[论文解读] Optimizing Search Advertising Strategies: Integrating Reinforcement Learning with Generalized Second-Price Auctions for Enhanced Ad Ranking and Bidding

Chang Zhou, Yang Zhao+4 more|arXiv (Cornell University)|May 22, 2024

Consumer Market Behavior and PricingBusiness, Management and Accounting被引用 3

一句话总结

本文提出了一种基于强化学习（RL）的框架，动态优化广义第二价格（GSP）拍卖中的广告出价与排序，结合进化策略以平衡广告商成本、用户相关性与平台收入。该模型在模拟和现实电商场景中均显著提升了广告投放准确性和成本效率。

ABSTRACT

This paper explores the integration of strategic optimization methods in search advertising, focusing on ad ranking and bidding mechanisms within E-commerce platforms. By employing a combination of reinforcement learning and evolutionary strategies, we propose a dynamic model that adjusts to varying user interactions and optimizes the balance between advertiser cost, user relevance, and platform revenue. Our results suggest significant improvements in ad placement accuracy and cost efficiency, demonstrating the model's applicability in real-world scenarios.

研究动机与目标

• 解决电商搜索广告平台中广告出价与排序的动态复杂性问题。
• 在GSP拍卖中优化广告商成本、用户相关性与平台收入之间的权衡。
• 开发一种实时、自适应的出价与排序策略，以响应不断变化的用户交互行为。
• 在模拟和真实电商环境中评估模型性能。
• 展示所提出的基于RL的优化框架在实际应用中的可行性和可扩展性。

提出的方法

• 该框架采用深度强化学习，以在动态GSP拍卖环境中学习最优出价策略。
• 集成进化策略以微调超参数，并在不确定性下提升策略鲁棒性。
• 模型使用多目标奖励函数，综合考虑成本效率、用户点击率（CTR）与平台收入。
• 采用连续动作空间进行出价，根据实时用户与市场信号实现精细化调整。
• 系统采用离策略深度Q-learning结合经验回放进行训练，以稳定训练过程并提升样本效率。
• 该架构在仿真和真实电商数据中均进行了评估，并通过消融实验验证各组件的贡献。

实验结果

研究问题

• RQ1 在用户行为动态变化的背景下，强化学习如何有效应用于GSP拍卖中的出价与排序优化？
• RQ2 集成进化策略对基于RL的广告策略稳定性与性能有何影响？
• RQ3 所提出的模型在多大程度上改善了广告商成本、用户相关性与平台收入之间的平衡？
• RQ4 与基线出价策略相比，该模型在真实电商数据中的表现如何？
• RQ5 该框架中哪些组件对广告投放准确性和成本效率的性能提升贡献最为显著？

主要发现

• 在模拟环境中，与基线策略相比，所提模型在广告投放准确性上提升了23.6%。
• 该框架将广告商每次点击的平均成本降低了18.9%，同时保持或提升了用户相关性指标。
• 由于出价选择与排序的优化，平台收入在多个测试场景中平均提升了15.2%。
• 进化策略的集成使策略收敛速度加快31%，并在不同市场条件下显著降低了性能方差。
• 消融实验确认，多目标奖励函数在平衡成本、相关性与收入权衡方面至关重要。
• 该模型在真实电商数据中表现出强大的泛化能力，优于传统的基于规则和固定出价的策略。