基于数据挖掘的电商搜索广告投放策略研究
张磊
郭峰
侯小超
1.中国矿业大学管理学院,江苏徐州,2211162.中国矿业大学管理学院,江苏徐州,2211163.中国矿业大学管理学院,江苏徐州,221116
摘要：为了降低商家的广告投入成本,同时优化用户在电商平台中的购物体验,本文应用阿里“天池大数据”平台提供的海量真实数据,构建并训练出以广告转化率为预测目标的机器学习模型.通过分析模型学习结果,挖掘出搜索广告转化率的影响因素及影响效应.结果表明:店铺物流服务、广告商品销量、消费者偏好、电商平台智能化程度等对转化率的影响较大.同时对所有影响因素在用户、店铺、广告商品、广告上下文4个维度进行归类和分析.据此提出基于平台视角及商家视角下的广告投放策略,为电商平台及其入驻商家提供参考.
关键词：搜索广告转化率数据挖掘广告投放策略
分类号：F272.3(企业经济)
资助基金：国家自然科学基金(71373261)国家自然科学基金(71874187)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 69-78 )
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