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。

関連論文リスト

Online Ad Procurement in Non-stationary Autobidding Worlds [10.871587311621974]
本稿では,複数次元決定変数,帯域幅フィードバック,長期不確実な制約を用いたオンライン意思決定のための原始双対アルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは, 逆数, 逆数, 周期的, エルゴディックな手順により, 調達結果が生成されると, 多くの世界では, 後悔の度合いが低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-10T00:41:08Z)
Persuasion Strategies in Advertisements [68.70313043201882]
我々は,説得戦略の広範な語彙を導入し,説得戦略を付加した最初の広告画像コーパスを構築した。次に,マルチモーダル学習による説得戦略予測のタスクを定式化する。我々は、Fortune-500社の1600件の広告キャンペーンについて、現実世界でケーススタディを実施している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-20T07:33:13Z)
Aspect-based Analysis of Advertising Appeals for Search Engine Advertising [37.85305426549587]
我々は、広告作成プロセスを支援することを目的として、さまざまな業界で効果的なA$3を探索することに重点を置いている。実験の結果,異なる産業がそれぞれA$3$を有し,A$3$の識別が広告効果の推定に寄与することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-25T05:31:07Z)
Aggregate effects of advertising decisions: a complex systems look at search engine advertising via an experimental study [26.218512292529635]
我々は,様々な広告戦略の評価と,検索市場におけるメカニズムの影響評価を支援するシミュレーションフレームワークを開発し,検証する。電子単語の集合的影響,競争レベル,戦略的入札行動に関する3つの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-04T09:16:15Z)
A Cooperative-Competitive Multi-Agent Framework for Auto-bidding in Online Advertising [53.636153252400945]
本稿では,自動入札のための総合的マルチエージェント強化学習フレームワーク,すなわちMAABを提案し,自動入札戦略を学習する。当社のアプローチは、社会的福祉の観点から、いくつかの基準的手法を上回り、広告プラットフォームの収益を保証します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-11T08:07:14Z)
A novel auction system for selecting advertisements in Real-Time bidding [68.8204255655161]
リアルタイム入札(Real-Time Bidding)は、インターネット広告システムで、近年非常に人気を集めている。本稿では、経済的な側面だけでなく、広告システムの機能にかかわる他の要因も考慮した、新たなアプローチによる代替ベッティングシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-22T18:36:41Z)
Learning to Infer User Hidden States for Online Sequential Advertising [52.169666997331724]
本稿では,これらの問題に対処するディープインテントシーケンス広告(DISA)手法を提案する。解釈可能性の鍵となる部分は、消費者の購入意図を理解することである。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-03T05:12:26Z)
Dynamic Knapsack Optimization Towards Efficient Multi-Channel Sequential Advertising [52.3825928886714]
我々は、動的knapsack問題として、シーケンシャルな広告戦略最適化を定式化する。理論的に保証された二段階最適化フレームワークを提案し、元の最適化空間の解空間を大幅に削減する。強化学習の探索効率を向上させるため,効果的な行動空間削減手法も考案した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-29T18:50:35Z)
Reserve Price Optimization for First Price Auctions [14.18752189817994]
本研究では, 入札者のリザーブ・ショックに対する応答性の推定値に基づいて, リザーブ・プライスを適応的に更新し, 最適化する勾配に基づくアルゴリズムを提案する。第一価格オークションにおける収益は、オンデマンドコンポーネントとエンフビジンコンポーネントに分解することができ、各コンポーネントのばらつきを低減する技術を導入することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-11T15:35:19Z)
Do Interruptions Pay Off? Effects of Interruptive Ads on Consumers Willingness to Pay [79.9312329825761]
本研究は,広告主ブランドの商品に対する消費者の支払い意欲に及ぼす割り込み広告の影響を計測する研究結果である。本研究は, 広告の経済的影響に関する研究に寄与し, 実験マーケティング研究における実際の(自己申告の)支払意欲を測定する方法を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-14T09:26:57Z)
Online Causal Inference for Advertising in Real-Time Bidding Auctions [1.9336815376402723]
本稿では,リアルタイム入札システムを通じて購入した広告に対する因果推論を行うための新しい手法を提案する。まず、広告の効果が最適な入札によって識別されることを示す。マルチアームバンディット問題を解くために,適応型トンプソンサンプリング(TS)アルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2019-08-22T21:13:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。