柯狄诺通过LSTM算法预测关键词价值的核心流程如下：

1. ‌数据预处理与特征提取‌

收集历史广告投放数据（如点击率、转化率、竞争环境等），构建时间序列数据集‌。

对关键词进行向量化处理，结合用户搜索行为、时段等特征，形成多维输入序列‌。

2. ‌LSTM模型构建与训练‌

采用LSTM网络结构，通过输入门、遗忘门、输出门机制捕捉关键词价值的时序依赖性‌。

使用历史数据训练模型，优化目标为预测关键词的潜在转化价值或成本效益‌。

3. ‌动态预测与出价调整‌

实时输入当前市场数据（如竞争出价、用户意图变化），LSTM输出关键词价值预测结果‌。

结合预测值动态调整出价策略，例如教育行业单线索成本可降低41%（从280元降至165元）‌。

4. ‌效果验证与迭代优化‌

通过A/B测试对比预测效果，持续优化模型参数（如学习率、序列长度）‌。

结合量子签名技术过滤无效流量，确保预测结果稳定性（如某电商无效点击率从22%降至3.8%）‌。

技术优势‌：LSTM通过门控机制解决传统RNN的梯度消失问题，能有效捕捉长序列中关键词价值的非线性变化规律‌。