[論文レビュー] Position Auctions with Externalities and Brand Effects

Patrick Hummel, R. Preston McAfee|arXiv (Cornell University)|Sep 16, 2014

Consumer Market Behavior and Pricing参考文献 23被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、外部性（広告が互いのクリック・スルーレートに影響を与えること）とブランド効果（有名ブランド広告は順位が低くても影響を受けにくいこと）を考慮する新しい位置オークションモデルを提案する。これら効果の公理的枠組みを導入し、妥当な仮定の下で最適な割り当てが期待収益を増加させることを証明した。また、グリーディなeCPMベースの順序付けは、ブランド効果下では潜在的な社会的福祉の最大50％を失う可能性があり、これが非効率であることを示した。

ABSTRACT

This paper presents models for predicted click-through rates in position auctions that take into account two possibilities that are not normally considered---that the identities of ads shown in other positions may affect the probability that an ad in a particular position receives a click (externalities) and that some ads may be less adversely affected by being shown in a lower position than others (brand effects). We present a general axiomatic methodology for how click probabilities are affected by the qualities of the ads in the other positions, and illustrate that using these axioms will increase revenue as long as higher quality ads tend to be ranked ahead of lower quality ads. We also present appropriate algorithms for selecting the optimal allocation of ads when predicted click-through rates are governed by either the models of externalities or brand effects that we consider. Finally, we analyze the performance of a greedy algorithm of ranking the ads by their expected cost-per-1000-impressions bids when the true click-through rates are governed by our model of predicted click-through rates with brand effects and illustrate that such an algorithm will potentially cost as much as half of the total possible social welfare.

研究の動機と目的

• クリック確率が広告品質と順位品質に分離可能であると仮定する標準的位置オークションモデルの限界を是正すること。
• 他の広告の存在が、特定の順位におけるクリック確率に与える影響（外部性）をモデル化すること。
• 実証的事実である、有名ブランド広告は非ブランド広告と比べて順位の低下によるペナルティが小さい（ブランド効果）という事実を捉えること。
• これらの新しいモデル下での最適広告割り当てを計算可能に実装するアルゴリズムの開発。
• 標準的なグリーディなeCPMベースの順序付けがブランド効果下で顕著な効率的損失を引き起こすことを示すこと。

提案手法

• クリック確率が広告の品質と他の位置に配置された広告の品質に依存する一般化された公理的モデルを提案する。
• ブランド効果の特殊ケースとして、ブランド広告のクリック確率が非ブランド広告と比べて順位にあまり依存しないようにするための定式化を導入し、パラメータ η_i と β_i を用いる。
• 支配される構成を除外することで、ブランド効果モデル下での最適広告割り当てを高速に収束するアルゴリズムで計算する。
• ブランド効果モデル下でのグリーディなeCPMベースの順序付けの性能を、最適割り当ておよび標準モデルの割り当てと比較して分析する。
• 理論的境界と反例を用いて、グリーディな順序付けがブランド効果のない標準モデルでさえも下回る可能性があることを示し、ブランド効果を無視するよりも悪い結果をもたらす可能性があることを証明する。
• ゲーム理論的分析を用いて、異なる割り当て戦略における効率的損失と福祉水準の違いを比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 他の広告の存在が、広告のクリックスルーレートに悪影響を及える（外部性）場合、位置オークションにおける最適広告割り当てにどのような影響を与えるか？
• RQ2 有名ブランドが順位が低くても影響を受けにくい（ブランド効果）場合、標準的な広告順序付けメカニズムの効率性はどの程度変化するか？
• RQ3 ブランド効果モデル下で最適広告割り当てを求める計算的に実行可能なアルゴリズムを設計できるか？
• RQ4 グリーディなeCPMベースの順序付けはブランド効果モデル下でどの程度の性能を示し、他のモデルと比較して社会的福祉を低下させる可能性があるか？
• RQ5 ブランド効果下で、最適割り当てではなくグリーディな順序付けを使用した場合の効率的損失の理論的境界は何か？

主な発見

• 外部性のための提案された公理的モデルは、高品質広告が低品質広告より前に配置される限り、期待収益を増加させる。
• ブランド効果モデル下では、eCPMベースのグリーディ戦略が潜在的福祉の最大50％を失う可能性がある。
• 反例により、グリーディなeCPM順序付けがブランド効果のない標準モデルよりも低い期待福祉をもたらす可能性があることが示され、ブランド効果を無視するよりも悪い結果をもたらす可能性があることが証明された。
• ブランド効果下での最適割り当ては、支配される構成を除外することで、ブルートフォース探索を避けて効率的に計算可能である。
• グリーディな順序付けによる効率的損失の理論的境界は、極限ケースにおいて、グリーディの福祉と最適の福祉の比が1/2に近づくことから、タイトであることが示された。
• ブランド効果のない標準モデルは、ブランド効果下の状況において、グリーディなeCPM順序付けを上回る性能を示す可能性があり、この文脈においてグリーディヒューリスティクスの非効率性が浮き彫りになった。