CIA：面向电商赞助搜索的统一营销优化框架
计算机科学与博弈论
2019-03-12 v2 计算工程、金融与科学
摘要
作为最大的电商平台，淘宝通过赞助搜索每天帮助广告主触达数十亿搜索查询，这也给平台带来了可观的收入。一种高效的竞价策略，在满足多样化广告主需求的同时平衡平台收益与消费者体验，对健康和可持续的营销生态至关重要。在本文中，我们提出 \emph{客户智能体（Customer Intelligent Agent, CIA）}，一种竞价优化框架，其实现展示级别的竞价以反映广告主转化意愿与预算控制。借此，CIA 能够达成电商广告主在不同层次上的多样需求，如成交总额优化、款式对比等。此外，设计了一个基于回放的仿真系统来预测不同抽成率的性能。CIA 在不改变广义第二价格机制的情况下统一了营销生态中三方的利益。我们在 \emph{淘宝搜索广告（Taobao Search Advertising, TSA）}平台上的大量离线仿真和大规模在线实验验证了 CIA 框架的高效性。此外，CIA 已作为 TSA 中的主要竞价工具在线部署。
引用
@article{arxiv.1806.05799,
title = {CIA-Towards a Unified Marketing Optimization Framework for e-Commerce Sponsored Search},
author = {Hao Liu and Qinyu Cao and Xinru Liao and Guang Qiu and Sheng Li and Jiming Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.05799},
year = {2019}
}
备注
9 pages