基于数据挖掘的电商搜索广告投放策略研究

朱名勋 杨 海

（长沙师范学院经济管理学院，湖南 长沙 410003）

世界上第一家互联网广告诞生是在1994 年hotwired.com 网址发布的横幅广告，开启计算广告是在1998年谷歌通过计算机进行广告的自动发布，之后在2000年前后广告网络作为中介出现，实现了网络媒体与广告商家的连接，随后互联网广告进一步扩大，2005 年左右出现了广告交易平台，使得广告发展进入新的阶段，同样互联网的快速发展App 应用逐渐增多，各大电商平台逐渐越来越多，竞争也越强烈，所以要想提高电商的生存能力，减少广告成本，就得对基于数据挖掘的电商搜索的广告投放进行研究。电商平台中有各种形式的广告，比如有搜索广告、滚动式广告等，电商平台一方面根据广告主的商品属性、投放预算、展现方式、投放时间等提供投放服务；另一方面借助大数据、人工智能等技术为消费者提供服务。科技的发展推动了电商平台的发展，同时也促进了相关电商广告的发展，电商搜索广告的精准投放可以为电商平台带来丰厚的利润[1]。

1 电商搜索广告研究综述

搜索广告是目前很普遍的一种互联网营销方式，其主要内容是广告主利用商品的特点来选择指定的关键词，这样在用户输入这些关键词时，页面就会出现相对应的广告商品，从而吸引消费者的眼球，起到点击广告、搜索广告的作用，使得搜索广告具有社会价值、商业价值和研究价值，其研究主要集中在拍卖机制及竞价策略、搜索引擎优化、广告排名机制、关键词的投放策略、广告点击率预测等方面，所用的技术主要是大数据、人工智能等关键性技术，在对企业搜索引擎广告投放的策略进行分析过程中，可以结合目前Porter 的5 种竞争力分析模型、SWOT 战略分析模型等，得出企业应该制定明确的投放目标、明确投放商品以及清晰的考核量度标准进行投放，而且在进行搜索引擎广告的投放时，必须要进行策略分析，体现了策略分析的重要性。

研究目的都是为了产生更大的价值效益，其具体的体现就是为了提高广告的搜索结果排名，这些都大致围绕两方面展开：一方面是通过研究付费策略，提升自己产品的知名度，来最大化提升广告主的竞价排名；另一方面找出技术漏洞，然后以此来提高在搜索引擎中的自然排名，这种主要是通过研究结果排名算法；这两种方式都是提高排名来获取更大的价值。

其实，搜索广告的有效性不仅仅与曝光率有关，因此考虑提高转化率的广告投放策略尤为关键，搜索广告转化率，作为衡量广告转化率效果的指标有时即使排名靠前，用户点击进入后，高点击率和低转化率不仅给企业带来了高额的广告成本，也给用户带来了厌倦感，大大降低了企业形象。

那么什么是广告的转化率呢？只是为了说明这一点，可以列举对搜索广告场景进行具体分析，比如用户在淘宝的搜索栏中输入“化妆品”，然后点击搜索，那么相关的化妆品列表将会展现给用户，当然显示的列表上面的关键信息都是通过广告来展示的，用户点击感兴趣的化妆品可以进入详情页，然后通过查看用户评论、商品介绍、店家信誉等信息综合决定是否购买，如果X 个用户进入相同的产品详情页面，其中N 个用户购买了该产品，则该产品的转化率为总交易次数与总点击次数的比值（N/X）。

在这个过程中，如果可以高转化率的货物返回给用户，这样用户会更迅速找到喜欢的物品，从而改善用户体验，此外，每一个用户点击商家广告必须支付一定的费用，如果广告点击没有成交，广告客户将支付，如果所有的广告商品显示给用户，点击购买，商家将支付成本，但仍然从交易中获得利润。总的来说，提高转化率可以让广告商找到最有可能购买他们产品的用户[2]。

2 电商搜索广告的付费方式与基本元素

主要有两种付费方式，一种是按展示付费，另外一种是按点击付费，两种付费方式都有其各自的特色，要针对不同的商品进行分析运用合适的付费方式，展示付费广告主承担的风险比较大，而对于点击付费来说发布商承担的风险比较大。

电商搜索广告的基本元素主要有广告主、电商平台、用户（也称消费者）、广告位置、关键字等，广告主是在电商平台进行广告投放活动的企业、个人等，一般广告主能够提供产品和服务；广告位置指的是页面广告的位置，具体是在搜索广告结果中的页面，不同的排名位置也不相同。

3 基于数据挖掘的电商搜索广告投放策略

3.1 用户分析

电商搜索广告投放策略的研究是根据数据而来的，在考虑广告投放的过程中，不仅要从最大影响因素入手，还要结合剩余影响较大的其他因素，在对应维度提出相应的投放策略，从买家、商家、电商平台三者之间的联系、各自特点以及分工不同从发，电商平台的投放策略主要有用户分析、广告上下文提升等，商家的投放策略主要有用户分析、广告商品改善、店铺建设等，大多数广告在网站排名决策优化。

在广告投放策略方面，要努力做到让广告更加精准地到达目标受众用户，而且广告主投入的每一分钱都能获得最佳效果，这就是互联网广告投放的目标。

电商平台具有丰富的顾客资源，具有丰富的数据信息，可以结合大数据、人工智能、物联网等技术为商家和用户提供更智能化的服务。具体而言，主要从以下几点来考虑。

根据投放的时间来看，人们的工作生活学习习惯中，有些时间比较闲，有些时间比较忙，这些都要进行具体分析，而且不同的职业也有不同的对待方式，时间也不尽相同，比如大部分人员中午休息的时候进行购物的概率较大，因此，投放广告时应考虑具体的时间段，这样可以节约成本。

根据投放的目标来看，消费者是一个很庞大的群体，这个群体里面有着不同年龄段的消费者，其职业、认知、需求、经济购买力等不同，对商品价格的关注度也不同，商家投放不同价格商品的广告时可以考虑这种因素，同时也要筛选优质客户，对于不同星级的用户，从对应电商平台的购物金额来看，高星级用户的购物支出更高，对平台的信任度更高，是平台的忠实粉丝。因此，投放广告时优先考虑。另外，商品的运输也是要考虑的，离用户近的交货地点通常需要更短的物流时间，物流费用较低，商家应参考地域因素。在算法中也应考虑该因素的影响，从广告创意、产品质量、业务质量三个方面综合描述用户对广告产品的购买意愿，即用户点击广告产品后产生购买行为的概率。

根据投放内容来看，不同消费者对商品的关注程度也不尽相同，不同年龄阶段关注的也不相同，因此首先应该对年龄进行分类，因此，不同类型的品牌广告产品被投放到不同的消费者中，要综合考虑消费者的这些偏好，同时，消费者在日常购物中，因所购商品体验不错以及质量不错，会形成对某些店铺或者商品的爱好，这也是重要的因素，质量起到了关键的作用。因此，电商平台在搜索用户和发布优惠广告时，也应该考虑用户的偏好门店，而且商家还应经常对这部分老客户进行回馈等[3]。

3.2 店铺的建设

店铺的建设也具有重大的作用，消费者对生活品质的追求越来越高，尤其是在服务和品牌方面具有明显的效果，同样的商品可能由于不同的店铺在销售方面就会有很大的差别，广告投放的同时也需要考虑店铺质量的提高。店铺的建设主要考虑在以下方面。

店铺的品质的提升一定要形成自己的特色，避免在店里所有商品约占相差不大的比例，失去专业性，要独一无二，丰富自己的特色，精心制造每一个细节措施，每一个店铺都应该进行精心的设计，消费者在购买商品时首先会考虑店铺的整体环境及定位。不同商品的店铺，产品不同，特色不同，要尽量打造自己的爆款产品类，形成自己的特色。

服务态度一定要好，始终保持微笑，在对待顾客时，牢记顾客第一，保证在整个购物流程中，让消费者对店铺有个更好的服务印象。态度亲和，服务及时是必须要注意的地方，此外其他方面也要注意，总而言之，就是要全方位地提升服务质量，比如在物流的速度以及安全方面，保证商品不被损坏的情况下尽可能保证物流时间，准时发货，准时送货，其次好评也是重要的参考因素，所以要全面分析，店铺在介绍商品的时候尽量配图，并加以说明，有详细的步骤，采取短视频的方式或者直播的方式更会受到消费者的信赖，容易提高购买的欲望。店铺要提升自己的用户流量，及时观察店铺内商品的点击数量，把收藏数量、点击数量、销售数量较多的产品重点放到首页去推荐，然后在逐渐扩大范围，扩大店铺的影响力，把握优势，制造热点，推出新活动等，提高转化率[4]。

3.3 广告商品的改善

商品是作为消费者消费的具体实现形式，也是最终目的，商品自身所具备的独特属性及其价值决定着消费者是否购买的欲望，另一方面销售模式以及广告的转化情况也影响着其销售量，在进行广告商品销售时，首先应该结合自身以及当前的实际情况，不同类别的广告商品有其不同的属性、功能等，其销售的模式也不尽相同，应该选择合适行业的商品销售，而且要注重对该商品的前期调研，比如商品的质量、商品的用途、规格、产地等，这些都会对商品的销售带来影响，后期主要是对销售方式的改变以及运用等来提升销售量。

商家可以通过开展一些促销活动来增加销售额，比如特殊节日、打折、买一送一、先用后付等方式，在保证商品质量的前提下尽量降低商品的价格，但是也不能过低，要结合心理学、经济学等原理进行综合考虑分析，使价格能够使大众普遍接受，而在心理学上，消费者购买后不轻易取消订单，因此可以通过售卖一些低价格的使用商品，也可以对商品降低价格销售。

可以结合市场的火爆程度，比如从广告商品的点击量来分析商品的特点，前一天广告产品的点击量反映了该产品当前的受欢迎程度，根据分析用户行为和商品数据，采取合理措施，商家应该把握好该特征，及时推出活动，来进一步促使消费者转化为购买能力，这需要数据统计与分析，然后再通过多次的对比，商家制定完备的方案与计划，及时关注商品的收藏次数以及点击次数，根据顾客的购买习惯、价格等，再结合相关数据做出相应的调整，优选出消费者购买可能性较大的商品，还应结合多种算法、智能统计等优化搜索功能，在增加曝光率的基础上提高商品的转化率。

3.4 广告上下文的推广提升

电商平台逐渐增多，为了实现买家、卖家、电商平台三者之间的良好循环，结合大数据、人工智能等技术的发展与应用，虽然相关技术在电商平台应用已经相当成熟，比如看图识别类似相关物品，标题识别等，但是电商平台内商品的增多使得消费者时间成本增加，为了更好地吸引消费者的眼球，要进一步提高广告的转化率，可采用的措施主要有以下几个方面。

大数据的精确应用，数据具有较好的量化功能，用户在通过电商平台搜索框查询时，可以根据关键字，然后再根据商品的种类、质量、价格等能进行量化的数据进行整合处理，并将预测的购买广告商品的前几项推送出来，这样更加方便用户锁定目标，节约时间，完成客户对商品的购买；通过分析整合用户的个人基本信息以及购物习惯、购物信息等全方位信息等，进行分类处理，这样才能对消费者的需求有更加准确的把握，才能合理地选择商品推送，所以这些信息需要不断的记录并且去处理，最后再进行整合分析或者智能算法预测等，从而得到最为理想的效果，最主要的是信息的录入和收集方面要特别的重视，这需要电商平台对其重视并加大技术方面的研究与应用。

4 结语

综上所述，网上购物已经越来越大众化，电商平台具有丰富的用户以及信息数据，广告投放成为产品推广与销售的主要媒介，因此选择合适的广告投放策略就显得尤为重要，本文通过大数据的挖掘对电商搜索广告投放进行了研究，影响广告投放的因素有很多，比如有商品质量、电商平台的宣传力度、物流服务、电商平台智能化程度、消费者偏好等，针对这些因素提出了具体的策略，具有重要的现实意义，可以降低商家的广告投放成本，为电商平台及其入驻商家提供参考。