論文の概要: Optimal Allocation of Real-Time-Bidding and Direct Campaigns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07070v1
• Date: Fri, 12 Jun 2020 10:44:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 04:26:22.446871
• Title: Optimal Allocation of Real-Time-Bidding and Direct Campaigns
• Title（参考訳）: リアルタイム入札と直接キャンペーンの最適配置
• Authors: Gr\'egoire Jauvion and Nicolas Grislain
• Abstract要約: 我々は、Webパブリッシャがリアルタイム入札(即ち、リアルタイムオークションで販売された広告から)を通じて得られる収益を最適化する問題を、直接的に(事前に合意された契約を通じて販売された広告から)検討する。 本稿では,リアルタイム入札収益を最大化しつつ,出版社が直接キャンペーンを行うための最適な戦略を構築するアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.888918892489638
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we consider the problem of optimizing the revenue a web publisher gets through real-time bidding (i.e. from ads sold in real-time auctions) and direct (i.e. from ads sold through contracts agreed in advance). We consider a setting where the publisher is able to bid in the real-time bidding auction for each impression. If it wins the auction, it chooses a direct campaign to deliver and displays the corresponding ad. This paper presents an algorithm to build an optimal strategy for the publisher to deliver its direct campaigns while maximizing its real-time bidding revenue. The optimal strategy gives a formula to determine the publisher bid as well as a way to choose the direct campaign being delivered if the publisher bidder wins the auction, depending on the impression characteristics. The optimal strategy can be estimated on past auctions data. The algorithm scales with the number of campaigns and the size of the dataset. This is a very important feature, as in practice a publisher may have thousands of active direct campaigns at the same time and would like to estimate an optimal strategy on billions of auctions. The algorithm is a key component of a system which is being developed, and which will be deployed on thousands of web publishers worldwide, helping them to serve efficiently billions of ads a day to hundreds of millions of visitors.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、webパブリッシャーがリアルタイム入札(リアルタイムオークションで販売される広告から)とダイレクト(事前に合意された契約で販売された広告から)を通じて得られる収益を最適化する問題を考察する。 各インプレッションに対して、出版社がリアルタイム入札オークションに入札できる設定について検討する。 オークションに勝った場合、広告を配信する直接キャンペーンを選択し、その広告を表示する。 本稿では,リアルタイム入札収益を最大化しつつ,出版社が直接キャンペーンを行うための最適な戦略を構築するアルゴリズムを提案する。 最適戦略は、パブリッシャー入札を決定する式と、パブリッシャー入札者がオークションに勝った場合に配信される直接キャンペーンを選択する方法とを、印象特性に応じて与える。 過去のオークションデータから最適な戦略を推定することができる。 アルゴリズムは、キャンペーンの数とデータセットのサイズに応じてスケールする。 これは非常に重要な機能であり、実際、出版社は何千ものアクティブな直接キャンペーンを同時に実施し、何十億ものオークションで最適な戦略を見積もりたいと考えている。 このアルゴリズムは、現在開発中のシステムの重要なコンポーネントであり、世界中の何千ものWebパブリッシャーにデプロイされ、毎日何十億もの広告を数億のビジターに配信するのに役立つ。

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