[論文レビュー] Constructing a maximum utility slate of on-line advertisements

S. Sathiya Keerthi, John A. Tomlin|ArXiv.org|Jun 9, 2007

Consumer Market Behavior and Pricing参考文献 8被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、予算制約と固定されたオークション順位の下で効用を最大化する最適なオンライン広告スレイドを構築する高速な動的計画法を提案する。問題を最長経路ネットワーク最適化としてモデル化することで、1クエリあたり25マイクロ秒未塔で最良の広告順序を効率的に計算可能となり、スポンサードサーチシステムにおけるリアルタイム導入を可能にする。

ABSTRACT

We present an algorithm for constructing an optimal slate of sponsored search advertisements which respects the ordering that is the outcome of a generalized second price auction, but which must also accommodate complicating factors such as overall budget constraints. The algorithm is easily fast enough to use on the fly for typical problem sizes, or as a subroutine in an overall optimization.

研究の動機と目的

• 予算制約に直面する入札者がいる場合の最適広告スレイドの構築という課題に取り組む。これは、特定の広告を表示させることの魅力を低下させる要因となる。
• 一般化された2番目価格入札（GSP）オークションの結果を、予算制限、広告の嫌悪感、CTR要因を反映する効用要因を組み込むことで拡張する。
• GSP順位順序を尊重しつつ、実用的制約下で最大効用を達成する計算効率の良いアルゴリズムを開発する。
• 1ミリ秒未塔の実行性能を保証することで、オンライン広告システムにおけるリアルタイムまたは繰り返し利用を可能にする。

提案手法

• 広告スレイド選択問題を、ノードが広告の位置を表し、エッジが広告間の遷移を表す有向無閉路ネットワークにおける最長経路問題として定式化する。
• エッジコストを広告の効用要因、クリック率（CTR）および2番目価格入札の積として定義し、配置ごとの期待効用を捉える。
• 後退的再帰と動的計画法を用いて、最後の位置から始めて最適なマージナル収益到達値を計算する。
• スレイドサイズを正確にm位置に統一するために、効用がゼロで最低入札額のダミー入札者を導入し、DP再帰を簡素化する。
• 予算制限や広告の嫌悪感などのビジネスルールに基づき、特定の広告を考慮から除外するマスクベクトルを導入する。
• 第一価格および第二価格価値を重み付き効用関数に組み合わせることで、ハイブリッド目的関数を拡張し、収益、クリック数、その他の指標に対する柔軟な最適化を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 入札者が予算制約に直面する場合、どのようにして効用を最大化するようにオンライン広告スレイドを最適に選択・順序付けできるか？
• RQ2 GSPオークション順位順序を維持しつつ、戦略的な広告選択によって全体的な効用をより高めることは可能か？
• RQ3 予算および位置制約の下で、最大効用スレイド問題を解く計算複雑度はどの程度か？
• RQ4 広告の嫌悪感やCTR分解といった追加要因を、効用関数に効率的に統合する方法は何か？
• RQ5 生産環境のオンライン広告システムにおけるリアルタイム利用を想定した場合、このアルゴリズムはどの程度スケーラブルか？

主な発見

• 提案された動的計画法はO(n²m)時間で実行され、1秒あたり25マイクロ秒の平均実行時間（標準2.8 GHz Xeonプロセッサ上）を達成しており、リアルタイム利用に十分な高速性を有する。
• 問題を最長経路ネットワーク問題としてモデル化することで、与えられた制約下でグローバル最適性を保証する最適スレイド選択が達成される。
• マスクベクトルの導入により、順位や最適化プロセスに影響を与えることなく、ビジネスルールに基づいた広告の選択的除外が可能になる。
• 第一価格および第二価格価値を組み合わせた重み付き効用関数により、ハイブリッド効用目的関数をサポートし、収益、クリック数、その他の指標に対する柔軟な最適化が可能になる。
• 小さなm（≤12）および中程度のn（≤100）でも、アルゴリズムは頑健で効率的であり、ライブ広告システムへの導入に適している。
• 本手法は、予算制約付き広告割り当てに関する併行研究で示されたように、カラム生成フレームワークのサブルーチンとしても使用可能である。