[論文レビュー] Trade-Offs Between Ranking Objectives: Descriptive Evidence and Structural Estimation

Rafael Greminger|arXiv (Cornell University)|Oct 28, 2022

Consumer Market Behavior and Pricing被引用数 10

ひとこと要約

本稿は、オンライン検索プラットフォームにおける収益最大化と消費者福祉最大化の順位付けのトレードオフを検討し、安価で高効用の製品がより強い可視性効果を受けるという非一様な位置効果がある場合、収益に基づく順位付けが収益と消費者福祉の両方を同時に向上させられることを示している。構造的推定を用いた検索および発見モデルの分析から、ランダム順位付けと比較して、収益志向の順位付けは最大で14.93%の収益増と最大で0.92%の消費者福祉増をもたらすことが判明した。また、理想の福祉最大化順位付けと比較しての福祉損失は最小限にとどまり、プラットフォームと消費者の利益が強く一致していることが示された。

ABSTRACT

When designing product rankings, online retailers and platforms choose which outcome to maximize: revenues from commissions or markups, the number of transactions, or consumer welfare. These objectives need not align, creating potential trade-offs. This paper studies how rankings differ between objectives and quantifies the resulting trade-offs. I provide descriptive evidence showing that lower-priced and high-utility alternatives gain more demand when ranked higher, suggesting that ranking them higher increases transactions and consumer welfare but may decrease revenues. To quantify these trade-offs, I develop and estimate a structural demand model based on the search and discovery framework of Greminger (2022) and construct rankings for each objective. The results show that these counterfactual rankings all increase consumer welfare, transactions, and platform revenues relative to a neutral benchmark and the status quo, and that trade-offs between these rankings are limited.

研究の動機と目的

• 収益最大化を目的とした順位付けが消費者福祉を損なうのか、あるいは両者に利益をもたらすのかを調査すること。
• 安価で高効用の製品が上位表示によってより大きな利益を得るという非一様な位置効果が、収益と消費者福祉の目的の一致を可能にするかを検討すること。
• 消費者が期待効用と位置に基づいてスクロールをやめるか、製品の詳細ページに進むかをモデル化する構造的検索および発見モデルの構築と推定を行うこと。
• 収益最大化ヒューリスティクスと効用ベースの順位付けを含む、さまざまな順位戦略の福祉および収益への影響を定量すること。
• 消費者が長期的に信念を更新する場合、それらの順位付けの有効性がどのように変化するかを評価すること。

提案手法

• Greminger (2022) が提示した構造的検索および発見モデルを推定し、消費者が期待効用と位置に基づいてスクロールをやめるか、製品の詳細ページに進むかをモデル化する。
• 大規模なオンライン検索仲介業者から得た実験的順位変動を用いて、特に安価で高効用の代替品に対して強い可視性効果が見られる非一様な位置効果を同定する。
• 信念形成プロセスをモデルの構造的方程式に組み込むことで、推定に適した滑らかな尤度関数を構築する。
• 反事後分析を実施し、3つの順位付け（ランダム順位UR、収益最適化順位R1R/BUR、効用ベース順位UR）の収益および消費者福祉への影響を評価する。
• 推定されたパラメータを用いて消費者の信念を再構築し、新たな順序付けのもとでの期待効用および発見価値を再計算する。
• 信念の更新をモデル化することで長期的影響を拡張し、更新された信念パラメータ（ρ̂）を用いて長期的な福祉および収益への影響を計算する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 収益最大化の順位付けは、必ずしも消費者福祉を低下させるのか、それとも非一様な位置効果のおかげで両者を同時に向上させうるのか？
• RQ2 価格や効用といった製品属性ごとに位置効果はどのように変化し、コンversion率にどのような影響を与えるのか？
• RQ3 ランダム順位付けや効用最大化順位付けと比較して、収益志向の順位付けが消費者福祉をどの程度向上させるのか？
• RQ4 消費者が長期的に信念を更新する場合、さまざまな順位付けの性能は時間経過とともにどのように変化するのか？
• RQ5 検索および発見の構造的モデルは、観察された位置効果を正確に再現でき、福祉のトレードオフを予測できるのか？

主な発見

• 収益志向の順位付けは、ランダム順位付けと比較して最大で14.93%の収益増をもたらし、プラットフォームにとって顕著な経済的利益を示している。
• 同様に、これらの収益志向の順位付けは、少なくとも1つの代替品を検索した場合に最大で0.92%の消費者福祉増をもたらし、効用ベース順位付けの0.98%増に近づいている。
• 効用最大化順位付けと比較しての収益志向順位付けの福祉損失は最小限であり、プラットフォームと消費者の利益が強く一致していることを示している。
• 位置効果は非一様である：安価で高効用の代替品はより強い可視性効果を受けるため、上位表示がコンバージョンと福祉の両方を向上させる。
• 長期的影響は最適順位付けの利益を拡大する：消費者が信念を更新するにつれ、合計収益および消費者福祉の増加幅がさらに拡大し、Expediaおよびユーザーは時間の経過とともにより大きな利益を得る。
• すべての福祉向上順位付けは、発見コストを2.68%から8.20%まで削減しており、高効用オプションのより良い配置のおかげで、より速く、より効率的な検索が実現している。