从搜索广告平台角度展开的研究，第一种是从搜索技术角度展开的研究，这类研究是为了更好地服务搜索用户; 如元搜索引擎技术研究(原福永，梁顺攀，2005; 李花芹，张国芳，2005; 何晓聪2004)和信息收录方法(叶新明，2010)等; 第二种是从搜索拍卖机制角度展开的研究，主要分析不同拍卖机制下竞价商家的反应，这类研究是为了提高平台的收入和社会福利。本书旨在从搜索广告平台的商业策略方面展开研究，因此主要分析第二种研究内容。

大多数搜索广告的运作程序如下。首先，广告商家需要挑选一些与其产品关联的核心词组，即关键词。比如，以家政服务销售为主的广告商家可以选择“家政”、“钟点工”等词汇。此外，他们还需要为每个关键词参与竞价，即给关键词设定报价，表示当搜索用户点击一次广告时，他愿意支付的最高每次点击价格。如广告商家给“家政”设定0.5元的报价，表示广告商家在他们广告得以点击后愿意支付的价格是5角。当搜索用户搜索该关键词(如“家政”)后，搜索结果页面上除了根据信息搜索的算法自动检索生成自然结果内容(即有关家政的新闻和常规信息)外，还会展现一组有序的与关键词相关的搜索广告(各个提供家政服务的企业的广告信息)。这些搜索广告结果主要来自竞价的广告商家。由于广告位置是有限的，所以需要对竞价商家的广告进行挑选和排序。广告结果的排序主要取决于商家的报价。例如，报价0.7元的家政服务企业会位于报价0.5元的家政服务企业之前的位置，广告位置越靠前，意味着越易于吸引搜索用户的关注。

但是价格在排序中能起到多大程度的影响，还有不同的实践操作方法。第一种是直接排序法，即搜索广告直接根据竞价的高低排序，如报价0.8元位于0.7元之前，而0.7元的广告位于0.5元报价的广告之前。第二种是综合排序法，即同时广告排序结果，一方面需要考虑广告商家的竞价，另一方面需要考虑商家和产品以及其他因素，如广告的预期点击率或者与关键词的相关性等。百度的凤巢竞价系统就采用综合指数来决定广告排名，其中包含了质量度，即关键词与广告商家网页的关联程度。目前大多数搜索广告平台采用的都是综合排序法。

价格除了影响排序外，还会影响广告商家的支付方式。一种是广义二阶价格(Generalized Second Price Auction，GSP)，当搜索用户点击了某个广告之后，广告商家仅需支付次与他的广告商家的报价。Google采用广义二阶价格拍卖，位于第i个广告位的广告商家为每次点击的支付等于位于第i+1位广告商家的报价与一个最低的货币支付单位(如0.01美元)的和。另一种是广义一阶价格(Generalized First Price Auction，GFP)，即直接按照广告商家的竞价来支付价格。GoTo是采用广义一阶价格拍卖的鼻祖，Bill Gross创办了该搜索引擎，支付方式是采用广告商家的报价收费。但很多公众会对搜索结果的公正性有所质疑，GoTo在最早版本中还需列出广告商家的报价(Battelle，2005)。虽然GoTo的收费机制没有沿用下来，但这位后续的搜索引擎收费方式提供了基础，并孕育了Google这样的互联网巨擘。GFP机制，广告主的报价是极不稳定的，波动的加大会导致系统负荷的增加，从而导致整个关键词竞价效率的低下。后来，GoTo被并入Yahoo的旗下，广义一阶价格拍卖逐渐走向下坡路，并后来被主要的搜索引擎公司抛弃。广义二阶价格拍卖被证明是有利于广告商家参加竞拍讲真话的有效机制。GSP与GFP相比，毕竟存在着纳什均衡状态，从而有效减少了广告商家报价的波动性，同时，也易于被广告商家接受。在对外的公关宣传中，Google将GSP模式与1996年诺贝尔经济学奖得主Vickery所创立的理论建立了联系，用来佐证这一竞价模式对广告商家没有坏处，这一竞价机制能让广告投放系统实现社会总效率的最大化。

正因为关键词拍卖有如此重要的实际意义和理论意义，很多国际上的经济学大家也在展开相关研究。在搜索广告的关键词拍卖中，广告商家根据自己对单位广告的每点击估价进行报价，但支付规则会影响广告商家如何估价这一私有信息的决策。而排序规则会影响广告商家预期的投入分配。最终，还需要搜索用户点击了广告，才能令搜索广告平台获得相应的支付，也实现广告资源的分配。因此，搜索广告平台的竞价机制设计为整个市场运作提供内在支撑，不少研究从平台管理方的角度分析应如何设计竞价(拍卖)机制。有关广告位置拍卖机制应如何设计才能提高广告商家无保留地报价，诺贝尔经济学奖获得者范里安(2006)展开过研究。他的研究表明，广义二级价格拍卖(GSP)下存在对称纳什均衡，并优于广义一阶价格(GFP)拍卖。

很多学者从价格设定上探讨拍卖机制的改进方法。Aggarwal等学者(2006)提出了阶梯拍卖。阶梯拍卖方式与以往的拍卖机制又有所不同，主要差别在于这更接近于真实的拍卖。Aggarwal建议的可分离性条件在后续研究中得以进一步推广应用。如Gonen等学者(2008)建议实施带有保留价格的关键词拍卖，这种拍卖方式更鼓励广告商家提高竞价的积极性，他们的研究也称为修正的阶梯拍卖。(www.daowen.com)

拍卖机制还应考虑竞价动机、广告质量和相关性等因素从而提高社会福利。Edelman等人(2007)和Varian(2006)计算了广义第二价格机制下(Generalized Second Price)的搜索竞价均衡，并且证明了竞价并非是一致的动机，该研究也指出了这种机制与Vickrey-Clarke-Groves机制(VCG)的不同。Edelman和Ostrovsky(2007)通过对搜索竞价的数据进行了检验，发现了不同策略的竞价行为。Feng等人(2007)，Weber和Zhang(2007)对比了不同竞价排名机制的绩效。他们发现，次优竞价(Yield-optimized Auction)能给搜索引擎带来最大的收益，这种机制的排序需要整合分析拍卖价格和竞价词的相关度。

还有的研究则关注广告的质量应如何影响排序结果。Chen和He(2006)的研究指出，当广告商存在差异时，他们应根据产品与关键词的相关性竞价，相应的付费排序才能有利于消费者并增加社会福利。Animesh等人(2006)的实证研究表明，不考虑相关性的竞价更易于将低质量的广告排在较前的位置，尤其是体验型产品和信任型产品。类似地，Esteban等人(2006)发现，以顾客(竞价)为导向的变动成本广告会导致质量的扭曲并且降低社会福利。Dellarocas和Viswanathan(2007)也研究了广告的质量信号和收入的关系，他们只关注位置但并没有关注不同位置的质量差异。

有的学者针对关键词竞价的均衡类型进行了新的探讨。博弈论中包括有多种均衡，搜索广告的拍卖需要考虑连续的重复均衡。因此，带来一个关键性的问题: 在搜索广告平台普遍使用的一阶价格拍卖GSP机制的情况下，是否存在着动态博弈的均衡呢? 然而，一阶价格拍卖是无法实现占优策略的均衡的，纳什均衡的存在却无法带来令人满意的结果。如果广告商家考虑到其他竞争者的反应，这种均衡可能会导致被操纵的风险，因为这种操纵并不会减少自身的效用。后来的学者探讨了操纵风险的问题，Bu等学者(2008)提出了前瞻性纳什均衡，旨在让更多广告商家说“真话”来竞价，这可以通过构建前瞻性反应函数来决定各种策略组合。有的学者还指出，还存在广告商家的报复性报价策略的风险，如Liang和Qi等人(2007)的研究指出了存在广告商家的报复性报价问题。他们研究结论表明，当且仅当排序更前的广告位置的商家有更高的私人估价之时，该广告商家更大可能采取报复性的报价策略。当广告商家有选择性地进行报复性报价，则会令唯一真实的纳什均衡产生。还有，Edelman等人(2007)提出了在Overture和Google采用的拍卖模式中，也存在着策略性报价行为，这种策略性报价行为会导致搜索引擎的广告收入的减少。Edelman建议采用VCG拍卖机制来减少搜索引擎的损失。竞价排名的均衡形式还有很多，如Edelman等人(2007)进一步提出了一阶价格拍卖GSP中的局部非妒忌均衡的存在。在这种均衡中，没有任何广告商家能通过和排名高于自身的广告商家交换报价并获得更多的收益，而且结论指出，这种情况下拍卖中的任意局部非妒忌均衡的结果都是一个稳定分配的结果。

以上的文献梳理可以用图2.3表示。