論文の概要: Causal Inference in the Presence of Interference in Sponsored Search Advertising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07458v1
• Date: Thu, 15 Oct 2020 01:13:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 04:54:54.017063
• Title: Causal Inference in the Presence of Interference in Sponsored Search Advertising
• Title（参考訳）: スポンサー検索広告における干渉の有無の因果推論
• Authors: Razieh Nabi, Joel Pfeiffer, Murat Ali Bayir, Denis Charles, Emre K{\i}c{\i}man
• Abstract要約: 本稿では,広告間の相互作用をモデル化するための干渉が存在する場合に因果推論の言語を利用する。 本稿では,Bing検索エンジンの広告配置システムを用いた実験による形式化の有用性について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.514573594428352
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In classical causal inference, inferring cause-effect relations from data relies on the assumption that units are independent and identically distributed. This assumption is violated in settings where units are related through a network of dependencies. An example of such a setting is ad placement in sponsored search advertising, where the clickability of a particular ad is potentially influenced by where it is placed and where other ads are placed on the search result page. In such scenarios, confounding arises due to not only the individual ad-level covariates but also the placements and covariates of other ads in the system. In this paper, we leverage the language of causal inference in the presence of interference to model interactions among the ads. Quantification of such interactions allows us to better understand the click behavior of users, which in turn impacts the revenue of the host search engine and enhances user satisfaction. We illustrate the utility of our formalization through experiments carried out on the ad placement system of the Bing search engine.
• Abstract（参考訳）: 古典的因果推論では、データから因果関係を推定することは、単位が独立で同一に分布しているという仮定に依存する。 この仮定は、依存関係のネットワークを介してユニットが関連付けられる設定で違反する。 そのような設定の例として、スポンサー付き検索広告における広告配置があり、特定の広告のクリック性は、その広告がどこに置かれているか、他の広告が検索結果ページに置かれているかによって潜在的に影響を受ける。 このようなシナリオでは、個々の広告レベルの共変量だけでなく、システム内の他の広告の配置や共変量も原因となる。 本稿では,広告間の相互作用をモデル化するために,干渉の存在下で因果推論の言語を利用する。 このようなインタラクションの定量化は、ユーザのクリック動作をよりよく理解し、結果として、ホスト検索エンジンの収益に影響を与え、ユーザの満足度を高めることができます。 我々は,bing 検索エンジンの広告配置システム上で行った実験を通じて,形式化の有用性を示す。

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