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本文给大家梳理一款搜索广告——竞价置顶。会阐述这款搜索广告的内部原理，让大家既能对搜索广告有个大概了解，也能了解到实际垂直行业，比如招聘行业是怎么用搜索广告做变现的。
目前市场上通用的搜索广告基本是竞价交易模式成都百度竞价包年，不管是百度凤巢，google的adwords，还是淘宝直通车。
上次介绍了在招聘行业的搜索广告产品：刷新，刷新是按次数收费，并不是竞价交易模式。今天继续梳理另外一款搜索广告：竞价置顶。
我会阐述这款搜索广告的内部原理，让大家既能对搜索广告有个大概了解，也能了解到实际垂直行业，比如招聘行业是怎么用搜索广告做变现的。
一、什么是搜索广告
简单来说，就是当你去搜索引擎上输入一些字进行查询，看到的广告。
比如下图，我用红框框出来的部分，一个求职者，在查询框输入查询词：销售经理。
点击搜索后，会看到一些销售职位的广告，如下图红框处，这些职位都是付费的竞价置顶广告。
竞价置顶说白了有点像选女团的过程。一系列的广告像一个个追梦的女孩一样，通过海选，明星教练的考核，最终选出X位学员成团出道。
广告也需要经历这一层层的考核，最终选出合适的广告，按照顺序展示给用户。
二、竞价置顶的决策过程
竞价置顶的决策过程，大概有5个主要步骤，我会将这些决策过程尽量用通俗易懂的方式表达出来，以便大家一块探索搜索广告的内部原理。
决策1. 女团海选招募：查询理解
我们知道每一个选秀节目在面对明星导师之前，会有海选招募报名。广告也有，广告这个过程叫查询理解。
具体有哪些步骤呢？
查询清洗，忽略停止词。比如我们会把查询中一些无意义的虚字自动忽略或过滤掉，来节省存储空间和提高搜索效率。例如”的”，“也”等。
分词：用户输入【产品经理】，我们需要将该查询进行分词处理，【产品经理】会分词为【产品】【经理】去进行查询。
查询扩展：查询扩展主要有3种匹配模式：
精确匹配：指【用户查询词】与【广告主投放关键词】完全匹配。比如【用户查询词】为【产品】，【广告主投放关键词】必须是【产品】，这条广告才会触发。短语匹配：指【用户查询词】完全包含【广告主投放关键词】。例如：【广告主投放关键词】为【产品经理】，【用户查询词】为【高级产品经理】或【资深产品经理】时，这条广告也会触发。广泛匹配：当使用广泛匹配投放某个关键词的时候，当用户的查询词与广告主投放的关键词高度相关时，广告也能触发。比如【广告主投放关键词】为【销售经理】，当用户查询【销售代表】时，该广告也会触发。
因为广告主投放的关键词和用户查询的词并不一定完全match，为了尽可能多的触达用户，不错过一些可能，所以我们需要做查询扩展。
查询扩展的目的是给广告主自动地拓展相关的查询词，扩大广告主的采买流量。
决策2. 女团海选：检索广告
当海选招募后，我们就需要找到符合招募要求的女孩。广告也是这样，我们需要在广告库里找到所有匹配用户查询词的广告。
比如：用户搜索“销售经理”，那我们需要找到所有符合/部分符合”销售经理“的广告职位。
例如下面这个表格：【销售经理】 与 【销售代表】 这两条广告都会选中，但【JAVA工程师】完全不相关，则不会选中。
那广告01，与广告02，哪个与用户查询更相关呢？我们凭直觉知道广告01比广告02更相关对吧。那如何衡量相关度呢？这时候就要介绍【倒排索引】了。
倒排索引就是用户帮我们计算相关度的，我们先建立倒排索引。
销售 ->[01,02]
经理 ->[01]
代表 ->[02]
比如【销售】，出现在2个广告里，则对应两个广告ID：广告01、广告02
比如【经理】，只出现在1个广告里，则对应1个广告ID：广告01
……
相关度：
相关度是衡量【用户查询】与【广告关键词】有多相关。
为了简化说明，我们给个简单的相分度得分公式——相关度得分 =【广告匹配查询的关键词个数】 / 【广告关键词总数】
还是用户搜索【销售经理】的例子，按照上面的公式，广告01的相关分为1，广告02相关分为0.5，广告03相关分为0。
工业界并不这么做，工业界可能从广告的历史点击日志里，提取一些信息。比如针对这些查询，有哪些广告被点击，把这些信息全部提取出来，然后进行人工标注, 参考如下图。每个标签就会对应一个相关分，标签贴好后，就有一部分训练数据了，这个时候就可以做监督学习，或者用更多的feature来做监督学习。
决策3. 女团初选：广告过滤
我们来到了女团初选，这时候我们需要淘汰一批参选者，什么样的参选者被淘汰掉呢？没话题没故事的、没才艺没理想的、不漂亮身材没料的、没背景的……
广告也是这样，淘汰方面主要考虑两个点：
决策4. 导师考核：广告排序，选择TOPK广告
经历初选后，就到了面向导师环节了，导师需要给参赛选手打分评级，广告也是这样，需要对广告打分排序，并最终选择TOPK个广告展示，K就是放置广告的条数。
选出来的广告按什么排序呢？我们一般靠两个维度来计算排序分。一个是广告本身的质量分，另外一个是广告主出的价格。
排序分 = 广告质量分 *广告出价
广告质量分怎么算呢？这是公司的机密，一般不会公布的，我们可以给出简单的公式表达下这个原理：广告质量分 = 0.8 *点击率 + 0.25 *相关度得分。
在一般按点击付费的竞价广告里，点击率是通过机器学习模型来计算的，其中0.8和0.25是点击率与相关度得分的权重。
我们为啥在前面要设计广告过滤呢？其实是为了避免有的选手实力不行，但背后有个有实力的金主爸爸，出价很高，把排序分提了上来。
当所有排序分算出来后，我们根据排序分将所有广告进行排序。比如我们展示5条广告，则选择TOP5的排序分。
决策5. 广告收费
广告排序出来了，但怎么收取广告主的费用呢？我们应该按照广告主的出价进行收费吗？并不是，我们按照第二高价来收费。
简单地说就是出价最高者拍得物品，但以第二高的出价额数作为成交价。
为什么要用第二高价呢？因为第二高价可以确保拍卖人拍出心理价格
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