテキストバンディットアルゴリズムを実行することもできます最もクリックされた広告を表示しますが、それは収益性が高くないか、簡単に価格設定されない可能性があります。両方の側面を同時に処理することは、素晴らしい理論上の問題を引き起こします。これらの問題の多くに取り組む最近の優れた論文の1つは、「暗黙的な支払い計算による真実のメカニズム」です。

最も基本的な形式では、これは学習の問題と見なすことができます。各キーワードは、（CTR、コンバージョン率、価格などを考慮に入れて）知られていないため学習する必要のある利益をもたらします。多かれ少なかれ多腕バンディット問題。

実際、この領域には、メタ、サベリ、ヴァジラニ、ヴァジラニの2005年の作品から始まる多くの理論的な作品があります。クリックスルー率とランダム順列からの入力を扱う論文のその他の例には、Goel-Mehta'08、Muthukrishnan-Pal-Svitkina'07があります。

特に過去2年間で、広告オークションの問題のいくつかの変種について行われた豊富な調査があります。インターネットとネットワーク経済学に関する国際ワークショップ（WINE）と電子商取引（EC）会議の議事録で、より関連する論文を見つけるでしょう。これらの会議は、Yahoo、Google、Amazonなどの企業からの参加者によってよく表されているため、問題の非常に実用的な変形を取り上げた論文が見つかります。