市場近傍カバレッジを前提とした競争感知型 CPC 予測

要約：有料検索におけるクリック単価（CPC）は、単一の広告主の履歴だけからは部分的にしか観測できない競争環境によって生み出される変動性の高いオークション結果である。集中した車のレンタル市場（2021年〜2023年）の Google 広告オークションのログを用いて、1,811 個のキーワード系列の週次 CPC を予測し、キーワードテキスト、CPCの推移、地理的市場構造から派生した補完信号を通じて潜在的な競争を近似します。私たちは、（i）キーワードテキストの事前学習済みトランスフォーマー基盤の表現からなるセマンティック近傍およびセマンティックキーワードグラフ、（ii）CPC推移の Dynamic Time Warping (DTW) アライメントによる行動的近傍、（iii）ローカライズされた需要と市場の異質性を捉える地理的意図の共変量を構築します。これらの信号を、スタンドアロンの共変量としてだけでなく、時空グラフ予測モデルの関係事前情報として広範に評価し、強力な統計・ニューラル・時系列のファウンデーションモデルのベースラインと比較します。手法を超えて、競争を意識した補強は、競争的な体制が変化しボラティリティが最も重要となるビジネス上の中期・長期の視野で、安定性と誤差プロファイルを改善します。結果は、広範な市場結果のカバレッジと、キーワード由来のセマンティックおよび地理的事前情報を組み合わせることで、潜在的な競争を近似し、オークション主導の市場における CPC 予測を改善するスケーラブルな方法を提供することを示しています。