Fugu-MT 論文翻訳(概要): Incrementality Bidding and Attribution

論文の概要: Incrementality Bidding and Attribution

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12809v1
Date: Thu, 25 Aug 2022 18:33:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-30 14:17:10.991119
Title: Incrementality Bidding and Attribution
Title（参考訳）: インクリメンタルな入札と帰属
Authors: Randall Lewis and Jeffrey Wong
Abstract要約: デジタル広告では、広告購入/入札/価格、帰属、実験という3つのパズルピースが、広告のインクリメンタル性を定量化する中心となる。本稿では,これら3つの概念を,入札と帰属の双方の計算可能なモデルに統一する手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4511923587827302
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The causal effect of showing an ad to a potential customer versus not, commonly referred to as "incrementality", is the fundamental question of advertising effectiveness. In digital advertising three major puzzle pieces are central to rigorously quantifying advertising incrementality: ad buying/bidding/pricing, attribution, and experimentation. Building on the foundations of machine learning and causal econometrics, we propose a methodology that unifies these three concepts into a computationally viable model of both bidding and attribution which spans the randomization, training, cross validation, scoring, and conversion attribution of advertising's causal effects. Implementation of this approach is likely to secure a significant improvement in the return on investment of advertising.
Abstract（参考訳）: 潜在的な顧客に対して広告を表示することによる因果効果は、一般的に「増益性」と呼ばれ、広告効果の根本的な問題である。デジタル広告では、3つのパズルピースが広告のインクリメンタルさを厳格に定量化するために中心となる。機械学習と因果的計量学の基礎を基礎として、これら3つの概念を、広告の因果効果のランダム化、トレーニング、クロス検証、スコアリング、変換帰属にまたがる入札と帰属の両方の計算可能なモデルに統一する手法を提案する。このアプローチの実装は、広告投資のリターンに大きな改善をもたらす可能性が高い。

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