[논문 리뷰] Trade-Offs Between Ranking Objectives: Descriptive Evidence and Structural Estimation

Rafael Greminger|arXiv (Cornell University)|2022. 10. 28.

Consumer Market Behavior and Pricing인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 온라인 검색 플랫폼에서 수익 극대화 및 소비자 복지 극대화 랭킹 간의 상충 관계를 연구하며, 저렴하고 기대효용이 높은 제품이 더 강한 가시성 효과를 경험하는 이질적 위치 효과가 존재할 경우, 수익 기반 랭킹이 동시에 수익과 소비자 복지를 증가시킬 수 있음을 보여준다. 구조적 추정을 통해 검색 및 탐색 모델을 분석한 결과, 무작위 랭킹 대비 수익 중심 랭킹이 총 수익을 최대 14.93% 증가시키고 소비자 복지를 최대 0.92% 증가시키며, 이상적 복지 극대화 랭킹 대비 최소한의 복지 손실을 초래함을 확인하였다.

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.

연구 동기 및 목표

• 플랫폼 수익 극대화를 목적으로 하는 랭킹 설계가 소비자 복지를 해치는지 여부를 조사하는 것.
• 저렴하고 기대효용이 높은 제품이 상단 배치에서 더 큰 수익 증가 효과를 얻는 이질적 위치 효과가 존재할 경우, 수익 목표와 소비자 복지 목표가 일치할 수 있는지 검토하는 것.
• 소비자가 기대효용과 위치에 따라 스크롤을 멈추거나 제품 상세 페이지로 이동할지를 모델링하는 구조적 검색 및 탐색 모델을 개발하고 추정하는 것.
• 수익 극대화 히어리스틱 및 효용 기반 랭킹을 포함한 다양한 랭킹 전략의 복지 및 수익 효과를 정량화하는 것.
• 소비자가 장기적으로 신뢰를 재조정할 경우 이러한 랭킹의 효과가 어떻게 변화하는지 평가하는 것.

제안 방법

• Greminger(2022)의 구조적 검색 및 탐색 모델을 추정하여, 소비자가 기대효용과 위치에 따라 스크롤을 멈출지 또는 제품 상세 페이지로 이동할지를 결정하는 과정을 모델링한다.
• 대규모 온라인 검색 중개자로부터 확보한 실험적 랭킹 변동을 활용해 이질적 위치 효과를 식별하며, 특히 저렴하고 기대효용이 높은 대안에 대해 더 강한 효과가 있음을 확인한다.
• 신뢰 형성 과정을 모델의 구조적 방정식에 통합함으로써 추정을 위한 스무스한 가능성 함수를 구성한다.
• 대조 실험 분석을 통해 세 가지 랭킹의 수익 및 소비자 복지 효과를 평가한다: 무작위 랭킹(UR), 수익 최적화 랭킹(R1R/BUR), 효용 기반 랭킹(UR).
• 추정된 파rameter를 사용해 소비자의 랭킹에 대한 신뢰를 재구성하고, 새로운 순서에 따라 기대효용과 탐색 가치를 재계산한다.
• 장기적 영향을 분석하기 위해 신뢰 갱신을 모델링하며, 갱신된 신뢰 파rameter(ρ̂)를 활용해 장기적 복지 및 수익 영향을 계산한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 수익 극대화 랭킹이 반드시 소비자 복지를 감소시키는가, 아니면 이질적 위치 효과 덕분에 둘 다 증가시킬 수 있는가?
• RQ2 가격 및 효용과 같은 제품 특성에 따라 위치 효과는 어떻게 달라지며, 전환율에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 무작위 랭킹 또는 효용 극대화 랭킹 대비 수익 기반 랭킹이 소비자 복지를 얼마나 향상시키는가?
• RQ4 소비자가 장기적으로 신뢰를 재조정할 경우, 다양한 랭킹의 성능은 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는가?
• RQ5 검색 및 탐색의 구조적 모델이 관찰된 위치 효과를 정확히 재현하고 복지 상충 관계를 예측할 수 있는가?

주요 결과

• 수익 기반 랭킹은 무작위 랭킹 대비 총 수익을 최대 14.93% 증가시켜 플랫폼의 강력한 경제적 이익을 보여준다.
• 이러한 수익 기반 랭킹은 최소 한 개 이상의 대안을 검색한 조건에서 소비자 복지를 최대 0.92% 증가시키며, 효용 기반 랭킹의 0.98% 증가에 근접한다.
• 수익 기반 랭킹이 효용 극대화 랭킹 대비 복지 손실이 최소한이므로 플랫폼과 소비자 간의 이해관계가 매우 잘 일치함을 시사한다.
• 위치 효과는 이질적이다: 저렴하고 기대효용이 높은 대안은 더 강한 가시성 효과를 경험하며, 이는 상단 배치가 전환율과 복지를 동시에 증가시킬 수 있음을 의미한다.
• 장기적 영향은 최적 랭킹의 이점을 더욱 확대한다: 소비자가 신뢰를 갱신함에 따라 총 수익과 소비자 복지 증가율이 더욱 증가하며, Expedia와 사용자 모두 시간이 지남에 따라 더 큰 이익을 얻는다.
• 모든 복지 향상 랭킹은 탐색 비용을 2.68%에서 8.20%까지 감소시켜, 높은 효용을 지닌 옵션의 더 나은 배치 덕분에 더 빠르고 효율적인 검색을 가능하게 한다.