PPC竞价管理系统设计初探

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一般竞价投放包含以下内容:广告商、关键词、匹配形式、目标URL、广告词、出价

  • 影响投放量的主要因素:关键词*匹配方式
  • 影响点击率的主要因素:出价*广告词
  • 影响转化率的主要因素:关键词*匹配方式*目标URL

对于一个简单的竞价系统,需要解决的问题是:

  1. 投放关键词和投放URL的匹配
  2. 投放关键词的匹配方式
  3. 自动出价
  4. 账户优化

其中最最关键的是实时计算投入产出比,进行账户优化。在计算投入产出比之前必须先将以下数据进行整合。

  1. SEPR页面数据
  2. 竞价账户数据
  3. 网站订单转化数据

其中SEPR的数据收集内容比较多且较为麻烦,主要需要收集的数据有:投放词、搜索词、展示次数、排名、点击次数等。目前主要的竞价自动化产品一般都使用 API 从广告发布商处抓取点击数据,结合监测提供的转化数据,来进行优化调整。调整主要分两种方式:规则优化和组合优化。

规则优化

规则优化(Rule Based Approach)相对比较基础,主要原理是通过程序调整价格,通过记录的到数据,按照事先的调整规则进行调整。规则优化可以将营销人员的时间精力从繁重的简单劳动中解放出来,投入到更需要模糊判断的方向上,比如新关键词发掘等。

组合优化

大型客户的关键词较多,不同的关键词的表现差别也比较大。有的关键词收入高、但是竞争高、成本也高。有的关键词可能不太有人搜索,收入很低,但是几乎没有竞争,一旦转化回报率很高。将投资组合模型引入了搜索营销管理,透过一系列产品组合来降低风险,提高回报。这种方式被称作基于组合的优化(Portfolio Based Approach)。

组合优化的来源,投资组合模型,是典型的运筹学应用。同样组合优化本身也是一个典型的运筹学应用,它的范畴包括概率统计(Statistics and Probability)、数学建模(Mathmatical Modelling)、仿真(Simulation)、优化(Optimization)、规则算法(Algorithums)、数据挖掘和数据仓库(Data Mining and Data Warehousing)。简单地说,组合优化是通过对现有账户表现的数据收集,建立数学模型,对全部关键词在各个层级上的表现在模型中进行仿真,并且通过制定的规则算法,从海量的可能性中过滤出可能产生最佳效果的组合,并付诸实施,并通过对实施效果的数据采集进入下一步的仿真优化,从而实现一个螺旋形上升的不断优化。

目前国内的某一家SEM管理软件设计的主要功能有:

1、智能选词和删词

利用人工智能技术,对历史数据进行机器学习,从而扩展出高转化率的热门和长尾关键词;

2、智能竞价(出价)

通过自动出价使ROI提升

3、提高质量

关键词按语义自动分组、关键词自动匹配到达页面LandingPage、广告创意文案和关键词触发优化

 4、锁定排名

5、效果跟踪

6、竞争分析

由于还没有机会试用,具体功能未知。木有评测报告~

参考链接:http://ggtheory.com/2010/02/07/sem-auto-tool/

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