論文の概要: Reserve Price Optimization for First Price Auctions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06519v2
- Date: Sun, 28 Jun 2020 19:25:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-22 13:04:10.984950
- Title: Reserve Price Optimization for First Price Auctions
- Title（参考訳）: 初期価格オークションにおける予備価格最適化
- Authors: Zhe Feng, S\'ebastien Lahaie, Jon Schneider, Jinchao Ye
- Abstract要約: 本研究では, 入札者のリザーブ・ショックに対する応答性の推定値に基づいて, リザーブ・プライスを適応的に更新し, 最適化する勾配に基づくアルゴリズムを提案する。
第一価格オークションにおける収益は、オンデマンドコンポーネントとエンフビジンコンポーネントに分解することができ、各コンポーネントのばらつきを低減する技術を導入することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.18752189817994
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The display advertising industry has recently transitioned from second- to
first-price auctions as its primary mechanism for ad allocation and pricing. In
light of this, publishers need to re-evaluate and optimize their auction
parameters, notably reserve prices. In this paper, we propose a gradient-based
algorithm to adaptively update and optimize reserve prices based on estimates
of bidders' responsiveness to experimental shocks in reserves. Our key
innovation is to draw on the inherent structure of the revenue objective in
order to reduce the variance of gradient estimates and improve convergence
rates in both theory and practice. We show that revenue in a first-price
auction can be usefully decomposed into a \emph{demand} component and a
\emph{bidding} component, and introduce techniques to reduce the variance of
each component. We characterize the bias-variance trade-offs of these
techniques and validate the performance of our proposed algorithm through
experiments on synthetic data and real display ad auctions data from Google ad
exchange.
- Abstract（参考訳）: ディスプレイ広告業界は、最近、広告アロケーションと価格設定の主要なメカニズムとして、第2価格から第1価格のオークションに移行した。
これを踏まえて、出版社はオークションパラメータ、特に予備価格を再評価し、最適化する必要がある。
本稿では,予約者に対する実験的ショックに対する入札者の応答性の推定に基づいて,予約価格を適応的に更新・最適化する勾配ベースアルゴリズムを提案する。
我々の重要な革新は、勾配推定のばらつきを減らし、理論と実践の両方における収束率を改善するために、収益目標の固有の構造を描くことである。
第一価格オークションにおける収益は,各コンポーネントのばらつきを低減させる手法を導入し, 有効に, \emph{demand} コンポーネントと \emph{bidding} コンポーネントに分解できることを示す。
これらの手法のバイアス分散トレードオフを特徴付け,google ad exchangeの合成データと実際のディスプレイ広告オークションデータを用いて提案アルゴリズムの性能を検証する。
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