CN104252680A - 关键字自动化出价方法及搜索引擎营销系统 - Google Patents

Abstract

一种关键字自动化出价方法及搜索引擎营销系统，该关键字自动化出价方法是通过该搜索引擎营销系统执行下列步骤：提供设定及管理各种关键字营销平台的帐户内容，该帐户内容包含多个广告活动，每一广告活动包括至少一广告群组，且广告群组具有多组关键字及其所对应的广告内容；记录多笔相关于所述广告活动的历史统计数据；利用所述历史统计数据以建构出一特定机率模型，进而求出对应每一关键字的一品质指标；依据对应每一关键字的一品质指标，以计算一出价调整参数；以及依据对应于每一关键字的出价调整参数及一前次出价，以计算一建议调整出价。

Description

关键字自动化出价方法及搜索引擎营销系统

技术领域

本发明涉及一自动化出价机制，特别是指一种关键字自动化出价方法及执行关键字自动化出价的搜索引擎营销系统。

背景技术

随着因特网的风行，关键字广告的便利性与广度带给关键字营销平台(如，搜索引擎)不断的获利来源，它的最大特色在于呈现方式和搜寻结果相似，兼具网路广告和搜寻结果的特质；而在网络广告营销模式中，广告主可通过搜索引擎来自行选择与购买关键字，以便在搜寻结果页面附近投放广告，广告主则依据关键字相关点击次数进行付费。

然而，在进行关键字竞价的过程中，广告主可选择通过搜索引擎推荐的价格进行出价，此种现有技术的主要缺点在于：广告主的控制权小，且当搜索引擎无法依据广告主自身的情况推荐合适的价格时，导致该加码的关键字不加码，转而加码在成效不彰的关键字上，导致预算不当花费；且若以通过人工方式进行竞价，则需要管理人员不时以人工方式每隔一段时间进行价格查看和细部调整，设置最合理的价格来进行竞价，才能维持出价效果和竞争力，此种方法既费时且耗费人力成本。

所以有鉴于此，须寻求解决方案，以能满足广告主对于不希望花费太多时间设置出价的需求，并可避免浪费多余预算在不该加码的关键字。

发明内容

本发明的首要目的在于提供一种关键字自动化出价方法。

本发明关键字自动化出价方法，实施于一搜索引擎营销系统，该关键字自动化出价的搜索引擎营销系统包括一帐户管理模块、一储存模块、一统计模块、一品质计算模块及一出价调整模块，该方法包含下列步骤：(a)该帐户管理模块提供设定及管理各种关键字营销平台的帐户内容，该帐户内容包含多个广告活动，每一广告活动包括至少一广告群组，且广告群组具有多组关键字及其所对应的广告内容；(b)该储存模块分别记录该帐户内容，以及多笔相关于所述广告活动的广告投放效果的历史统计数据；(c)该统计模块利用所述历史统计数据以建构出一特定机率模型，进而求出对应每一关键字的一品质指标；(d)该品质计算模块依据对应每一关键字的一品质指标，以计算一出价调整参数；以及(e)该出价调整模块依据对应于每一关键字的出价调整参数及一前次出价，以计算一建议调整出价。

本发明关键字自动化出价方法，该历史统计数据记录每一关键字于每日所获得的点击次数及其于每一固定时间区间内的平均单次点击花费，并还记录多个客户端通过各种关键字营销平台所留下的多笔新增名单数量及其相关联的预约数量，该步骤(c)包括下列子步骤：(c-1)该统计模块依据每一关键字的历史点击次数、历史新增名单数量，及历史平均单次点击花费来作为该特定机率模型的参数，以求出对应每一关键字的一第一品质参数；(c-2)该统计模块依据每一关键字的历史新增名单数量及其相关联的历史预约数量来作为该特定机率模型的参数，以求出对应每一关键字的一第二品质参数；以及(c-3)该统计模块进而依据该第一品质参数及该第二品质参数求出对应每一关键字的一品质指标。

本发明关键字自动化出价方法，该步骤(e)包括下列子步骤：(e-1)该出价调整模块依据一预算花费进度率，以计算一明日可花金额；(e-2)该出价调整模块依据每一关键字的一预期点击次数、该出价调整参数及一预算调控参数，以计算一明日预期花费，该预算调控参数为一未知参数；(e-3)该出价调整模块在该明日可花金额及明日预期花费两者间等式成立时，求出该预算调控参数；以及(e-4)该出价调整模块依据该预算调控参数，及对应于每一关键字的出价调整参数与前次出价，以计算该建议调整出价。

本发明关键字自动化出价方法，该步骤(e)包括下列子步骤：(e-1)该出价调整模块依据一名单获得进度率，以计算一明日可花金额；(e-2)该出价调整模块依据每一关键字的一预期点击次数、该出价调整参数及一预算调控参数，以计算一明日预期花费，该预算调控参数为一未知参数；(e-3)该出价调整模块在该明日可花金额及明日预期花费两者间等式成立时，求出该预算调控参数；以及(e-4)该出价调整模块依据该预算调控参数，及对应于每一关键字的出价调整参数与前次出价，以计算该建议调整出价。

本发明关键字自动化出价方法，该关键字自动化出价的搜索引擎营销系统还包括一预算调整模块，该步骤(e)之后还包含一步骤(f)，该预算调整模块依据每一广告活动中所对应的每一关键字的建议调整出价及其对应的一预期点击次数，以计算每一广告活动的每日预算。

本发明的另一目个的在于提供一种搜索引擎营销系统。

本发明搜索引擎营销系统包含一帐户管理模块、一储存模块、一统计模块、一品质计算模块以及一出价调整模块。该帐户管理模块用于提供设定及管理各种关键字营销平台的帐户内容，该帐户内容包含多个广告活动，每一广告活动包括至少一广告群组，且广告群组具有多组关键字及其所对应的广告内容。该储存模块用于分别记录该帐户内容，以及记录多笔相关于所述广告活动的广告投放效果的历史统计数据。该统计模块用于利用所述历史统计数据以建构出一特定机率模型，进而求出对应每一关键字的一品质指标。该品质计算模块用于依据对应每一关键字的一品质指标，以计算一出价调整参数。该出价调整模块用于依据对应于每一关键字的出价调整参数及一前次出价，以计算一建议调整出价。

本发明搜索引擎营销系统，该历史统计数据记录每一关键字于每日所获得的点击次数及其于每一固定时间区间内的平均单次点击花费，并还记录多个客户端通过各种关键字营销平台所留下的多笔新增名单数量及其相关联的预约数量，且该统计模块用于依据每一关键字的历史点击次数、历史新增名单数量及历史平均单次点击花费来作为该特定机率模型的参数，以求出对应每一关键字的一第一品质参数，以及该统计模块还依据每一关键字的历史新增名单数量及其相关联的历史预约数量来作为该特定机率模型的参数，以求出对应每一关键字的一第二品质参数，继而该统计模块依据该第一品质参数及该第二品质参数求出对应每一关键字的一品质指标。

本发明搜索引擎营销系统，该建议调整出价是通过该出价调整模块依据一预算调控参数，及对应于每一关键字的出价调整参数与前次出价计算而来，该预算调控参数为通过该出价调整模块依据一预算花费进度率所计算出的一明日可花金额及一明日预期花费计算而来。

本发明搜索引擎营销系统，该建议调整出价是通过该出价调整模块依据一预算调控参数，及对应于每一关键字的出价调整参数与前次出价计算而来，该预算调控参数为通过该出价调整模块依据一名单获得进度率所计算出的一明日可花金额及一明日预期花费计算而来。

本发明搜索引擎营销系统还包含一预算调整模块，该预算调整模块用于依据每一广告活动中所对应的每一关键字的建议调整出价及其对应的一预期点击次数，以计算每一广告活动的每日预算。

本发明的有益效果在于：通过该统计模块、该品质计算模块，以及该出价调整模块的协同运作，使得经由自动化计算而来的每一关键字的建议调整出价，能节省广告主设置出价的时间；此外，由于建议调整出价可依据品质指标进而可达成避免浪费多余预算在不该加码的关键字的目的。

附图说明

图1是一系统架构图，说明本发明搜索引擎营销系统的一较佳实施例；以及

图2是一流程图，说明本发明关键字自动化出价方法的一较佳实施例。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明进行详细说明。

请参阅图1，本发明基于关键字自动化出价的搜索引擎营销系统11的较佳实施例包含一帐户管理模块111、电连接于该帐户管理模块111的一储存模块112、电连接于该帐户管理模块111及该储存模块112的一统计模块113、电连接于该储存模块112及该统计模块113的一品质计算模块114、电连接于上述各模块111～114的一出价调整模块115、电连接于该帐户管理模块111的一输入模块116，及电连接于该出价调整模块115的一预算调整模块117。

其中，该帐户管理模块111用于供广告主设定及管理各种关键字营销平台12(如，Baidu推广、Yahoo!奇摩搜寻营销YSM、GoogleAdWords等等)的帐户内容，及设定帐户的每月花费预算及每月预计获得的客户名单数量。在本较佳实施例中，该帐户内容包含多个广告活动(Advertising Campaign)，每一广告活动包括至少一广告群组(ADGroup)，且广告群组具有多组关键字及其所对应的广告内容。

举例来说，当外部客户端(图未示)通过所述关键字营销平台12输入一关键字时，可通过该搜索引擎营销系统11的导引，经由点击以连上该输入模块116所提供的一网页中的一到达页面(Landing Page)来进行名单登录，并可于登录后，针对该搜索引擎营销系统11所提供的广告服务内容进行预约服务。

其中，该储存模块112用于记录该帐户内容，以及记录多笔相关于所述广告活动的广告投放效果的历史统计数据。

在本较佳实施例中，该储存模块112可为一数据库，但不以此为限，亦可为各种非挥发性储存装置；且所述历史统计数据主要相关于所述关键字营销平台12于每一固定时间区间内、每日所搜集关联于每一关键字的点击次数、点击率(CTR)、平均单次点击花费(CPC)、竞价排名(Rank)、出价，以及相关于整个帐户内容中所有广告活动的关键字于每日的总体平均点击率、总体平均单次点击花费及总体名单转换率；且该历史统计数据亦记录由该输入模块116所提供每日由每一关键字导引获得的新增名单数量和与其相关联的预约数量，以及记录整个帐户内容中所有广告活动相关于所有关键字的每日的总体新增名单与总体名单预约率。

其中，该统计模块113用于利用所述历史统计数据以建构出一特定机率模型，进而求出对应每一关键字的一品质指标。

在本较佳实施例中，针对代表每一关键字的品质指标，该统计模块113首先依据每一关键字的历史点击次数、历史新增名单数量及历史平均单次点击花费，并还以整个帐户于前一日的总体平均单次点击花费与总体名单转换率来作为该特定机率模型的参数，以求出对应每一关键字的一第一品质参数；然后，该统计模块113再依据每一关键字的历史新增名单数量及其相关联的历史预约数量，以及整个帐户于前一日的总体新增名单与总体名单预约率来作为该特定机率模型的参数，以求出对应每一关键字的一第二品质参数；进而，该统计模块113依据该第一品质参数及该第二品质参数求出对应每一关键字的品质指标。

其中，该品质计算模块114用于依据对应每一关键字的品质指标、竞价排名、点击率，并还以整个帐户前一日的总体平均点击率，以计算一出价调整参数。

其中，该出价调整模块115依据对应于每一关键字的出价调整参数及前次出价，以计算一建议调整出价。

在本较佳实施例中，针对代表每一关键字的建议调整出价，该出价调整模块115首先依据一预算花费进度率或一名单获得进度率，以计算整个帐户的一明日可花金额；然后，该出价调整模块115依据每一关键字的一预期点击次数、该出价调整参数、竞价排名，以及一预算调控参数，计算整个帐户的一明日预期花费；其中，该预算调控参数为一未知参数；该出价调整模块115进而在该明日可花金额及明日预期花费两者间等式成立时，求出该预算调控参数；继而，该出价调整模块115依据该预算调控参数，及对应于每一关键字的前次出价、出价调整参数及竞价排名，计算对应每一关键字的建议调整出价。

值得一提的是，广告主可根据整个帐户中当月中至今已花费的预算与至今已得的新增名单数量来评估采用预算花费进度率及名单获得进度率两者的其一，以作为计算整个帐户的明日可花金额的判断依据；或者，亦可由该出价调整模块115自动于每日分别计算预算花费进度率及名单获得进度率，来判别哪个进度率偏离期望值较高，进而选择偏离较高者作为计算整个帐户的明日可花金额的判断依据，以期能达到两种目标的平衡。

其中，该预算调整模块117依据每一广告活动中所对应的每一关键字的建议调整出价及其对应的该预期点击次数，以计算每一广告活动的每日预算。

请参阅图1与图2，对应上述基于关键字自动化出价的搜索引擎营销系统11，本发明关键字自动化出价方法的较佳实施例包含下列步骤。

首先，如步骤201所示，利用该帐户管理模块111设定各种关键字营销平台12的帐户内容的广告活动。

接着，如步骤202所示，利用该储存模块112记录多笔相关于广告活动的广告投放效果的历史统计数据。

接着，如步骤203所示，利用该统计模块113通过所述历史统计数据以建构该特定机率模型，进而计算对应每一关键字的第一品质参数及第二品质参数。

在本较佳实施例中，该特定机率模型为一常态分布的机率模型，其累积分布函数F(z)如下列式子(1)：

F(z)＝P(Z≤z：Z～N(0,1)).................................................(1)

其中，且z₁、z₂、z₃分别表示随机变数值z中的不同的随机参数。

该统计模块113将不同的历史统计数据代入至z₁、z₂、z₃，以分别得到两组不同的随机变数值z，进而求出两组分别用于评估每一关键字品质的第一品质参数及第二品质参数。

计算每一关键字的第一品质参数

针对每一关键字，该统计模块113是利用式子(1)中机率模型并以下列式子(2)来计算其第一品质参数。

$\left\{\begin{array}{c}p=P(Z\≤z_P:Z~N\left(\mathrm{0,1}\right))\\ z_P=\sqrt{\frac{\mathrm{Click}}{100}}\×\[\frac{\frac{\mathrm{CVR}}{\mathrm{OverAllCVR}}}{\frac{\mathrm{KWCPC}}{\mathrm{OverAllCPC}}}-1\]\end{array}\right..................................................\left(2\right)$

其中，p为该第一品质参数，z_P为随机变数值。

其中，Click表示该统计模块113将前一至三日每日所获得的点击次数分别乘上三个不同的加权因子(依序为3、2、1)后经由加总计算而来；在本较佳实施例中，前一日的点击次数所乘上的权重值最大；其所采用计算天数不限定于前三日亦可为其他天数，且该加权因子的数值可分别为其他递减数列，如，5、3、1等等，或者亦可为其他数列，如，1、1、1等等，不以本例示为限。值得一提的是，式子(2)中的根号内的分母100，其数值可依据加权因子数值不同而会跟着调整，因此不以本例示为限。

其中，CVR表示统计前一至三日的名单转换率，其计算方式为该统计模块113依据前一至三日每日所取得的新增名单数量分别乘上三个不同的加权因子(依序为3、2、1)后经由加总计算而来，接着再除以Click后的数值；在本较佳实施例中，前一日的新增名单数量所乘上的权重值最大；同样地，其采计的计算天数及加权因子不因本例示为限；且OverAllCVR表示整个帐户于前一日的总体名单转换率。

其中，KWCPC表示关键字于前次出价后及下一次调整出价前的一固定时间区间内的平均单次点击花费；且OverAllCPC表示整个帐户于前一日的总体平均单次点击花费；若所述关键字在每日仅调整一次出价，则该固定时间区间的时间长度为一日，此时，KWCPC为关键字于前一日的平均单次点击花费。

另外补充的是，在该广告群组尚未曝光时，此时z_P的初始化数值则设为0，以表示目前尚无法通过z_P来评价关键字的表现品质的好坏。

计算每一关键字的第二品质参数

针对每一关键字该统计模块113是利用式子(1)中机率模型并以下列式子(3)来计算其第二品质参数。

$\left\{\begin{array}{c}q=P(Z\≤z_q:Z~N(0,1))\\ z_q=\sqrt{\frac{\mathrm{CV}}{10}}\×\[\frac{\mathrm{ApptRate}}{\mathrm{OverAllApptRate}}-1]\end{array}\right.........................................................\left(3\right)$

其中，q为该第二品质参数，z_q为随机变数值。

其中，CV表示该统计模块113依据前一至九日每日所取得的新增名单数量分别乘上九个不同的加权因子(依序为1、2、3、4、5、4、3、2、1)后经由加总计算而来；由上述权重值分配情况可知，五日前该天所取得的新增名单数量对应相乘的权重值为最大；其所采用计算天数不限定于前九日亦可为其他天数，且该加权因子的数值可分别为其他数列，如，1、3、5、7、9、7、5、3、1等等，或者，加权因子亦可根据需求不同而调整为其他数列，如，1、1、1、1、1、1、1、1、1及3、4、5、6、5、4、3、2、1，权重相同或最大权重值不为第五日的情况，至少两种不同的态样，不以本例示为限。值得一提的是，CV中的除数10，其数值可依据加权因子数值不同而会跟着调整，因此不以本例示为限。

其中，ApptRate表示统计前一至九日的名单转换率，其计算方式为该统计模块113依据相关于前一日该天的新增名单中至今对应取得的预约数量、前二日该天的新增名单中至今对应取得的预约数量、前三日该天的新增名单中至今对应取得的预约数量、前四日该天的新增名单中至今对应取得的预约数量、前五日该天的新增名单中至今对应取得的预约数量、前六日该天的新增名单中至今对应取得的预约数量、前七日该天的新增名单中至今对应取得的预约数量、前八日该天的新增名单中至今对应取得的预约数量，以及前九日该天的新增名单中至今对应取得的预约数量，总共九笔预约数量，并将其分别乘上九个不同的加权因子(依序为1、2、3、4、5、4、3、2、1)后经由加总计算而来，接着再除以CV后的数值；在本较佳实施例中，五日前该天的新增名单中至今对应取得的预约数量其所乘上的权重值为最大，同样地，该加权因子的数值可分别为其他数列，如，1、3、5、7、9、7、5、3、1等等，或者，加权因子亦可根据需求不同而调整为其他的数列，如，1、1、1、1、1、1、1、1、1及3、4、5、6、5、4、3、2、1，权重相同或最大权重值不为第五日的情况，至少两种不同的态样；因此，不以本例示为限；且OverAllApptRate表示整个帐户于前一日的总体名单预约率。

计算每一关键字的品质指标

接着，如步骤204所示，利用该品质计算模块114依据每一关键字的第一品质参数p及第二品质参数q，以计算其算术几何平均来求出每一关键字的品质指标(即，)。

在本较佳实施例中，该品质计算模块114依据以1/2作为一个分界点，来用于检定每一关键字的品质指标的好坏，并可进一步作为所述关键字值得加码与应该减码的依据。

当大于1/2时，表示所述关键字的品质表现为良好；当小于1/2时，表示所述关键字的品质表现为较差；而当等于1/2时，表示所述关键字为较为需继续观察的关键字。

计算每一关键字的出价调整参数

接着，如步骤205所示，利用该出价调整模块115依据每一关键字的品质指标，计算每一关键字的出价调整参数。

在本较佳实施例中，针对每一关键字，该出价调整模块115是利用式子(4)来计算其出价调整参数。

出价调整参数＝

$\left\{\begin{array}{c}(\frac{2}{{1+e}^{1-\frac{\mathrm{KWCTR}}{\mathrm{OverAllCTR}}}}+1)\&times;(\sqrt{\mathrm{pq}}-\frac{1}{2})\&times;\left({1-e}^{-\sqrt{\frac{\mathrm{Rank}-1}{14}}}\right),\sqrt{\mathrm{pq}}\&GreaterEqual;\frac{1}{2}\\ (\frac{1}{{1+e}^{1-\frac{\mathrm{KWCTR}}{\mathrm{OverAllCTR}}}}+\frac{1}{2})\&times;\sqrt{\mathrm{pq}}-\frac{1}{2}\&times;e^{-\frac{\mathrm{Rank}-1}{14}},\sqrt{\mathrm{pq}}<\frac{1}{2}\end{array}\right........\left(4\right)$

其中，KWCTR表示关键字于前次出价后及下一次调整出价前的固定时间区间内的点击率；若所述关键字在每日仅调整一次出价，则KWCTR表示关键字于前一日的点击率；且OverAllCTR表示整个帐户于前一日的总体平均点击率。

其中，Rank为表示关键字于前次出价后及下一次调整出价前的固定时间区间内的平均竞价排名；若所述关键字在每日仅调整一次出价，则Rank表示关键字于前一日的平均竞价排名。

在本较佳实施例中，该出价调整参数主要相关于关键字于下一次出价前用于调整关键字出价涨降幅的参数；而当该广告群组尚未曝光时，此时的出价调整参数的数值则为0；且Rank是关键字于前次出价后及下一次调整出价前的固定时间区间内每次曝光时所对应的所有竞价排名的平均数值；若未曝光则不会计算该次曝光的排名。

值得一提的是，在式子(4)中的除式数值14，其为依据Rank的上限值减1计算而来，而在本较佳实施例中，Rank的数值范围介于1～15的间；且当Rank的数值超过15时，Rank的数值则以15来计算，但不限于此，Rank的数值上限可依据不同的需求(如，依据搜寻页面第一页所置放的广告群组数量或者其他考虑因素)做为调整。

另外补充的是，当第二品质参数q的数值为0时，则出价调整参数可通过下列式(4-1)来计算：

出价调整参数＝

$\left\{\begin{array}{c}(\frac{2}{{1+e}^{1-\frac{\mathrm{KWCTR}}{\mathrm{OverAllCTR}}}}+1)\&times;(p-\frac{1}{2})\&times;\left({1-e}^{-\sqrt{\frac{\mathrm{Rank}-1}{14}}}\right),p\&GreaterEqual;\frac{1}{2}\\ (\frac{1}{{1+e}^{1-\frac{\mathrm{KWCTR}}{\mathrm{OverAllCTR}}}}+\frac{1}{2})\&times;(p-\frac{1}{2})\&times;e^{-\frac{\mathrm{Rank}-1}{14}},p<\frac{1}{2}\end{array}\right...............(4-1)$

接着，如步骤206所示，利用该出价调整模块115依据该预算花费进度率或该名单获得进度率，计算该明日可花金额。

在本较佳实施例中，广告主在进行下一次出价调整前，整个帐户可以预算或以名单为主的方式来作为选项，以计算该明日可花金额；或者亦可由该出价调整模块115针对该预算花费进度率或该名单获得进度率中判定何者偏离期望值(即，100%)较远者来自动调整。

计算整个帐户的明日可花金额(以预算为主)

其中，针对该预算花费进度率，该出价调整模块115首先从整个帐户全月的花费预算中依照比例计算至今应花费预算；进而，该出价调整模块115将全月至今已花费的预算除以上述应花费预算，以计算该预算花费进度率。

接着，当该预算花费进度率大于100%时，则该出价调整模块115是以下列式子(5)来计算该明日可花金额。

或者，当该预算花费进度率不大于100%时，则该出价调整模块115是以下列式子(6)来计算该明日可花金额。

计算整个帐户的明日可花金额(以名单为主)

其中，针对名单获得进度率，该出价调整模块115首先从整个帐户全月预计获得的客户名单数量中依照比例计算至今应得名单数量；进而，该出价调整模块115将全月至今已得名单数量除以上述应得名单数量，以计算该名单获得进度率。

接着，当该名单获得进度率大于100%时，则该出价调整模块115首先是以下列式子(7)来计算一明日应得名单数量。

明日应得名单数量＝

max(至明日应得名单数量-至今已得名单数量，0)....................(7)

或者，当该名单获得进度率不大于100%时，则该出价调整模块115首先是以下列式子(8)来计算该明日应得名单数量。

进而，该出价调整模块115依据由式子(7)或由式子(8)求得的明日应得名单数量，并利用下列式子(9)来以计算该明日可花金额。

值得一提的是，采用预算花费进度率的效用在于，在预算与预期相符的情况下，尽可能地获得名单数量；且采用名单获得进度率的效用在于，在名单与预期相符的情况下，尽可能地节省预算。

计算预算调控参数

接着，如步骤207所示，利用该出价调整模块115依据由上述式子(5)、式子(6)及式子(9)其中一者计算出的该明日可花金额，以及该明日预期花费，以计算该预算调控参数。

在本较佳实施例中，针对该预算调控参数，首先该出价调整模块115是利用下列式子(10)来计算该明日预期花费。

其中，式子(10)中的kw表示每一关键字，且Account表示整个帐户。

其中，式子(10)中的预期点击次数为式子(2)中的参数Click除以加权因子加总后的数值(即，)。

其中，式子(10)中的建议调整出价为该出价调整模块115利用下列式子(11)计算而来；其中，该预算调控参数为一未知数。

建议调整出价＝

前次出价×[1+出价调整参数+预算调控参数×(Rank-1)]...............(11)

其中，式子(10)中的KWCPC等同于式子(2)中的KWCPC，且式子(11)中Rank等同于式子(4)中的Rank。

其中，式子(10)及式子(11)中的前次出价表示关键字在下一次调整出价前的的前一次出价，若所述关键字每日仅出价一次，则前次出价可表示关键字于前一日的出价。

然后，承袭上述例子，为了进一步求出该预算调控参数，该出价调整模块115将式子(11)代入式子(10)，并于下列等式成立时(如下列式子(12))，求出该预算调控参数。

(12)

进而，从式子(12)可推得该预算调控参数，如，下列式子(13)所示。

接着，如步骤208所示，利用该出价调整模块115依据该预算调控参数，及对应每一关键字的出价调整参数与前次出价，计算该建议调整出价。

在本较佳实施例中，针对每一关键字的建议调整出价，该出价调整模块115是利用上述式子(11)计算而来；值得一提的是，为了避免在该建议调整出价中和关键字的出价涨降幅超出α%，以及避免每一关键字的调整金额超过β%，因此，该建议调整出价的计算式可依据式子(11)修正为下列式子(14)。

建议调整出价＝前次出价

+min(max(前次出价×[min(max(出价调整参数+预算调控参数×(Rank-1),-α),α)],-β),β)

(14)

计算每一广告活动的每日预算

继而，如步骤209所示，该预算调整模块117可通过式子(10)所求得相对于每一关键字的预期点击次数，及通过式子(11)或式子(14)的其一计算得到的建议调整出价，来进一步求出相对于每一广告活动中的每日预算，该计算式子如下列式子(15)所示。

其中，Campaign表示所述广告活动，且γ为调整比例，其用于避免点击次数暴增时而影响到每一广告活动的预算大小。

综上所述，本发明关键字自动化出价方法及搜索引擎营销系统11，主要由该统计模块113、该品质计算模块114，以及该出价调整模块115的协同运作，使经由自动化计算出来的关键字的建议调整出价，除了能有效节省以人工方式每天进行价格查看及设置时所花费的时间及人力成本，且所述关键字的建议调整出价的数值亦能同时有效呈现关键字于点击次数的表现、名单新增效率的表现，以及其在名单转换率的表现，并可通过该预算调控参数在预算内尽可能的获得更多有效点击次数，所以确实能达成本发明的目的。

以上所述者，仅为本发明的较佳实施例而已，当不能以此限定本发明实施的范围，即凡依本发明权利要求书及说明书内容所作的简单的等效变化与修饰，皆仍属本发明专利的范围。

Claims (10)

1.一种关键字自动化出价方法，实施于一搜索引擎营销系统，该关键字自动化出价的搜索引擎营销系统包括一帐户管理模块、一储存模块、一统计模块、一品质计算模块及一出价调整模块，其特征在于，该方法包含下列步骤：

(a)该帐户管理模块提供设定及管理各种关键字营销平台的帐户内容，该帐户内容包含多个广告活动，每一广告活动包括至少一广告群组，且广告群组具有多组关键字及其所对应的广告内容；

(b)该储存模块分别记录该帐户内容，以及多笔相关于所述广告活动的广告投放效果的历史统计数据；

(c)该统计模块利用所述历史统计数据以建构出一特定机率模型，进而求出对应每一关键字的一品质指标；

(d)该品质计算模块依据对应每一关键字的一品质指标，以计算一出价调整参数；以及

(e)该出价调整模块依据对应于每一关键字的出价调整参数及一前次出价，以计算一建议调整出价。

2.根据权利要求1所述的关键字自动化出价方法，其特征在于：该历史统计数据记录每一关键字于每日所获得的点击次数及其于每一固定时间区间内的平均单次点击花费，并还记录多个客户端通过各种关键字营销平台所留下的多笔新增名单数量及其相关联的预约数量，该步骤(c)包括下列子步骤：

(c-1)该统计模块依据每一关键字的历史点击次数、历史新增名单数量，及历史平均单次点击花费来作为该特定机率模型的参数，以求出对应每一关键字的一第一品质参数；

(c-2)该统计模块依据每一关键字的历史新增名单数量及其相关联的历史预约数量来作为该特定机率模型的参数，以求出对应每一关键字的一第二品质参数；以及

(c-3)该统计模块进而依据该第一品质参数及该第二品质参数求出对应每一关键字的一品质指标。

3.根据权利要求2所述的关键字自动化出价方法，其特征在于，该步骤(e)包括下列子步骤：

(e-1)该出价调整模块依据一预算花费进度率，以计算一明日可花金额；

(e-2)该出价调整模块依据每一关键字的一预期点击次数、该出价调整参数及一预算调控参数，以计算一明日预期花费，其中，该预算调控参数为一未知参数；

(e-3)该出价调整模块在该明日可花金额及明日预期花费两者间等式成立时，求出该预算调控参数；以及

(e-4)该出价调整模块依据该预算调控参数，及对应于每一关键字的出价调整参数与前次出价，以计算该建议调整出价。

4.根据权利要求2所述的关键字自动化出价方法，其特征在于，该步骤(e)包括下列子步骤：

(e-1)该出价调整模块依据一名单获得进度率，以计算一明日可花金额；

(e-2)该出价调整模块依据每一关键字的一预期点击次数、该出价调整参数及一预算调控参数，以计算一明日预期花费，其中，该预算调控参数为一未知参数；

(e-3)该出价调整模块在该明日可花金额及明日预期花费两者间等式成立时，求出该预算调控参数；以及

(e-4)该出价调整模块依据该预算调控参数，及对应于每一关键字的出价调整参数与前次出价，以计算该建议调整出价。

5.根据权利要求1所述的关键字自动化出价方法，其特征在于：该关键字自动化出价的搜索引擎营销系统还包括一预算调整模块，该步骤(e)的后还包含一步骤(f)，该预算调整模块依据每一广告活动中所对应的每一关键字的建议调整出价及其对应的一预期点击次数，以计算每一广告活动的每日预算。

6.一种搜索引擎营销系统，其特征在于，该系统包含：

一帐户管理模块，用于提供设定及管理各种关键字营销平台的帐户内容，该帐户内容包含多个广告活动，每一广告活动包括至少一广告群组，且广告群组具有多组关键字及其所对应的广告内容；

一储存模块，用于分别记录该帐户内容，以及记录多笔相关于所述广告活动的广告投放效果的历史统计数据；

一统计模块，用于利用所述历史统计数据以建构出一特定机率模型，进而求出对应每一关键字的一品质指标；

一品质计算模块，用于依据对应每一关键字的一品质指标，以计算一出价调整参数；以及

一出价调整模块，用于依据对应于每一关键字的出价调整参数及一前次出价，以计算一建议调整出价。

7.根据权利要求6所述的搜索引擎营销系统，其特征在于：该历史统计数据记录每一关键字于每日所获得的点击次数及其于每一固定时间区间内的平均单次点击花费，并还记录多个客户端通过各种关键字营销平台所留下的多笔新增名单数量及其相关联的预约数量，且该统计模块用于依据每一关键字的历史点击次数、历史新增名单数量及历史平均单次点击花费来作为该特定机率模型的参数，以求出对应每一关键字的一第一品质参数，以及该统计模块还依据每一关键字的历史新增名单数量及其相关联的历史预约数量来作为该特定机率模型的参数，以求出对应每一关键字的一第二品质参数，继而该统计模块依据该第一品质参数及该第二品质参数求出对应每一关键字的一品质指标。

8.根据权利要求7所述的搜索引擎营销系统，其特征在于：该建议调整出价是通过该出价调整模块依据一预算调控参数，及对应于每一关键字的出价调整参数与前次出价计算而来，该预算调控参数为通过该出价调整模块依据一预算花费进度率所计算出的一明日可花金额及一明日预期花费计算而来。

9.根据权利要求7所述的搜索引擎营销系统，其特征在于：该建议调整出价是通过该出价调整模块依据一预算调控参数，及对应于每一关键字的出价调整参数与前次出价计算而来，该预算调控参数为通过该出价调整模块依据一名单获得进度率所计算出的一明日可花金额及一明日预期花费计算而来。

10.根据权利要求6所述的搜索引擎营销系统，其特征在于：还包括一预算调整模块，该预算调整模块用于依据每一广告活动中所对应的每一关键字的建议调整出价及其对应的一预期点击次数，以计算每一广告活动的每日预算。