論文の概要: We Know What You Want: An Advertising Strategy Recommender System for Online Advertising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14188v1
• Date: Tue, 25 May 2021 17:06:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-06 09:16:57.903529
• Title: We Know What You Want: An Advertising Strategy Recommender System for Online Advertising
• Title（参考訳）: オンライン広告のための広告戦略レコメンデーションシステム
• Authors: Liyi Guo, Junqi Jin, Haoqi Zhang, Zhenzhe Zheng, Zhiye Yang, Zhizhuang Xing, Fei Pan, Fan Wu, Lvyin Niu, Haiyang Xu, Chuan Yu, Yuning Jiang, Xiaoqiang Zhu
• Abstract要約: 本稿では,ディスプレイ広告プラットフォーム上での動的入札戦略レコメンデーションのためのレコメンデーションシステムを提案する。 ニューラルネットワークをエージェントとして使用して,広告主のプロファイルや過去の採用行動に基づいて,広告主の要求を予測する。 オンライン評価は、広告主の広告パフォーマンスを最適化できることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.261736843187045
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advertisers play an important role in e-commerce platforms, whose advertising expenditures are the main source of revenue for e-commerce platforms. Therefore, providing advertisers with a better advertising experience by reducing their cost of trial and error during ad real-time bidding is crucial to the long-term revenue of e-commerce platforms. To achieve this goal, the advertising platform needs to understand the advertisers' unique marketing demands and actively recommend personalized and optimal advertising strategies for them. In this work, we first deploy a prototype recommender system on Taobao display advertising platform for constant bid and crowd optimization. Then, we propose a novel recommender system for dynamic bidding strategy recommendation, which models the advertiser's strategy recommendation problem as a contextual bandit problem. We use a neural network as the agent to predict the advertisers' demands based on their profile and historical adoption behaviors. Based on the estimated demand, we apply simulated bidding to derive the optimal bidding strategy for recommendation and interact with the advertiser by displaying the possible advertising performance. To solve the exploration/exploitation dilemma, we use Dropout to represent the uncertainty of the network, which approximately equals to conduct Thompson sampling for efficient strategy exploration. Online evaluations show that the system can optimize the advertisers' advertising performance, and advertisers are willing to open the system, select and adopt the suggestions, which further increases the platform's revenue income. Simulation experiments based on Alibaba online bidding data prove that the agent can effectively optimize the adoption rate of advertisers, and Thompson sampling can better balance exploration and exploitation to further optimize the performance of the model.
• Abstract（参考訳）: 広告収入がeコマースプラットフォームの主要な収入源であるEコマースプラットフォームにおいて、広告主は重要な役割を担っている。 したがって、広告リアルタイム入札における試行錯誤のコストを減らし、広告主により良い広告体験を提供することは、Eコマースプラットフォームの長期的な収益に不可欠である。 この目標を達成するために、広告プラットフォームは広告主のユニークなマーケティング要求を理解し、パーソナライズされた最適な広告戦略を積極的に推奨する必要がある。 本研究では,タオバオディスプレイ広告プラットフォーム上で,一定入札と群集最適化のためのプロトタイプレコメンデータシステムを最初に展開する。 そこで本稿では,広告主の戦略推薦問題を文脈的帯域幅問題としてモデル化した動的入札戦略推薦システムを提案する。 ニューラルネットワークをエージェントとして使用して,広告主のプロファイルや過去の採用行動に基づいて,広告主の要求を予測する。 推定された需要に基づいて,提案の最適な入札戦略を導出し,広告性能を表示させることで広告主と対話するシミュレーション入札を行う。 探索・探索ジレンマを解決するため,ネットワークの不確実性を表すためにDropoutを用いて,効率的な戦略探索のためのトンプソンサンプリングを行う。 オンライン評価では、システムは広告主の広告パフォーマンスを最適化でき、広告主はシステムを開き、提案を選択し、採用し、プラットフォームの売上をさらに増やすことができる。 Alibabaのオンライン入札データに基づくシミュレーション実験では、エージェントが広告主の採用率を効果的に最適化できることが証明されている。

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