[论文解读] Bidding for Representative Allocations for Display Advertising

Arpita Ghosh, Preston McAfee+2 more|ArXiv.org|Oct 5, 2009

Auction Theory and Applications参考文献 8被引用 16

一句话总结

本文提出了一种针对出版商的随机竞价策略，通过现货市场拍卖来履行保证展示广告合同，通过将出价视为共同基金的方式，实现公平且收益最优的分配。关键贡献在于通过跨价格的非递增目标份额函数对可实施分配进行表征，从而在交易环境中实现去中心化、可扩展的活动管理。

ABSTRACT

Display advertising has traditionally been sold via guaranteed contracts -- a guaranteed contract is a deal between a publisher and an advertiser to allocate a certain number of impressions over a certain period, for a pre-specified price per impression. However, as spot markets for display ads, such as the RightMedia Exchange, have grown in prominence, the selection of advertisements to show on a given page is increasingly being chosen based on price, using an auction. As the number of participants in the exchange grows, the price of an impressions becomes a signal of its value. This correlation between price and value means that a seller implementing the contract through bidding should offer the contract buyer a range of prices, and not just the cheapest impressions necessary to fulfill its demand. Implementing a contract using a range of prices, is akin to creating a mutual fund of advertising impressions, and requires {\em randomized bidding}. We characterize what allocations can be implemented with randomized bidding, namely those where the desired share obtained at each price is a non-increasing function of price. In addition, we provide a full characterization of when a set of campaigns are compatible and how to implement them with randomized bidding strategies.

研究动机与目标

• 解决在保证合同与现货市场拍卖之间分配展示广告展示量时，收益最大化与公平性之间的权衡问题。
• 建模现货市场价格如何在存在共同信息与私有信息的情况下传递出价价值，从而支持更优的分配决策。
• 开发一种计算上可行的方法，通过随机竞价策略同时实施多个保证广告活动。
• 确保对保证合同的展示量分配在现实出价分布下既具有收益效率又保持稳定。

提出的方法

• 作者将展示量的分配建模为一种代表性分配，其中在每个价格水平下获得的展示量占比是价格的非递增函数。
• 基于目标支出和价格阈值，推导出一组活动可通过随机竞价实现的条件。
• 该方法使用分段线性出价函数，并设置最低和最高价格阈值，以控制在每个价格水平下赢得预期展示量的比例。
• 关键组成部分是使用牛顿法或二分查找等数值方法求解最优价格阈值和出价参数，以实现期望的分配和支出目标。
• 通过RightMedia交易平台的真实出价数据对方法进行验证，将经验出价分布拟合为对数正态分布模型以用于仿真。
• 在多种出价分布方差下进行多次试验，以评估算法的鲁棒性和交付准确性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在何种条件下，出版商可通过随机竞价在现货市场中实施保证广告合同？
• RQ2 如何通过随机竞价策略以去中心化方式同时实施多个保证广告活动？
• RQ3 目标支出、出价分布方差与最终展示量分配准确率之间的关系是什么？
• RQ4 该随机竞价策略对底层出价分布变化的鲁棒性如何，特别是在现实场景中？

主要发现

• 本文证明，当每个价格水平下的期望展示量占比为价格的非递增函数时，代表性分配可通过随机竞价实现，且仅在此条件下成立。
• 该方法在实践中具有高精度，多次仿真中未交付或超支的情况极少超过1%。
• 该算法对底层出价分布方差的变化保持鲁棒，能在不同市场条件下维持稳定性能。
• RightMedia平台的经验出价分布与对数正态分布高度吻合，验证了该模型在仿真中的适用性。
• 对目标支出进行统一缩放可使原本不可去中心化的分配变为可行，同时保持各活动间的相对优先级。
• 该解决方案使出版商能够通过避免仅将最低成本展示量分配给保证合同的次优策略，实现收益与公平性的平衡。