[论文解读] Optimal Search Segmentation Mechanisms for Online Platform Markets

Zhenzhe Zheng, R. Srikant|arXiv (Cornell University)|Aug 20, 2019

Consumer Market Behavior and Pricing参考文献 35被引用 4

一句话总结

本文研究在歧视性控制模型下在线平台的搜索分段机制，其中平台选择向买家展示哪些卖家。通过使用多项式逻辑（MNL）模型描述买家选择行为，并采用古诺竞争模型进行定价分析，证明了社会福利最大化于展示所有产品，而收益最大化则通过仅展示质量高于某一阈值的卖家实现。最优阈值可在线性时间内计算得出，并在社会福利与收益最大化目标及古诺与伯特兰竞争模型下均表现出简洁的结构。

ABSTRACT

Online platforms, such as Airbnb, hotels.com, Amazon, Uber and Lyft, can control and optimize many aspects of product search to improve the efficiency of marketplaces. Here we focus on a common model, called the discriminatory control model, where the platform chooses to display a subset of sellers who sell products at prices determined by the market and a buyer is interested in buying a single product from one of the sellers. Under the commonly-used model for single product selection by a buyer, called the multinomial logit model, and the Bertrand game model for competition among sellers, we show the following result: to maximize social welfare, the optimal strategy for the platform is to display all products; however, to maximize revenue, the optimal strategy is to only display a subset of the products whose qualities are above a certain threshold. We extend our results to Cournot competition model, and show that the optimal search segmentation mechanisms for both social welfare maximization and revenue maximization also have simple threshold structures. The threshold in each case depends on the quality of all products, the platform's objective and seller's competition model, and can be computed in linear time in the number of products.

研究动机与目标

• 分析在线平台如何在歧视性控制模型下优化搜索分段，以实现社会福利与收益的最大化。
• 采用多项式逻辑（MNL）选择模型描述买家行为，并通过伯特兰与古诺博弈建模卖家竞争。
• 在内生定价条件下，推导均衡社会福利与收益的闭式表达式。
• 确定最优搜索分段机制——即为实现社会福利与收益最大化，应展示哪些卖家子集。
• 将结果扩展至古诺竞争模型，并证明基于阈值的机制在两种目标下仍为最优。

提出的方法

• 使用多项式逻辑（MNL）模型建模买家选择，将偏好转化为基于Softmax的需求函数。
• 将卖家竞争形式化为同质替代品的伯特兰博弈，通过一阶条件推导出唯一的纯策略纳什均衡。
• 采用Lambert W函数的变体表达均衡社会福利与收益，以确保分析上的可处理性。
• 提出一种基于质量阈值筛选卖家子集的搜索分段机制，以优化平台目标。
• 通过产品替代背景下福利与收益函数的拟凸性分析，证明基于阈值的选择具有最优性。
• 将结果扩展至古诺竞争，表明社会福利与收益最大化下均出现类似的阈值结构。

实验结果

研究问题

• RQ1 在具有内生定价的平台市场中，为实现社会福利最大化，应展示哪一组卖家？
• RQ2 在伯特兰竞争与MNL买家选择模型下，平台应如何选择展示的卖家以实现自身收益最大化？
• RQ3 最优搜索分段机制在社会福利与收益最大化中是否均表现出简洁的阈值结构？
• RQ4 最优阈值如何依赖于产品品质、竞争模型（伯特兰 vs. 古诺）及平台目标？
• RQ5 最优分段能否高效计算？识别阈值集合的计算复杂度如何？

主要发现

• 为实现社会福利最大化，最优平台策略是展示所有可用产品，因为任何子集选择都会降低总剩余。
• 为实现收益最大化，最优策略是仅展示质量超过特定阈值的卖家，该阈值取决于全部产品品质与竞争模型。
• 收益最大化的最优阈值可相对于产品数量在线性时间内计算，支持高效实现。
• 在伯特兰竞争下，社会福利与收益最大化下的最优搜索分段机制均具有基于产品品质的清晰阈值结构。
• 结果可扩展至古诺竞争，其中社会福利与收益最大化下均存在类似的基于阈值的机制，且阈值依赖于相同因素。
• 证明依赖于表明福利与收益函数在以高质量产品替换低质量产品时具有拟凸性，从而确保高质量子集的最优性。