論文の概要: Online Causal Inference for Advertising in Real-Time Bidding Auctions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1908.08600v4
• Date: Mon, 26 Feb 2024 00:00:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 01:30:25.265525
• Title: Online Causal Inference for Advertising in Real-Time Bidding Auctions
• Title（参考訳）: リアルタイム入札オークションにおける広告のオンライン因果推論
• Authors: Caio Waisman, Harikesh S. Nair, Carlos Carrion
• Abstract要約: 本稿では,リアルタイム入札システムを通じて購入した広告に対する因果推論を行うための新しい手法を提案する。 まず、広告の効果が最適な入札によって識別されることを示す。 マルチアームバンディット問題を解くために,適応型トンプソンサンプリング(TS)アルゴリズムを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9336815376402723
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-time bidding (RTB) systems, which utilize auctions to allocate user impressions to competing advertisers, continue to enjoy success in digital advertising. Assessing the effectiveness of such advertising remains a challenge in research and practice. This paper proposes a new approach to perform causal inference on advertising bought through such mechanisms. Leveraging the economic structure of first- and second-price auctions, we first show that the effects of advertising are identified by the optimal bids. Hence, since these optimal bids are the only objects that need to be recovered, we introduce an adapted Thompson sampling (TS) algorithm to solve a multi-armed bandit problem that succeeds in recovering such bids and, consequently, the effects of advertising while minimizing the costs of experimentation. We derive a regret bound for our algorithm which is order optimal and use data from RTB auctions to show that it outperforms commonly used methods that estimate the effects of advertising.
• Abstract（参考訳）: リアルタイム入札(RTB)システムは、オークションを利用して競合する広告主にユーザー印象を割り当て、デジタル広告の成功を楽しみ続けている。 このような広告の有効性を評価することは、研究と実践における課題である。 本稿では,このようなメカニズムを用いて購入した広告に対して因果推論を行う新しい手法を提案する。 第一価格と第二価格のオークションの経済構造を活用することで、広告の効果が最適入札によって識別されることを示す。 したがって、これらの最適入札は回収すべき唯一の対象であるので、この入札の回収に成功するマルチアームバンディット問題を解決するために、トンプソンサンプリング(ts)アルゴリズムを導入することで、実験コストを最小化しながら広告の効果を生かすことができる。 広告効果を推定する一般的な手法よりも優れていることを示すために,RTBオークションのデータを用いたアルゴリズムを最適に並べた。

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