論文の概要: An Analysis of Selection Bias Issue for Online Advertising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03853v1
• Date: Tue, 7 Jun 2022 12:29:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-10 09:59:12.535163
• Title: An Analysis of Selection Bias Issue for Online Advertising
• Title（参考訳）: オンライン広告における選択バイアス問題の分析
• Authors: Shinya Suzumura and Hitoshi Abe
• Abstract要約: オークションシステムに存在する選択バイアス問題を示す。 我々は,選別バイアスが競売の真偽を損なうことを分析した。 実験の結果,すべての広告のデータを学習するマルチタスク学習を用いることで,選択バイアスが大幅に低減されることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30458514384586394
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In online advertising, a set of potential advertisements can be ranked by a certain auction system where usually the top-1 advertisement would be selected and displayed at an advertising space. In this paper, we show a selection bias issue that is present in an auction system. We analyze that the selection bias destroy truthfulness of the auction, which implies that the buyers (advertisers) on the auction can not maximize their profits. Although selection bias is well known in the field of statistics and there are lot of studies for it, our main contribution is to combine the theoretical analysis of the bias with the auction mechanism. In our experiment using online A/B testing, we evaluate the selection bias on an auction system whose ranking score is the function of predicted CTR (click through rate) of advertisement. The experiment showed that the selection bias is drastically reduced by using a multi-task learning which learns the data for all advertisements.
• Abstract（参考訳）: オンライン広告において、潜在的な広告のセットは、通常トップ1の広告を選択して広告スペースに表示するオークションシステムによってランク付けすることができる。 本稿では,オークションシステムにおける選択バイアス問題について述べる。 選択バイアスが競売の真偽を損なうことは,競売の買い手(広告主)が利益を最大化できないことを意味する。 選抜バイアスは統計学の分野ではよく知られており,多くの研究があるが,本研究の主な貢献は,選抜バイアスの理論分析とオークション機構を組み合わせることである。 オンラインA/Bテストを用いた実験では,広告の予測CTR(クリックスルーレート)の機能をランキングスコアが有するオークションシステムにおける選択バイアスを評価した。 実験の結果,全広告のデータを学習するマルチタスク学習を用いることで,選択バイアスを大幅に低減した。

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