論文の概要: Mid-flight Forecasting for CPA Lines in Online Advertising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07494v1
• Date: Thu, 15 Jul 2021 17:48:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-16 15:54:34.251773
• Title: Mid-flight Forecasting for CPA Lines in Online Advertising
• Title（参考訳）: オンライン広告におけるCPAラインのミッドフライ予測
• Authors: Hao He, Tian Zhou, Lihua Ren, Niklas Karlsson, Aaron Flores
• Abstract要約: 本稿では,飛行中におけるCPAラインの予測問題について検討する。 提案手法は,様々な性能指標と最適化信号の関係性を生成する。 広告主の支出と効果的なコスト・パー・アクション(eCPA)との関係も特徴である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.766999405722559
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: For Verizon MediaDemand Side Platform(DSP), forecasting of ad campaign performance not only feeds key information to the optimization server to allow the system to operate on a high-performance mode, but also produces actionable insights to the advertisers. In this paper, the forecasting problem for CPA lines in the middle of the flight is investigated by taking the bidding mechanism into account. The proposed methodology generates relationships between various key performance metrics and optimization signals. It can also be used to estimate the sensitivity of ad campaign performance metrics to the adjustments of optimization signal, which is important to the design of a campaign management system. The relationship between advertiser spends and effective Cost Per Action(eCPA) is also characterized, which serves as a guidance for mid-flight line adjustment to the advertisers. Several practical issues in implementation, such as downsampling of the dataset, are also discussed in the paper. At last, the forecasting results are validated against actual deliveries and demonstrates promising accuracy.
• Abstract（参考訳）: Verizon MediaDemand Side Platform(DSP)では、広告キャンペーンのパフォーマンス予測は、最適化サーバにキー情報を供給し、システムがハイパフォーマンスモードで動作できるようにするだけでなく、広告主に実用的な洞察を与える。 本稿では, 入札機構を考慮した飛行途中のCPAラインの予測問題について検討する。 提案手法は,様々な性能指標と最適化信号の関係性を生成する。 また、キャンペーン管理システムの設計において重要な最適化信号の調整に対して、広告キャンペーンパフォーマンス指標の感度を推定するためにも使用できる。 広告費とアクションあたりの有効コスト(ecpa)の関係も特徴であり、これは広告主への飛行中線調整のガイダンスとなる。 データセットのダウンサンプリングのような実装におけるいくつかの実践的な問題も論文で論じている。 最終的に、予測結果を実際の成果に対して検証し、有望な精度を示す。

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