Problema de seleção de palavras-chave no leilão de marketing de mecanismos de pesquisa
Primeiro de tudo, ainda não tenho certeza se a história está bem adaptada para essa pergunta, por isso não ficarei ofendida se a multidão achar que não é o caso ...
No marketing de mecanismos de pesquisa, vários problemas são interessantes. O desenho de mecanismos de leilão justos (e lucrativos) e o cálculo de estratégias de lances ideais sob recursos monetários limitados são dois exemplos de problemas interessantes (e bem documentados).
Outro problema de interesse é o da seleção de palavras-chave: como selecionar a palavra-chave mais rentável (sem nenhum link para a quantidade de dinheiro disponível ou para o "tópico" da palavra-chave). "Lucrativo" pode ser a melhor receita ou o melhor lucro. Esse problema lida com a incerteza: a taxa de cliques de uma palavra-chave não é conhecida, a taxa de conversão também não é conhecida.
Você conhece algum trabalho teórico relacionado a esse problema?
Eu acho que é perfeitamente apropriado.
Essa é uma ótima pergunta, em que pensei bastante. Em um leilão de anúncios na Internet, você deseja uma política de preços que incentive revelações verdadeiras. Você pode executar um leilão normal de segundo preço com base nos preços dos lances, mas os anúncios selecionados podem ser terríveis em termos de cliques e lucro - o que você realmente deseja fazer é analisar a receita esperada de um anúncio, algo como os tempos dos lances taxa de cliques esperada (mas você não pode descobrir a taxa de cliques esperada sem algumas experiências, o que pode violar a "prova de estratégia"). Por outro lado, você pode executar um algoritmo de bandido contextual idealpara exibir os anúncios mais clicados, mas isso pode não ser lucrativo nem ter um preço fácil. Lidar com ambos os aspectos simultaneamente cria um bom problema de teoria. Um bom artigo recente que aborda muitas dessas questões é " Mecanismos verdadeiros com computação implícita de pagamento ".
Na forma mais básica, isso pode ser visto como um problema de aprendizado: cada palavra-chave gera algum lucro (levando em consideração CTR, taxa de conversão, preços etc.) que não é conhecido e precisa ser aprendido. Mais ou menos um problema de bandidos com várias armas.
De fato, há muito trabalho teórico nessa área, começando pelo trabalho de Mehta, Saberi, Vazirani, Vazirani'2005 . Mais exemplos de trabalhos que lidam com taxas de cliques e contribuições de permutações aleatórias incluem Goel-Mehta'08 , Muthukrishnan-Pal-Svitkina'07 .
Existem inúmeras pesquisas realizadas sobre diversas variantes de problemas nos leilões de anúncios, especialmente nos últimos dois anos. Você encontrará mais artigos relacionados nos procedimentos das conferências do Workshop Internacional sobre Internet e Economia de Rede (WINE) e Comércio Eletrônico (EC). Como essas conferências são bem representadas por participantes de empresas como Yahoo, Google, Amazon etc., você encontrará artigos abordando variantes muito práticas do seu problema.