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。

目录
相关文章
|
3月前
|
算法
【算法】二分算法——搜索插入位置
【算法】二分算法——搜索插入位置
|
7天前
|
算法 搜索推荐 数据库
二分搜索:高效的查找算法
【10月更文挑战第29天】通过对二分搜索的深入研究和应用,我们可以不断挖掘其潜力,为各种复杂问题提供高效的解决方案。相信在未来的科技发展中,二分搜索将继续发挥着重要的作用,为我们的生活和工作带来更多的便利和创新。
13 1
|
1月前
|
算法 决策智能
基于禁忌搜索算法的VRP问题求解matlab仿真,带GUI界面,可设置参数
该程序基于禁忌搜索算法求解车辆路径问题(VRP),使用MATLAB2022a版本实现,并带有GUI界面。用户可通过界面设置参数并查看结果。禁忌搜索算法通过迭代改进当前解,并利用记忆机制避免陷入局部最优。程序包含初始化、定义邻域结构、设置禁忌列表等步骤,最终输出最优路径和相关数据图表。
|
2月前
|
大数据 UED 开发者
实战演练:利用Python的Trie树优化搜索算法,性能飙升不是梦!
在数据密集型应用中,高效搜索算法至关重要。Trie树(前缀树/字典树)通过优化字符串处理和搜索效率成为理想选择。本文通过Python实战演示Trie树构建与应用,显著提升搜索性能。Trie树利用公共前缀减少查询时间,支持快速插入、删除和搜索。以下为简单示例代码,展示如何构建及使用Trie树进行搜索与前缀匹配,适用于自动补全、拼写检查等场景,助力提升应用性能与用户体验。
50 2
|
1月前
|
存储 算法 C++
【搜索算法】 跳马问题(C/C++)
【搜索算法】 跳马问题(C/C++)
|
1月前
|
人工智能 算法 Java
【搜索算法】数字游戏(C/C++)
【搜索算法】数字游戏(C/C++)
|
3月前
|
算法 语音技术
支付宝商业化广告算法问题之在ODL模型优化过程中,采取什么策略来提高模型的泛化能力呢
支付宝商业化广告算法问题之在ODL模型优化过程中,采取什么策略来提高模型的泛化能力呢
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 文件存储
【博士每天一篇文献-算法】 PNN网络启发的神经网络结构搜索算法Progressive neural architecture search
本文提出了一种名为渐进式神经架构搜索(Progressive Neural Architecture Search, PNAS)的方法,它使用顺序模型优化策略和替代模型来逐步搜索并优化卷积神经网络结构,从而提高了搜索效率并减少了训练成本。
53 9
|
3月前
|
算法
【算法】递归、搜索与回溯——汉诺塔
【算法】递归、搜索与回溯——汉诺塔
|
3月前
|
存储 算法 调度
基于和声搜索算法(Harmony Search,HS)的机器设备工作最优调度方案求解matlab仿真
通过和声搜索算法(HS)实现多机器并行工作调度,以最小化任务完成时间。在MATLAB2022a环境下,不仅输出了工作调度甘特图,还展示了算法适应度值的收敛曲线。HS算法模拟音乐家即兴创作过程,随机生成初始解(和声库),并通过选择、微调生成新解,不断迭代直至获得最优调度方案。参数包括和声库大小、记忆考虑率、音调微调率及带宽。编码策略将任务与设备分配映射为和声,目标是最小化完成时间,同时确保满足各种约束条件。