搜索推广中的查询词扩展

问题导读
1.搜索广告一般的做法是怎样的？
2.还有哪些查询扩展的方式？









搜索在移动内容分发入口中占有很大的比重，相比较于搜索列表中的应用，搜索广告是在最优的位置展示推广的应用，
用户的查询意图比较明显，可以进行高效的推广开发者的应用。


对于广告位置的竞争排名，搜索广告一般的做法是，先对用户的query进行扩展，扩展之后再和广告的竞价词进行匹配，筛选匹配的广告，再根据质量得分*出价进行排序，质量得分一般是由很多的个因素组成，有广告应用的历史下载量、广告人气、以及query和广告的title、desc的匹配度作为特征等，以广告的是否点击为目标，抽取训练样本，利用逻辑回归进行模型训练，最终得出广告展示的排名。对于利用逻辑回归进行点击预测，和定向广告的预估点击率类似，这里就不重点叙述，本章节重点列一下在实际应用中用户查询query的扩展的方式。

Query扩展在搜索中(包括搜索广告)，都应用的比较广泛，一般基于用户行为数据和广告数据，采用统计和学习的方式进行用户的查询分析，找出query的相关的扩展词。下面列了一些查询扩展的方式。

1、在线组合，对于查询词进行分词，按照分词后的各种组合，和广告的竞价词进行匹配。

2、挖掘与竞价词关联的查询词，整理成词表供线上实时检索

         一般是对于那些高频的查询词，针对用户点击的广告集，对这部分的广告中的竞价词进行聚类，根据聚类的结果，找出聚类数量最多的词作为查询的扩展，这种方式基于广告的行为数据进行分析，可以更好的找出收益较高的那些词，提高查询的变现。

3、基于语义，利用主题进行分析，利用LDA进行主题抽取，找出来主题中的p(w|z)较大的词作为相关的一些词，存储在关联词字典中，供查询扩展。

4、基于推荐的，利用搜索数据，在一次session中的查询词，利用关联规则进行关联相关的查询词

5、还有一种是基于点击的图的方式，根据用户的查询点击记录，找出哪些查询词具有相关性，具体做法是如果两个查询对应的用户点击，有很大一部分是相同的，那么就代表这两个查询词是具有相关性的。

感谢分享~~~~~