融合移动端用户序贯行为信息的OTA点击转化决策

提高点击转化和优化竞价排位对于第三方在线旅行社（OTA）获得广告代理佣金至关重要。移动端改变了用户在搜索引擎平台上的决策条件，但对于移动点击转化机理的认知仍较为模糊。文章采用德国一家OTA酒店预订移动端的数据，包括2295名用户，共15638条搜索记录，建立了融合个体序贯行为信息的动态贝叶斯推断模型，并使用MCMC方法进行求解。研究发现：该模型在预测性能上优于二项logit模型、支持向量机和随机森林。在移动搜索环境下，屏幕排位对点击转化的影响存在非线性的“U”型特征，其首因效应明显。移动点击转化概率随着酒店标价升高而提高，但用户在单个搜索结果列表中更偏好价格排序较低的产品。进一步的交叉弹性仿真表明，使用筛选器得到的自定义列表在降低点击转化的平均概率的同时还会提高决策的不确定性，过度个性化的移动端界面可能会扩大产品考虑集范围。