基于非参数延迟的实时竞价广告转化率预测

摘要

信息技术、大数据与广告营销的迅速发展，使基于互联网环境的广告投放模式已逐渐进入精细化阶段，实时竞价广告模式因此成为众多互联网企业的追捧对象。实时竞价广告的出现提升了广告活动管理效率以及信息交换过程，通过对用户进行精细化标签来满足广告投放者更精准的广告投放。这种广告模式利用大数据分析、指标预测等技术与策略能够将系统处理的粒度精细到每次广告的展示请求。因此国内外涌现了大量关于实时竞价广告的研究，主要集中在相关优化算法及广告关键性能指标预测等领域。广告转化率作为评价广告投放效益的关键性能指标之一，预测模型对其预测的精准与否很大程度上决定了广告投入者的投入产出比。因此，开展实时竞价广告转化率预测模型的研究是一项具有重要现实意义的工作。　　本文以研究生创新项目为背景，以实时竞价广告转化率模型的构建为核心展开研究，旨在为用户展示其最感兴趣的广告，提高产品交易的可能性，这不仅可以提高广告投放者的投入产出比，而且还能提升用户对网络环境的满意度。具体工作主要包括以下几个方面:　　(1)对实时竞价广告转化率进行了概念定义及分析了其影响特征。论文从宏观和微观的角度，结合实时竞价广告模式，给出了实时竞价广告转化率的定义;然后从广告属性、用户属性和商品属性等三个方面分析影响广告转化率的主要因素，应用主成份分析法，筛选出几个最重要的特征，从而为构建实时竞价广告转化率模型提供了理论基础。　　(2)构建了实时竞价广告转化率模型。论文在构建实时竞价广告转化率模型的过程中，同时考虑了固有转化率、用户的转化延迟及广告转化归因机制三个方面的因素;为了处理实时竞价广告中用户转化延迟的问题，论文应用非参数化方法，对用户转化时间分布进行建模，然后将此分布应用于概率多接触归因分析中。　　(3)建立了基于LSTM的转化率预测模型。通过构建的转化率模型计算每一位用户对广告转化的概率，进而统计出每一个广告投放者所有广告活动在一天内的转化率，然后建立LSTM模型去预测所有广告活动在未来某一天的转化率大小，从而为广告投放者进行不同广告活动的预算分配提供数据支持。　　(4)最后对论文工作进行了总结，并对今后的研究方向进行了展望。　　论文还通过实时竞价广告数据进行模拟实验，初步分析和验证了所构建的实时竞价广告转化率模型的有效性。

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摘要

图表清单

缩略词

第1章绪论

1．1研究背景与意义

1．2国内外研究现状

1．3本文的结构安排

第2章实时竞价广告基础理论与技术

2．1在线广告

2．2实时竞价广告

2．3生存分析

2．4统计分析方法

2．5本章小结

第3章实时竞价广告特征分析

3．1实时竞价广告的特点

3．2实时竞价广告的相关属性

3．3数据预处理和特征分析

3．4本章小结

第4章实时竞价广告转化率模型

4．1实时竞价广告转化率的定义

4．2基于核密度估计的转化延迟分析

4．3实时竞价广告转化率模型的构建

4．4实验结果与分析

4．5本章小结

第5章实时竞价广告转化率预测

5．1基于时间序列的预测模型

5．2基于LSTM模型的实时竞价广告转化率预测

5．3预测分析

5．4本章小结

第6章总结和展望

6．1工作总结

6．2未来研究展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间参与的科研项目与取得的成果