搜索广告算法中4个有趣的定律

简介:
  • Principle of Least Effort & Power law distribution

翻译成中文叫“省力原则”或“最小成本原则”,即认为消费者在搜索商品的过程中会采用最精准的词,而不是遍历所有词汇表来达到搜索意图。Zipf于1984年将该原则用于解释Zipf定律,即幂律分布,如下图所示:

300px-Long_tail.svg.png

Zipf分布可描述大量搜索和广告问题,比如:

  1. 文章中词频的分布
  2. 网站查询词pv的分布
  3. 搜索结果页SERP的商品CTR分布
  4. 词的长度与pv的关系
  5. 一国个体财富的分布,等等。。。
  • Hick–Hyman Law

用公式化的表达如下:

 

AF659E22F7F7307B436EBF78DB345FD2_156_21.

简单的说就是:消费者面临的选择项n越多,所需要作出决定的时间T就越长。

取对数的过程可以看成是决策树的高度,所以在设计广告搜索结果SERP页的时候要考虑对结果分组/分层使消费者的决策成本降低,减少因为决策时间过长而放弃该搜索分支的消费者数量,提高召回。

 

  • Three Hits Theory

该理论于1972年提出,核心思想是:一条广告的最优曝光次数为3.

第一次要吸引消费者的眼球;

第二次则要消费者对广告产生熟悉感;

第三次则要消费者对广告产生认同感,促其产生行动。

 

该理论认为广告的反复曝光还不如最初发布后的2、3次曝光来的有效,超过三次后的曝光其效果与三次差别不大。

  • U-shaped serial position curve

和幂律分布很类似,在搜索结果SERP中存在CTR的幂律递减,但是这个CTR是位置因素和商品本身质量的叠加因素。但是刨掉商品本身质量的影响后的位置因素也是存在一定的规律,即U型曲线图,如下所示:

 

Serial_position.png

 

假设用户在浏览一个自上而下的SERP,那么首尾的位置优势高于中间的。

  1. 首位的优势在于当消费者在浏览首位商品时,尚未有别的商品进入眼帘来进行竞争,所以首位获得了比较的优势。
  2. 末尾的优势是基于消费者记忆能力有限的假设,当用户阅览完整个SERP后,末尾的商品是最后进入消费者脑中记忆存储的,所以也是最容易被消费者回忆起来的商品。

所以U型位置理论的基础是消费者的人脑记忆/遗忘机制。

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