最近负责公司的sem技术这块,此前没有相关的业务经验。走了不少弯路。现在公司想通过技术手段来实现关键词竞价的自动优化。因为不了解这块同行业的情况。所以迟迟也动手编写。而且思路也不是很清晰。现在想了几条规则且程序可实现的如下:
1.把转化较低的关键词都停掉,ROI自然提高了。(缩减下词)
2.自动上账号相关关键词,可以利用百度关键词推荐系统自动上词。(扩词上词)
3.自动添加某个效果好的广泛匹配的关键词的否定关键词,否定关键词效果可以通过系统自动上精确匹配来实现效果跟踪。(缩减下词)
4.特定词自动调价,保证百度前三位。定时监控抓取百度的此关键词上的排名,自动加价。(优化特定词效果)
5.网站监控,如果网站出现故障,自动停词。减少不必要的损失。
6.大面积的关键词排名监测,对第四条进行补充。
7.组合优化,调整各个关键词的出价,使其排名改变(最终是平均成本不上升)使其最优。
来看这样一个例子:我们在某账户中同时拥有两个关键词。关键词 1 在排名第一位可以获得 15 个注册,单位注册成本为 2
元,如果排名在第二位,则可以获得 10 个注册,单位注册成本为 1 元。关键词 2 在排名第一位可以获得 20 个注册,单位注册成本为 2.5
元;如果排名在第二位,可以获得 10 个注册,单位注册成本为 2 元。假设每个注册价值 2 元,我们应该怎么做呢?
如果使用基于规则的优化。很简单,关键词 1 推到第一位,获得 15 个注册。关键词 2 就只能保持在第二位,获得 10 个注册。这时候的平均单位注册成本是 2 元,符合要求,总注册为 25 个。
如果使用基于组合的优化。关键词 1 放在第二位,关键词 2 放在第一位,这时候关键词 1 的注册成本为 1 元,关键词 2 的注册成本为 2.5 元,一共获得 30 个注册。平均单位注册则为(2.5*20+1*10)/30=2元,还是符合要求的。
基于组合的优化,我们在同样的单位注册成本下,获得了额外的5个注册,这就是组合优化的优势。
这个就需要功力了,可能不是那么简单。
我目前觉得什么算法都是调节这三个影响因素。上词,下词,调价。但是机器解决不了一切问题。只是目前是这样。机器加人工才是王道。
原因也很简单客户的指标是不确定的。例如有的客户不讲roi,只追求定价预算的最大点击量(没有cps,cpa数据跟踪),所以通杀的算法不存在。没有一键优化。即使有也离最优太远。
对于什么神经网络的机器学习能否适应在此领域我深表怀疑。请相关人士能做解答。
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