时间:2024-04-24
蔡祖国 梁 颖 李世杰 范莉莉
2021年4月,互联网通用搜索平台头部之一的百度公司在招股说明书中明确其“采用用户偏好的算法和个性化的产品交付”的行为事实,以提升用户体验和客户投资回报率。具体地,百度曾明确表示将百度百科标记的品牌官方商城,安排在搜索结果列表的较高位置。例如,消费者首次使用某个关键词(如Huawei Mate 50)进行检索,若未能找到期望的搜索结果(如品牌官方商城),当消费者再次输入相同的关键词时,期望的搜索结果会出现在搜索结果列表较高位置上,以便消费者能够顺利检索。这一期间,搜索引擎平台通过识别消费者检索意愿,并将与之相符合的搜索结果置于较高位置。这反映出互联网平台企业采集、使用消费者数据,优化搜索结果排序来匹配消费者检索意愿,以此满足消费者产品需求的特征事实。通常而言,学界将搜索引擎平台优化搜索结果排列的策略性行为界定为“搜索引擎优化(Search Engine Optimization,简称SEO)”,即本文的SEO实施策略,并对此进行深入思考和探索。
搜索引擎平台的搜索结果分为自然搜索结果和付费搜索结果两种,决定自然搜索结果排序的主要是与用户检索意愿的匹配水平,决定付费搜索结果排序的则是广告商投标金额。因此,搜索引擎优化多指对反映用户检索意愿的自然搜索结果的信息质量优化。长期实践中,学界普遍认为搜索引擎优化的本质是分析并运用用户数据,但在具体实施策略方面,现有研究存在两种相互替代的观点:(1)SEO实施策略要与用户检索意愿相契合;(2)SEO实施策略要与搜索引擎平台利润激励相契合。前一研究观点指出以用户行为数据为基础并结合相应的算法,可测算广告商与用户检索意愿的匹配深度,进而对自然搜索结果列表中的内容提供商进行排序,优化自然搜索结果排序(Xu et al.,2012[1];Baye et al.,2016[2];Liu和Toubia,2018[3];Berman和Katona,2013[4])。后一研究观点强调搜索引擎平台反向借助用户检索意愿和偏好,从而选择与平台利润激励相吻合的内容提供商并进行排序,以实现自然搜索结果排序优化(Burguet et al.,2015[5];Edelman,2015[6];Edelman和Lai,2016[7])。典型实例为搜索引擎平台优待一体化内容提供商或广告商的非中立行为(Edelman,2015)[6]。
实际上,两种搜索引擎优化实施策略存在本质性差异:(1)两种SEO实施策略认定搜索结果提供商是不同类型的,即内容提供商与广告商。具体来说,既有研究文献根据提供商参与排序的类型对其进行区分,将仅参与自然搜索结果排序的定义为内容提供商,将仅参与付费搜索结果排序的定义为广告商。可以发现,二者的本质区别在于广告商不得出现在自然搜索结果列表,内容提供商因不参与付费位置拍卖而不出现在付费搜索结果列表。若二者中任一方获得更多的用户点击率、购买率,则学者们认为搜索引擎平台偏袒一方而摒弃另一方(Burguet et al.,2015[5];White,2013[8])。(2)两种SEO实施策略对搜索引擎平台一体化内容提供商的理解不一致。而搜索引擎平台能否构建一体化内容提供商以及一体化内容提供商的非中立性影响等已成为近年来互联网平台反垄断规制的研究热点(曲创和刘洪波,2017)[9]。两者对一体化内容提供商的理解实际上已经包含了不同的研究视角。不难发现,存在本质性差异是因为既有研究所使用的分析框架存在差异,即所用分析框架未能整合不同类型搜索结果的互动效应。
由此,本文尝试构建常规性分析框架及相应的两阶段理论模型,探讨SEO实施策略的作用机理和对用户福利的影响,从而推动搜索引擎平台企业有效实施SEO策略。剩余内容安排为:第二部分提出相应的理论模型构建思路;第三部分考察第一阶段搜索引擎平台优化实施策略的排列均衡;第四部分考察第二阶段搜索引擎平台优化实施策略的排列均衡;第五部分是搜索引擎平台利润分析;最后是结论与启示。
在创建常规性分析框架的过程中,有几个方面需要关注。首先,不论SEO实施策略操作过程如何变化,最终的结果均是搜索引擎平台得出的排列均衡。搜索引擎平台凭借最佳排列结果吸引客户浏览量,从而在付费搜索结果列表,将提供商的投标额度转化成关键字竞拍收入;并在自然搜索结果列表,提升提供商的用户浏览量。更深入地,若排列均衡有利于促进搜索引擎平台获得关键字竞拍收入,则SEO实施策略契合搜索引擎平台盈利激励;若排列均衡有利于提供商免费获取浏览量,则SEO实施策略契合提供商的盈利激励(即契合用户查找意向)。借此衡量标准,本文探讨各个阶段搜索引擎平台的最佳排列结果。
次之,搜索引擎平台排列情形导致的排列均衡具有跨期差别。短时间内,鉴于用户查找行为轨迹的欠缺,搜索引擎平台只有根据消费决策的无偏性特点,提供最佳排列结果。长远来看,搜索引擎平台可积淀用户的实际关键词检索数据信息,并通过对比用户点击、消费行为数据信息,实时考察用户点击、消费行为的多样性,从而调整排列均衡,以此最大限度地实现长期利润。值得一提的是,有研究文献表明搜索引擎平台先要对用户的消费行为开展事先预判,再根据利益最大化的策略性方向,提供排列均衡(Berman和Katona,2013)[4]。因此,下文构建两阶段模型:第一阶段(即短期内),搜索引擎平台根据消费决策的无偏性特点提供排列均衡;第二阶段,搜索引擎平台根据消费决策的多样性提供排列均衡。
另外,参加付费搜索结果列表排列的提供商,同参加自然搜索结果列表排列的提供商相符合,相当于两者为同一批提供商,即参加排列的提供商为用户期待根据信息搜索,点击与执行消费行为的提供商。除此以外,提供商同样也有激励应用从关键词检索中获得的盈利,不断参加搜索引擎平台主持的关键词拍卖活动。诸如,品牌制造商和大中型电子商务平台不仅是品牌关键词拍卖活动的重要参与者,还是品牌关键词拍卖活动的重要盈利者:品牌制造商和大中型电子商务平台对品牌关键词拍卖活动的投入是一般提供商的2至5倍(蔡祖国和李世杰,2020)[10];品牌制造商和大中型电子商务平台在品牌关键词竞拍过程中的获利是一般提供商的4至8倍(Park和Agarwal,2018)[11]。而且,全部提供商均与搜索引擎平台企业无直接的利益纠纷,即全部提供商都并非搜索引擎平台的一体化厂商。进一步地,定义本文所使用的用户福利基本概念:用户福利体现的是用户实现同质商品消费行为所耗费的专注力;用户耗费的专注力越小,则用户福利越大。这其中的理论依据是:互联网发展核心是注意力经济;互联网信息是无尽的,用户专注力则是有限的;用户需将宝贵的专注力用于更丰富的决策分析(傅瑜等,2013[12];Bordalo et al.,2016[13])。
本文理论模型假设分别关于用户、提供商和搜索引擎平台。
1.用户层面,假设用户选用顺序搜索情形且用户需求为1。鉴于用户事先不太了解提供商的详细信息,需依靠提供商的顺序进行搜索,用户消费行为分两步实现:先点击提供商的网址链接,进入提供商网页界面;然后根据本身收集到的商品信息决定是否购买。而且,用户点击决策分析与购买决策构成一个持续决策分析。
2.提供商层面,假设所有提供商与用户搜索意向的匹配水平不完全相同。即若制定参与关键词拍卖活动的提供商现有s个,依次是提供商h1,…,hi,…,hs,则提供商与用户匹配水平依次是γh1,…,γhi,…,γhs。提供商匹配水平有两项指标值可以参照理解:提供商匹配水平等同于提供商的用户点击机率。事实上,用户点击机率指标值是搜索引擎平台执行关键词拍卖活动时,向提供商展示的公开指标值,用于体现关键词拍卖市场的活跃水平(Amaldoss et al.,2016)[14]。因此,提供商匹配水平选用上述指标值表述具有很高的可行性。与此同时,提供商的单位盈利水平不尽相同。这也就意味着,当用户执行购买行为后,提供商的净利润各不相同。
3.搜索引擎平台层面,假定搜索引擎平台选用第二价格拍卖规则执行关键词拍卖活动。主要原因是:世界主流搜索引擎平台大多采用第二价格拍卖规则。第二价格拍卖规则指:提供商按投标资金多少降序排列付费搜索结果列表;占有上一个收费区域的提供商,仅是在被用户点击后,向搜索引擎平台支付下一个收费区域的提供商投标额度。Varian(2007)[15]研究指出,提供商竞价平衡为对称性纳什均衡,即均衡时,在不一样收费区域的提供商彼此并没有移动收费区域的激励。由于s个提供商进行收费位置拍卖活动,搜索引擎平台将设定s个收费位置,最大程度地达到提供商对收费位置的需求,且最少分配s个自然部位,以容纳更多的提供商。自然搜索结果页面中的前s个自然部位分配给进行收费部位拍卖活动的提供商。收费区域的位次依次是E1,…,Ei,…,Es,用户点击机率分别是α1,…,αi,…,αs;自然区域O1,…,Oi,…,Os的用户点击机率依次是αs+1,…,αs+i,…,α2s。不一样排序位置的用户点击机率按指数函数逐渐减小(Agarwal et al.,2011)[16]。
第一阶段,搜索引擎平台根据用户偏好的无偏性,排定两类搜索结果列表的提供商次序。用户偏好的无偏性具体表现为用户对自然搜索结果的偏好,与付费搜索过程的偏好相符合。按搜索引擎平台“先付费搜索结果列表,后自然搜索结果列表”的设定,本文先考察付费搜索结果列表排列均衡,后考察自然搜索结果列表排列均衡。
考虑到提供商彼此之间知晓付费位置的实际使用价值,本文采用Varian(2007)[15]提出的求解方法,即竞价均衡时,任一提供商并没有激励离开平衡的付费位置El。求解途径:提供商hk并没有激励进到提供商hl占据的付费位置,同时提供商hl并没有激励进到提供商hk占据的付费位置Ek。相应地,提供商hk的盈利变化需满足以下约束条件:
Gk(hk)-pk>Gl(hk)-pl
(1)
提供商hl的盈利变化需满足以下约束条件:
Gl(hl)-pl>Gk(hl)-pk
(2)
式(1)和式(2)中,Gk(hk)(Gl(hl))是提供商hk(hl)在均衡付费位置Ek(El)时所期望的收益;Gl(hk)(Gk(hl))则是提供商hk(hl)移动至付费位置El(Ek)所获取的期望收益;pk、pl依次是任一提供商hi因使用付费位置Ek(El)而支付的投标费用。改变式(1)和式(2)的形式,即:Gk(hk)-Gl(hk)>pk-pl,pk-pl>Gk(hl)-Gl(hl),得出以下关系式:
Gk(hk)-Gl(hk)>pk-pl>Gk(hl)-Gl(hl)
(3)
令ΔGk, l(hk)表示提供商hk由付费位置Ek移动至付费位置El的期望收益增长值,即ΔGk, l(hk)=Gl(hk)-Gk(hk)。类似地,令ΔGl, k(hl)表示提供商hl由付费位置El移动至付费位置Ek的期望收益增长值。因而,可整理式(3)得到:
ΔGk, l(hk)+ΔGl, k(hl)<0
(4)
式(4)表示提供商hk和提供商hl互换位置将降低付费位置Ek和付费位置El为提供商创造的期望收益。各自占据均衡付费位置Ek和付费位置El的提供商hk和hl贡献出最佳的期望收益。扩展分析,即竞价均衡时占据任一付费位置的提供商均贡献出最佳的期望收益,进而产生最佳的总期望收益Gtotal:
Gtotal=G1(·)+…+Gi(·)+…+Gs(·)
(5)
式(5)中,Gi(·)表明付费位置Ei贡献的期望收益。均衡时,若占据付费位置Ei的是提供商hi,则Gi(·)的具体表达式为:Gi(hi)=αi·γhi·πhi。由于αi随着付费位置下降单调递减,占据不同付费位置的所有提供商创造最优期望收益的条件为:搜索引擎平台逐个实现不同付费位置的期望收益最大化。则在式Gi(hi)中,搜索引擎平台最先达到第一个付费位置的期望利益最大化,其最优决策:将匹配水平最高的提供商放置于第一个付费位置。紧随其后,搜索引擎平台将在剩余提供商中,挑选匹配水平第二高的提供商放置于第二个付费位置。依此类推,当全部提供商均被安排至较佳付费位置时,付费搜索结果的排列均衡是:按匹配水平数值降序排列。
(6)
假若参与付费位置拍卖提供商所获得的点击率能超出虚拟位置提供商,则自然搜索结果排列均衡可以持续激励提供商参加投标。事实上,参与付费位置拍卖的任一提供商hi在自然搜索结果升序排列情形下,可从搜索引擎平台中获取到的用户点击购买率CBhi如下:
CBhi=CBEi+CBOs-i+1=αi·γi+α2s-i+1·γi=(αi+α2s-i+1)γi
(7)
命题1:第一阶段(即短期内)搜索引擎平台排列均衡是:付费搜索结果列表按提供商匹配水平降序排列;自然搜索结果列表按提供商匹配水平升序排列,但仅限参与付费位置拍卖的提供商。
命题1表明,第一阶段SEO实施策略得到的结果契合搜索引擎平台盈利激励。主要有两点表现:首先,提供商匹配水平的升序排列方式对配对水平相对较低的提供商会产生更加明显的激励,提升其再次参与付费位置竞拍的意愿,从而维护付费位置拍卖市场的可靠性和延续性。其次,全部提供商基本上按付费搜索结果列表和自然搜索结果列表的界限对称分布,使其取得了结构上对等的用户点击购买率,有效降低提供商得到用户点击购买率在排序方式上的差别。但处在相对较高付费位置的提供商依然会得到较高的点击购买率。值得深思的是,契合搜索引擎平台盈利激励会得到搜索引擎平台实施SEO策略期待的排序结果吗?然而并不是,过多暴露自身盈利激励反倒没有使搜索引擎平台产生更高的盈利。
第二阶段,搜索引擎平台企业能够获取和分析用户的消费数据,评价用户决策差异,在此基础之上对搜索结果进行重新排序,从而满足不同用户的需求。具体而言,搜索引擎平台在获取用户数据以后,分析用户对付费搜索结果与自然搜索结果的偏好差异,以此为依据优化调整搜索结果的顺序,使其与用户需求相契合,进而扩大市场份额。本部分先对用户决策异质性展开深入分析,再探究用户决策异质性与排序结果的相互关系。
上文分析表明,不管是排列均衡还是提供商参与付费位置竞拍,搜索引擎平台大都只清楚用户顺序检索情况,对用户其它偏好则不甚了解,但用户不仅在顺序检索方面存在偏好,在其它方面也存在偏好,例如搜索结果偏好。因此,如果只有用户消费行为的支持,那么搜索引擎平台只能预测用户顺序检索偏好,无法获取其它方面的信息,进而导致用户流出平台。针对这种情况,要深入分析用户为何没有产生消费行为,优化搜索结果顺序,从而调动用户使用平台的积极性,提升市场占有率。
如果搜索引擎平台排列均衡是付费搜索结果与自然搜索结果分别以降序、升序来排列,则用户能够一目了然地选择自己想要点击的搜索结果,进而做出消费决策。经过长时间的积累,搜索引擎平台会收集到大量的消费数据,通过对这些数据的分析,了解用户的需求偏好,并制定相应的优化策略,满足用户需求。整体而言,没有产生消费行为的用户大致可以划分为四种类型:第I类用户在搜索引擎中搜索以后,只是粗略地浏览,并未点击任何结果;第II类用户只点击了付费搜索结果,并没有点击自然搜索结果;第III类用户只点击了自然搜索结果,并没有点击付费搜索结果;第IV类用户同时点击自然搜索结果与付费搜索结果。需要关注的是,因为用户在第一阶段并未产生消费行为,所以在第二阶段产生消费行为的可能性相对较大,这也是推动搜索引擎平台企业优化搜索结果的主要动力,期望通过搜索结果排序调整方式来激发用户的消费热情。在这四类用户中,第I类和第IV类的偏好是模糊的,搜索引擎平台企业实施SEO策略旨在吸引这两类用户群体。第II类和第III类的偏好则比较具体、清晰,第II类用户并不希望基于付费搜索结果来实施消费行为,第III类用户则更倾向于点击自然搜索结果。
第二,依据“某一类型用户占比越大,用户特定偏好越强”的分析逻辑,将用户偏好与用户占比进行函数形式的连接。具体地,第I类和第IV类用户,在检索行为上未表现出明确特征。即这两类用户不论数量多少或占比如何,搜索引擎平台较难准确判断出用户真实意愿。第II类和第III类用户的检索行为则比较清晰地反映出其内在偏好。其中,第II类用户不倾向在付费搜索结果中实施购买行为,即优化后用户对付费搜索结果的点击购买率将有一个明显的衰减。因此,可将衰减系数δ设定为第II类用户占比的函数,即δ=fδ(ra2)。并且,在内在联系上,第II类用户占比越高(即ra2数值越高),衰减特征越明显(δ的数值越小)。相似地,第III类用户更倾向点击自然搜索结果,即优化后用户对自然搜索结果的点击购买率将有一个明显的增强。因此,可将上升系数σ设定为第III类用户占比的函数,即σ=fσ(ra3)。并且,在内在联系上,第III类用户占比越高(即ra3数值越高),增强特征越明显(即σ的数值越高)。
第三,将搜索引擎平台的优化决策与用户异质性连接。SEO实施与否取决于搜索引擎平台对用户偏好的分析,即dSEO=d(δ,σ)。同时,依据衰减系数δ、增强系数σ分别与第II类用户占比(ra2)、第III类用户占比(ra3)有内在关系,SEO实施动因本质上与第II类用户占比、第III类用户占比有内在关系,即dSEO=d(fδ(ra2),fσ(ra3))。进一步地,将第I类用户、第IV类用户加入搜索引擎平台的决策函数,即dSEO=d(ra1,fδ(ra2),fσ(ra3),ra4)。其中,ra1和ra4对搜索引擎平台优化决策具有一致性影响,即第I类用户、第IV类用户占比并不会影响决策。由此,构成了SEO实施动因完整表达形式。因而,当ra2和ra3对SEO实施与否的影响一致时,搜索引擎平台才会实施SEO策略。否则,搜索引擎平台排列结果较难呈现真正的优化。接下来,将着重考察ra2和ra3对搜索引擎平台优化决策的影响。
付费竞拍的提供商会随着用户决策的变化而变化,二者有着较强的关联性,提供商的匹配水平仍按第一阶段的顺序来展现。与之相对应,每一个参与付费竞拍的提供商继续按照过去的排序。因此,第二阶段搜索引擎的付费搜索结果排序并不会发生变化,依旧基于匹配水平降序排列提供商。下文将针对用户异质性与自然搜索结果顺序的相互关系进行分析。
(8)
(9)
(10)
通过上式能够计算得出付费搜索结果为搜索引擎平台创造的点击购买率处于较低水平。所以,在未来一段时期,搜索引擎平台企业要采取有效的措施来提升用户点击购买率。在此过程中,搜索引擎平台将调整后的用户点击购买率发送给所有付费竞拍的提供商。尽管付费搜索结果排序没有发生变化,但提供商的预期收益降低至原来的δ,即为δαiγhiπhi。由于每一个提供商的投标金额有所降低,因此,搜索引擎平台企业的预期收益也会随之减少。
(11)
(12)
由式(11)和式(12)不难看出,在优化排序后,用户在自然搜索结果中的点击购买率会得到一定程度的增长。
(13)
(14)
(15)
由式(14)、 式(15)不难看出,匹配水平较高的提供商在优化后的点击购买率大幅提升。
进一步分析匹配水平较低的提供商在优化前后的点击购买率。选择一个匹配水平相对较低的提供商j为具体对象,优化前后其用户点击购买率分别为:
(16)
(17)
式(16)、 式(17)表明,提供商的用户点击购买率在优化前后基本没有发生变化,可以计算出点击购买率增强系数临界值:
(18)
命题2:第二阶段(即长期来看)搜索引擎平台排列均衡为:付费搜索结果和自然搜索结果与降序排列提供商具有较高的契合度。因此,SEO策略需要将用户检索意愿摆在第一位,尤其是要与用户对自然搜索结果偏好的异质性相契合(1)囿于篇幅,详细推导过程未在正文中呈现,若有需要可向作者索取。。
命题2表明,搜索引擎对关键词检索结果的排列均衡可以与用户检索意愿相契合。一般来说,用户有可能点击搜索结果但不进行消费,也有可能点击后就消费,并且点击不消费行为在检索行为中的占比相对较大。这类行为对搜索引擎平台企业的长远发展显然是不利的,需要采取有效的策略来激发用户点击购买的积极性。庞大的数据为搜索引擎平台了解用户需求提供了坚实的支撑,搜索引擎可以借助精准算法分析用户在付费搜索结果中的点击购买率衰减系数、在自然搜索结果中的点击购买率增强系数,为之赋予相应的数值,进而估计实施优化决策能够创造出的经济收益,对其中存在的问题进行相应调整,增强优化决策的完善性、有效性。
(19)
(20)
命题3:长期来看,SEO实施策略降低搜索引擎平台利润,且当只点击不购买的用户增加时,SEO对搜索引擎平台利润的负面效应越强。
命题3揭示了一个机制,搜索引擎平台持续实施SEO策略的动因并不完全是利润,而在于通过吸引用户的使用巩固既有市场地位。进一步地,搜索引擎平台可借助SEO与其他搜索引擎平台企业进行竞争,削弱其他搜索引擎平台的用户规模。产业实践中,不论中文搜索引擎平台企业(如百度)还是英文搜索引擎平台企业(谷歌),纷纷宣布持续实施SEO策略,提升用户体验,扩大平台用户规模。相反,搜索引擎平台企业不改进搜索结果排序,而是维持自然搜索结果升序排列,其结果不仅是利润降低,用户规模也会大幅缩减。一个典型案例就是360搜索引擎平台与搜狗搜索引擎平台,两家搜索引擎平台的用户规模均已被后发者——必应搜索引擎平台所超过(2)详情可见https://3g.163.com/dy/article/H5LO12M50513L4PN.html。。
本文通过厘清SEO的本质,构建搜索引擎平台SEO策略的两阶段模型,考察SEO策略双重激励——利润激励与用户检索偏好激励的形成机理,基于SEO实施策略的双重路径特征,分析SEO实施策略的用户福利效应,解释搜索引擎平台SEO策略的应用。主要研究结论为:本质上,SEO实施策略旨在协调双边用户的利益诉求,增强平台通过付费位置拍卖获取利润的能力;短期内,SEO实施策略借助用户顺序检索习惯,通过满足提供商特别是低质量提供商的利益诉求,激励提供商持续参与付费位置拍卖活动,增进付费位置拍卖市场活力,增加平台短期利润;长期来看,SEO实施策略协同高质量提供商,满足用户快速检索提供商的利益诉求,提升用户检索效率,将用户点击率及需求留在搜索引擎平台内,巩固搜索引擎平台获利的基础,从而增加平台长期利润。SEO实施策略的动因既有平台利润激励也有用户检索意愿激励,一定程度上反映了平台信息检索功能的公益性。
本文研究结论对政府政策制定及搜索引擎平台实践均有一定启示。政策启示方面,反垄断规制机构对互联网平台企业借助用户数据进行搜索结果排序优化的行为应当给予一定的反垄断豁免。互联网平台企业优化排序的行为,将用户检索意愿与平台自身利润激励相融合,促成商户和用户达成交易,将用户需求留在互联网平台上,从而获取交易佣金或投标金额。当搜索引擎平台积累了关于用户检索行为的样本数据,则其所给出的最优排序,既契合用户检索意愿,也契合搜索引擎平台利润追求,可以实现三方激励相容。管理应用方面,以提升品牌知名度为重点的线上提供商可参与非热门品牌关键词的拍卖。用户在采用非热门品牌关键词进行检索时,其对品牌形象的了解及产品相关参数都知之甚少,急于从专业的品牌提供商处获取信息。当品牌关键词因点击次数过少而未进行优化时,提供商居于顶部位置的排序十分稳固。相应地,线上提供商参与此类关键词拍卖获得的点击率可能会高于其参与热门关键词拍卖所获得的点击率。
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