因特网市场营销渠道优化的制作方法

专利名称：因特网市场营销渠道优化的制作方法
技术领域：
本申请要求系列号为61/153，195的美国临时专利申请的优先权，其申请日为 2009年2月17日，名称为“Paid Search Optimization”，通过引用将该申请的全文合并于 本申请中。本申请还要求系列号为61/153，196的美国临时专利申请的优先权，其申请日为 2009年2月17日，名称为“Display Advertising Optimization”，通过引用将该申请的全 文合并于本申请中。
背景技术：
许多商业机构致力于通过一个或多个渠道(例如电视，无线电，因特网等)做广 告，从而提升他们的最终赢利，其通常用以最大化利润。但是，将广告和市场营销支出与利 润相关联是一个困难的任务。而且，难以确定如何在不同类型的市场营销渠道之间分配营 销预算从而最大化整体利润。通常包括于市场营销活动中的一个广告的渠道是付费搜索，其中广告者承包了在 由搜索引擎生成的搜索结果中的位置。搜索结果中的广告位置通常根据竞标过程来确定。 企业可以针对描述其产品的文字和位置出价。通常包括于市场营销活动中的另一个广告的渠道是显示广告，其中广告者签约了 广告，例如横幅广告在网站或网页内的位置。显示中的广告位置也可以根据竞标过程来确定。在两种类型的广告渠道中，相比于其他广告渠道，企业很难判断出价多少和预算 多少。而且，对于付费搜索和显示广告以及其他类型的市场营销渠道，都难于确定销售是 否归功于特定的市场营销渠道。结果是，进行有效地分配市场营销投资以最大化投资回报 (R0I)，企业面临着困难的挑战。


参考下列附图，将在下文描述中详细阐述本发明的实施例。图1示出了根据一个实施例的在因特网市场营销渠道中优化投资的方法；图2示出了根据一个实施例的在显示广告中优化投资的方法；图3示出了根据一个实施例的用于在付费搜索中优化投资的方法；图4示出了根据一个实施例的微型损益报表；图5示出了根据一个实施例的获得收益每转换(revenue perconversion)的方 法；图6示出了根据一个实施例的微型损益报表；图7A示出了根据一个实施例的收益响应数据详图；图7B示出了根据一个实施例的利润响应数据详图；图8示出了根据一个实施例的效率边际响应曲线；以及图9示出了根据一个实施例的用于优化因特网渠道市场营销投资的系统。
具体实施例方式为简化和示出目的，主要通过参考示例本身来描述实施例的原理。在下文的描述 中，阐明许多特别的细节从而提供对实施例的彻底的理解。但是显然，对于一个本领域普通 技术人员，可以不受这些具体细节的限制来实施所述实施例。在一些实例中，没有详细描述 公知的方法和结构，从而不会使实施例产生不必要的混淆。1.概述优化企业的市场营销活动可以包括结合市场营销渠道确定投资，估计该投资以 获得商业目的(例如将利润最大化)。根据实施例，提供用于优化市场营销活动的系统和方 法。这可以包括结合市场营销渠道确定投资，还包括优化每个个体市场营销渠道。这里使 用的市场营销渠道是广告的一个类型或类别。根据实施例，确定用于在因特网市场营销渠道(例如付费搜索和显示广告)中将 收益或利润最大化的投资。付费搜索典型地包括在针对一个或多个关键词的搜索结果中的 位置或排名的费用。例如，当使用因特网搜索引擎执行关键词搜索时，生成并在排名顺序列 表中显示搜索结果。随同那些搜索结果，一组标记过的广告也可以被显示，例如，显示在实 际的搜索结果的一侧。该广告也可以在网页的顶部至底部的排名顺序列表中呈现。广告者 可以为特定的关键词或一组关键词的特定排名付费。在很多实例中，广告者参与针对特定 关键词的特定排名的竞标过程。显示广告不同于付费搜索，且涉及广告位置的费用，如在网 站或者网页上的横幅广告。广告者可以参与针对特定网页上的显示位置和/或在网页上的 特定位置的竞标过程。使用建模来优化付费搜索和显示广告。例如，基于访问产生的收益或利润，系统为 对于与关键词搜索相关联的网页的每次访问进行赋值。基于所涉及的搜索引擎，创建用于 每个关键词(也被简称为单词)的盈利性模型，这些模型包括多个变量，例如访问者的地理 位置、一天中的时间等。这些模型作为产生出价策略的基础，其继而可以用于针对付费搜索 进行出价。该出价策略通过对关键词应用出价策略而优化付费搜索，从而将利润最大化。同样为显示广告确定盈利性和出价策略，在这里广告者为了广告对网站的“地产” 进行出价。例如，由对显示广告的点击进入而产生的网页访问是相对于预定义的商业成果 而估计的。该系统基于商业成果而为与所涉及显示相关联的每次访问进行赋值。针对每个 所涉及的点击进入创建盈利性模型，所述模型包括多个变量，例如广告类型、访问者地理位 置、一天中的时间等。这些模型作为与广告发布系统进行通讯的发布策略的基础。优化可以包括应用多变量计量经济学建模，以便确定广告对收益的影响。在付费 搜索的情况下，为付费搜索构建每个关键词和位置的收益响应曲线。基于投资收益回报 (R0I)而确定出价策略，该出价策略包括针对付费搜索的、跨越不同关键词和位置的资金的 竞争性分配。同样，付费搜索的预算在与包括在其他渠道上做广告的其他市场营销投资选 择的竞争中得以确定。在显示广告情况下，为不同的显示广告构建收益响应曲线，例如，根据一个或多个 属性进行分类。所述属性可以基于网页上的位置或者网站层级中的位置，广告中所使用的 创意等。可以为每个分类生成一条曲线。基于R0I而确定出价策略，该出价策略包括跨越 不同种类显示广告的、资金的竞争性分配。同样，显示广告的预算在与包括在其他渠道上做广告的其他市场营销投资选择的竞争中得以确定。为了付费搜索优化和显示广告优化，建模和响应曲线(如收益和R0I的响应曲线) 可以使用如下专利申请中描述的系统和方法来确定，即Andris Umblijs等人的共同未决美 国申请系列号11/483，401，其名称为"Modeling Marketing Data”，申请日2006年7月7 日，通过引用将其全文合并于本申请中。2.优化因特网市场营销渠道投资图1示出了根据一个实施例的优化因特网市场营销渠道中的投资的方法20。因特 网市场营销渠道包括某些类型的在线广告。付费搜索和显示广告是因特网市场营销渠道中 的两个示例。在步骤21，接收项目。项目可以包括广告或者用于做广告的内容或者广告或内容 的某些属性。例如，项目可以是广告的位置、付费搜索单词、横幅广告等。所接收的项目是用 户正在考虑将其用在作为市场营销活动的一部分的因特网市场营销渠道中的候选。这样， 用户可以指示将该项目用作候选。方法20估计所述项目，以估算在一个或多个应当用于实 际市场营销项目上的最佳投资。在步骤22，为每个项目估计微型损益(微型P&L)。微型损益将项目投资与收益和 利润进行联系。微型损益可以包括描述项目和对项目支出的数量(即，投资)估计的输入， 并且还包括描述项目损益的输出。微型损益输出可以基于过去投资的历史数据分析而估 计，并可以是动态的，并且随时间而变化。微型损益的输出示例可以包括利润、R0I等。在步骤23，为每个项目估计收益每转换。转换可以是针对项目的动作，例如对广告 的点击。收益每转换可以是响应于转换生成的收益的估计。多变量计量经济学回归可以用 来估计收益每转换。多变量计量经济学回归可以考虑其他市场激励，因为在某些情况下难 于确定所述收益是否归功于该项目或某些其他因素。为了来自网站的直接在线销售转换， 对于通过“传统”销售渠道带动的直接销售的转换，以及通过品牌建设转换的间接较长期项 目效果，收益每转换可以单独估计。在另一个实施例中，步骤23也可以被考虑为步骤22的 子步骤，其中收益每转换在估计微型损益的参数的过程中得以确定。在步骤24，收益响应数据基于每个项目的微型损益生成。收益响应数据可以基于 对于每个项目投资的每货币单位的收益回报来排列项目。例如，项目按照从支出的每货币 单位的最高收益产出到支出的每货币单位的最低收益产出而排列。在步骤25，对于每个项目，利润响应数据基于每个项目的微型损益而生成。利润响 应数据可以基于对每个项目投资的每个货币单位的收益回报来排列项目。例如，项目按照 从支出的每货币单位的最高利润产出到支出的每货币单位的最低利润产出而排列。在步骤26，效率边际响应数据根据收益响应数据和利润响应数据而生成。效率边 际响应数据可以标识针对每个项目估计的R0I的回报减少点。效率边际响应数据可以包 括根据其中所投资的每货币单位的收益或利润产出的降序来排列项目。在步骤27，基于效率边际响应数据，选择一个或多个项目中的投资从而最大化回 报。例如，在效率边际响应数据中排名最高的项目可以被选择作为实际投资。3.优化显示广告投资根据一个实施例，图2示出了优化显示广告的方法50。该方法50包括将图1中显 示的方法20应用到作为特定因特网市场营销渠道的显示广告中。在步骤51，接收显示广告
6项目。项目可以包括可在网页上显示的不同广告。广告因其包括的一个或多个不同的属性 而不同。属性的示例包括内容、广告在网页上的位置等。所接收的项目作为用户正在考虑 使用或估计的候选，以确定哪个项目被估计为提供最好的回报。在步骤52，为每个项目估计微型损益。例如，通过例如先前投资和建模的历史分析 确定关键显示广告参数，如赢得广告位置的估计的出价价格、估计的点击数量和估计的转 换率。这些参数可以包括在每个项目的微型损益中。在步骤53，为每个项目估计收益每转换。转换可以是对显示广告的点击。收益每 转换可以是响应于转换生成的收益的估计。多变量计量经济学回归可以用于估计收益每转 换。在另一个实施例中，步骤53也可以被看作为步骤52的子步骤，其中收益每转换在估计 微型损益的参数的过程中得以确定。与步骤24-步骤26类似，在步骤54，基于每个项目的微型损益生成收益响应数据。 在步骤55，为每个项目，基于每个项目的微型损益生成利润响应数据。在步骤56，从收益响 应数据和利润响应数据生成效率边际响应数据。效率边际响应数据可以标识对每个项目估 计的R0I的回报减少点。在步骤57，基于效率边际响应数据选择一个或多个项目中的投资从而最大化回 报。例如，在效率边际响应数据中排名最高的项目可以被选择作为实际投资。例如，可以选 择在特定显示广告上的投资，因为边际响应数据指示在该显示广告上的特定投资提供最佳 回报。同样，可以生成多个不同市场营销渠道的边际响应数据。当另一市场营销渠道 (如电视广告、付费搜索、其他推广等)的R0I大于显示广告市场营销渠道的时候，当到达收 益和/或利润R0I时，显示广告市场营销渠道的增长可能停止。继而，投资的最大化增长可 以被设置为显示广告预算，其确定将投资在显示广告上的金钱的总数。于是，与所有其他的 市场营销渠道投资选择相比，在显示广告上的总投资可以被竞争性地估计和分配。这个分 配可通过在所有投资选择的响应曲线上比较每个增加的货币单位的边际回报来确定。4.优化付费搜索投资根据一个实施例，图3示出了优化付费搜索的方法100。方法100包括将图1中显 示的方法20应用到作为特定因特网市场营销渠道的付费搜索中。在步骤101，接收付费搜 索项目。项目可以包括不同的单词或者不同的词组以及与单词相关联的广告的不同位置。 如上所述，单词可以为输入到搜索引擎中的关键词，以及位置是在与关键词相关联的排序 广告结果中的广告的位置。在步骤102，估计每个项目的微型损益。例如，关键付费搜索参数，如每个位置的出 价价格，每个位置的估计的点击数以及每个位置的转换率可以通过利用专用的小额“经验 预算”为转换基础而进行实验测量，或者可以从对先前购买的特定位置的单词的历史分析 中估计这些参数，这对于企业是已知的并且不需要重新测试。关键付费搜索参数可以包括 在每个项目的微型损益中。在步骤103，为每个项目估计收益每转换。转换可以是对特定位置处的广告的点 击。收益每转换可以是响应于转换生成的收益的估计。多变量计量经济学回归可以用于估 计收益每转换。在另一个实施例中，步骤103也可以被看作步骤102的子步骤，在估计微型 损益的参数的过程中确定收益每转换。
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与步骤24-步骤26和步骤54-步骤56类似，在步骤104，基于每个项目的微型损 益生成收益响应数据。在步骤105，对于每个项目，基于每个项目的微型损益生成利润响应 数据。在步骤106，从收益响应数据和利润响应数据生成效率边际响应数据。效率边际响应 数据可以标识针对每个项目估计的R0I的回报减少点。在步骤107，基于效率边际响应数据选择一个或多个项目中的投资从而最大化回 报。例如，在效率边际响应数据中排名最高的项目可以被选择作为实际投资。例如，可以选 择在特定显示广告中的投资，因为边际响应数据指示在该显示广告上的特定投资提供最佳 回报。同样，可以生成多个不同市场营销渠道的边际响应数据。当其他市场营销渠道(如 电视广告、付费搜索、其他推广等)的R0I大于付费搜索市场营销渠道的时候，当到达收益 和/或利润R0I时，付费搜索市场营销渠道的增长可能停止。继而，投资的最大化增长可以 被设置为付费搜索预算，其确定了将投资在显示广告中的金钱的总数。于是，与所有其他市 场营销渠道投资选择相比，在付费搜索中的全部投资可以被竞争性地估计和分配。这个分 配可通过在所有投资选择的响应曲线上比较每个增加的货币单位的边际回报来确定。5.优化付费搜索的实施例图4-图8示出了根据一个实施例的优化付费搜索投资的示例。图4-图8针对图 3显示的方法100描述了用于付费搜索优化的方法100的步骤的示例。根据该方法100，在步骤102估计微型损益。微型损益如图4所示。针对每一个单 词1-n(如400所示)以及每一个位置l_k(如410所示)而估计微型损益。例如，针对搜 索结果中位置4(如430所示)的序号为2的单词估计微型损益420。该微型损益420可 以包括描述该单词和位置的付费搜索输入440。输入440可以包括“单词的选择” 441，指 示该单词被选中；“搜索页面上的目标位置(1，2，3，4，...)”442，指示投资者愿意在搜索结 果页面的哪个位置展现相应的广告；“单词在位置的最大预算04)” 443，指示表示投资者 愿意为特定位置上的相应广告支出的以百万计算的最大值；“购买的单词的地理位置(目 标)”444，指示该单词在哪个国家被购买；“为单词出价价格($) ”445，指示投资者愿意为该 单词出价的金钱数量以便在特定位置显示相应广告；以及“点击的上限的#(m) ” 446。财务输入450可以包括“毛利率(％)”451，其可以是被标识和输入的目标毛利率。微型损益420还包括输出460。该微型损益420的输出460可包括“点击产生 (m) ” 461 ；“每个单词在此位置的总支出($m) ” 462 ；“转换率(% ) ” 463 ；“转换的#"464 ； “收益每转换($) ”465 ；“总收益($m) ”466 ；“平均收益R0I”467 ；“利润贡献”468 ；以及“利 润贡献ROI ($m)，，469来描述在此单词和特定位置上的投资与收益和利润之间的联系。输 入440和输出460是关键付费搜索参数的示例，且它们可以在每个项目的每个微型损益中 确定(如，每个单词和位置)。输出460中的一个是收益每转换，其也在步骤103中被描述。通过与其他市场激 励同时使用多变量计量经济学回归，可以估计每个位置上的每个单词的收益每转换。图5 示出了多变量计量经济学分析的一个例子。根据图5，不同的市场营销渠道1-n(如510所 示)的市场营销数据500，被显示为该特定市场营销渠道的随着时间的投资。然后市场营 销数据500被输入到销售模型520。销售模型520用于根据市场营销渠道的类型来估计随 着时间的销售，如作为付费搜索521、横幅522、电视广告523等的结果的销售，被显示出来。 模型使用的多变量计量经济学回归输出估计的销售响应530，其中估计的增加销售被描述为每个市场营销渠道投资的功能。530之下显示的曲线可包括效率边际响应曲线，并且可以 针对每个曲线确定回报减少点。该回报减少点表示在市场营销渠道中投资的最高回报点。在图6中，对于特定单词如“单词Nr 2”610，针对搜索结果页面上的每个位置l_k 估计微型损益620。假设对于单词“whiskey”有7个位置，那么微型损益620就被示为7个 不同的损益。基于图6中的微型损益620，位置被按照每个位置的每单位货币投资的收益回 报顺序排列。例如，按照从每支出一个货币单位的最高收益产出到每支出一个货币单位的 最低收益产出的顺序将位置进行排序。这个排序可以被包括在方法100的步骤104中所描 述的收益响应数据中。图7A示出根据每个支出量生成的估计收益的排序位置的曲线701 的示例。曲线701包括点1-7，这些点表示关键词的广告位置。排序示出位置1可以生成 每个支出量的最大回报，位置7可以生成每个支出量的第二大回报，等等。图7B所示曲线711与图7A所示曲线701类似，但是曲线711是利润响应数据而 不是收益响应数据。利润响应数据(例如关于方法100的步骤105所描述的)通过排序每 个投资量的利润而产生。图7B显示表示关键词的广告位置的点1-7。排序显示提供每个支 出量的最高利润的位置4-6。效率边际响应数据(例如关于方法100的步骤106所描述的)从收益响应数据和 利润响应数据生成。效率边际响应数据可包括效率边际响应曲线801，如图8所示。效率响 应曲线在本领域中已知包括风险回报图。根据实施例，效率边际响应曲线801示出市场营 销渠道的全部投资回报估计。效率边际响应曲线801包括市场营销渠道的全部投资的R0I 的回报减少点810。例如，当投资(S卩，支出)增加超过点810，估计的收益增加极少或者不 增加。可以针对每个渠道生成效率边际响应曲线，从而基于每个渠道的收益或利润标识最 大R0I。这样，可以通过系统界面向投资管理者展示曲线，如下文介绍的优化仪表板，允许管 理者选择最大化R0I的市场营销活动的市场营销渠道的组合。6.多渠道市场营销优化系统图9示出了用于优化多渠道市场营销的系统900。系统900可以执行前文所述的 步骤和功能。系统900包括优化模型数据库910，投资优化数据库911和优化引擎912。优 化引擎912执行上文中描述的方法的步骤。系统900可以包括在网站后端中。优化模型数据库910存储各种优化模型，如用于评价微型损益中的关键参数的模 型。优化引擎912从优化模型数据库910提取优化模型913从而执行上文讨论的方法步 骤。引擎912执行的优化的结果包括中间结果，如收益响应数据、利润响应数据和微型损益 以及效率边际响应数据，它们被存储在投资优化数据库911中。优化模型913可以使用离 线属性变量和在线活动变量配合历史用户行为，从而提供特定因特网市场营销渠道的项目 918的优化投资估计。用户可以选择所使用的优化模型或选择特定市场营销渠道进行优化。优化引擎912还包括报表单元930，其确定因特网市场营销渠道的项目918中的 每一个的估计微型损益。每个项目的微型损益将在项目中的潜在投资与潜在投资的估计收 益和利润相联系。报表单元930向响应单元940和利润响应单元950提供微型损益。项目 918可以由用户提供或者选择，或由数据源提供。收益响应单元940基于每个项目的微型损益生成每个项目的收益响应数据。收益 响应数据包括针对项目的每个投资量的估计的收益。利润响应单元950基于每个项目的微 型损益生成每个项目的利润响应数据。利润响应数据包括项目的每个投资量的估计的利润。收益响应单元940和利润响应单元950都向效率边际响应单元960提供数据，从 而从收益响应数据和利润响应数据生成效率边际响应数据。效率边际响应数据可以包括效 率边际曲线，基于每个项目中的投资量标识每个项目的回报减少点。前文描述的系统输出 是估计的投资920。估计的投资920可以包括一个或多个市场营销渠道的投资量，其最大化 渠道的收益和/或利润。在收益下降之前，优化引擎912使用优化模型913来定义一个点 (即，投资量)。系统900还包括优化仪表板970，系统900的用户可以通过它向系统输入请求并且 使用上文中描述的系统功能。优化仪表板可以是网站、GUI、触摸屏等形式。在此所述的方法的一个或多个步骤、步骤和功能以及在此所述的系统的一个或多 个组件可以用存储在包括存储设备(例如存储器和/或二级存储)的计算机可读介质中的 计算机代码实现，并用计算机系统执行，该计算机系统例如处理器，专用集成芯片(ASIC)， 或其他控制器。代码可以以由源代码、目标代码、可执行代码或其他格式的程序指令构成 的软件程序形式存在。计算机可读介质的示例包括传统计算机系统RAM(随机存储器)、 R0M(只读存储器)、EPR0M(可擦除，可编程ROM)、EEPR0M(电可擦除可编程ROM)、硬件设备 和闪存。虽然已经通过参考示例来介绍实施例，本领域技术人员可以根据所述实施例进行 多种改变而不脱离实施例的保护范围。同时，虽然这里介绍的实施例是与因特网市场营销 渠道相关的概括描述，但是实施例也可以用于优化市场营销渠道的其他类型的投资。而且， 实施例不仅可以用于优化市场营销渠道，也可以用于优化金融市场投资，或者其他实体中 的投资。
权利要求
一种用于优化市场营销活动的因特网市场营销渠道的计算机系统，所述计算机系统包括优化引擎，由处理器执行，其中所述优化引擎包括报表单元，针对所述因特网市场营销渠道的每个项目而确定估计的微型损益，其中每个项目的所述微型损益将所述项目中的潜在投资与所述潜在投资的估计的收益和利润进行联系；收益响应单元，基于每个项目的所述微型损益生成每个项目的收益响应数据，其中所述收益响应数据包括所述项目的估计收益每投资量；利润响应单元，基于每个项目的所述微型损益生成每个项目的利润响应数据，其中所述利润响应数据包括所述项目的估计的利润每投资量；以及效率边际响应单元，从所述收益响应数据和所述利润响应数据生成效率边际响应数据，其中所述效率边际响应数据基于每个项目中的所述投资量标识每个项目的回报减少点；以及优化模型数据库，为优化所述因特网市场营销渠道而存储多个优化模型。
2.如权利要求1所述的计算机系统，其中所述因特网市场营销渠道是付费搜索，并且 每个项目是付费搜索单词或者响应于单词而显示的相关广告的位置。
3.如权利要求1所述的计算机系统，其中所述因特网市场营销渠道是显示广告，并且 每个项目是不同的显示广告。
4.如权利要求1所述的计算机系统，其中所述报表单元确定至少一个关键参数，所述 关键参数包括收益每转换、所述项目的估计的出价价格和每个项目的估计的点击量中的至 少一个，并且为每个项目使用所述至少一个关键参数确定所述微型损益。
5.如权利要求4所述的计算机系统，其中所述优化引擎基于所述因特网市场营销渠道 以外的市场激励而确定每个项目的所述收益每转换。
6.如权利要求1所述的计算机系统，其中所述收益响应单元将所述项目的所述收益每 投资量从最高至最低或者从最低至最高进行排序。
7.如权利要求6所述的计算机系统，其中所述利润响应单元将所述项目的所述利润每 投资量从最高至最低或者从最低至最高排序。
8.如权利要求7所述的计算机系统，其中所述效率边际响应单元基于所述收益响应数 据和所述利润响应数据中的所述排序，生成所述效率边际响应数据。
9.如权利要求1所述的计算机系统，进一步包括选择单元，从所述效率边际响应数据中选择用于项目的投资。
10.如权利要求1所述的计算机系统，其中在所述市场营销活动中的所述选择的投资 是通过将所述选择的投资作为所述因特网市场营销渠道的预算来应用。
11.一种用于优化市场营销活动的因特网市场营销渠道的方法，所述方法包括利用处理器来确定所述因特网市场营销渠道的每个项目的估计的微型损益，其中每个 项目的所述微型损益将所述项目中的潜在投资与所述潜在投资的估计的收益和利润进行 联系；基于每个项目的微型损益生成每个项目的收益响应数据，其中所述收益响应数据包括 所述项目的估计的收益每投资量；基于每个项目的微型损益生成每个项目的利润响应数据，其中所述利润响应数据包括 所述项目的估计的利润每投资量；以及从所述收益响应数据和所述利润响应数据生成效率边际响应数据，其中所述效率边际 响应数据基于每个项目中的所述投资量标识每个项目的回报减少点。
12.如权利要求11所述的方法，其中所述因特网市场营销渠道是付费搜索，并且每个 项目是付费搜索单词或者响应于单词显示的相关广告的位置。
13.如权利要求11所述的方法，其中所述因特网市场营销渠道是显示广告，并且每个 项目是不同的显示广告。
14.如权利要求11所述的方法，其中确定估计的微型损益包括针对每个项目确定至少一个关键参数，所述关键参数包括收益每转换、所述项目的估 计的投标价格和估计的点击量中的至少一个；以及针对每个项目使用所述至少一个关键参数确定所述微型损益。
15.如权利要求14所述的方法，包括基于所述因特网市场营销渠道以外的市场激励而确定每个项目的所述收益每转换。
16.如权利要求11所述的方法，其中生成收益响应数据包括将所述项目的所述收益每投资量从最高至最低或者从最低至最高进行排序。
17.如权利要求16所述的方法，其中生成收益响应数据包括将所述项目的所述利润每投资量从最高至最低或者从最低至最高排序。
18.如权利要求17所述的方法，其中生成效率边际响应数据包括基于所述收益响应数据的所述排序和所述利润响应数据的所述排序，生成所述效率边 际响应数据。
19.如权利要求11所述的方法，进一步包括从所述效率边际响应数据中为项目选择投资；以及将所述选择的投资作为所述因特网市场营销渠道的预算来应用。
20.一种计算机可读介质，其上存储有用于优化多渠道市场营销活动的因特网市场营 销渠道的计算机可执行程序，所述计算机可执行程序被执行时使得计算机系统来实现一种 方法，包括确定所述因特网市场营销渠道的每个项目的估计的微型损益，其中每个项目的所述微 型损益将所述项目中的潜在投资与所述潜在投资的估计收益和利润进行联系；基于每个项目的所述微型损益，生成每个项目的收益响应数据，其中所述收益响应数 据包括所述项目的估计的收益每投资量；基于每个项目的所述微型损益，生成每个项目的利润响应数据，其中所述利润响应数 据包括每个项目的估计的利润每投资量；以及从所述收益响应数据和所述利润响应数据生成效率边际响应数据，其中所述效率边际 响应数据基于每个项目中的所述投资量标识每个项目的回报减少点。
全文摘要
一种用于因特网市场营销渠道优化的方法和系统。该系统被构建用于优化多渠道市场营销活动的因特网市场营销渠道。系统包括优化模型存储单元，其用于存储多个优化模型以用于优化因特网市场营销渠道。该系统还包括报表单元，用于确定因特网市场营销渠道的每个项目的估计的微型损益(P&L)。每个项目的微型损益将在这个项目上中的潜在投资与根据该潜在投资的估计收益和利润进行联系。收益响应单元基于每个项目的微型损益，生成每个项目的收益响应数据，以及利润响应单元基于每个项目的该微型损益，生成每个项目的利润响应数据。效率边际响应单元从收益响应数据和利润响应数据中生成效率边际响应数据，其中效率边际响应数据基于在每个项目上中的投资量定义标识每个项目的回报减少点。
文档编号G06Q30/00GK101950394SQ201010148530
公开日2011年1月19日 申请日期2010年2月20日 优先权日2009年2月17日
发明者A·昂巴利杰斯, A·罗伊特曼, J·斯里瓦斯塔瓦, M·J·威廉斯, S·D·柯克拜 申请人:埃森哲环球服务有限公司