論文の概要: Conversion-Based Dynamic-Creative-Optimization in Native Advertising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11524v1
- Date: Sun, 13 Nov 2022 13:13:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-27 13:26:30.107897
- Title: Conversion-Based Dynamic-Creative-Optimization in Native Advertising
- Title（参考訳）: ネイティブ広告における変換に基づく動的Creative-Optimization
- Authors: Yohay Kaplan, Yair Koren, Alex Shtoff, Tomer Shadi, Oren Somekh
- Abstract要約: 動的クリエイティブ最適化(DCO)は、最近2年前にローンチされ、広告主から注目を集めているGeminiネイティブ製品だ。
この要求を満たすために,DCO広告の組み合わせが予測変換率(CVR)に応じて好まれる,オークション後のソリューションを提案する。
オンラインバケットA/Bテストによるこの探索・探索ソリューションのオンライン評価では、すべての組み合わせをランダムに使用するコントロールバケットと比較して53.5%のCVRリフトが見られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8461446020965435
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Yahoo Gemini native advertising marketplace serves billions of impressions
daily, to hundreds millions of unique users, and reaches a yearly revenue of
many hundreds of millions USDs. Powering Gemini native models for predicting
advertise (ad) event probabilities, such as conversions and clicks, is OFFSET -
a feature enhanced collaborative-filtering (CF) based event prediction
algorithm. The predicted probabilities are then used in Gemini native auctions
to determine which ads to present for every serving event (impression). Dynamic
creative optimization (DCO) is a recent Gemini native product that was launched
two years ago and is increasingly gaining more attention from advertisers. The
DCO product enables advertisers to issue several assets per each native ad
attribute, creating multiple combinations for each DCO ad. Since different
combinations may appeal to different crowds, it may be beneficial to present
certain combinations more frequently than others to maximize revenue while
keeping advertisers and users satisfied. The initial DCO offer was to optimize
click-through rates (CTR), however as the marketplace shifts more towards
conversion based campaigns, advertisers also ask for a {conversion based
solution. To accommodate this request, we present a post-auction solution,
where DCO ads combinations are favored according to their predicted conversion
rate (CVR). The predictions are provided by an auxiliary OFFSET based
combination CVR prediction model, and used to generate the combination
distributions for DCO ad rendering during serving time. An online evaluation of
this explore-exploit solution, via online bucket A/B testing, serving Gemini
native DCO traffic, showed a 53.5% CVR lift, when compared to a control bucket
serving all combinations uniformly at random.
- Abstract（参考訳）: yahoo geminiネイティブ広告マーケットプレイスは、毎日数十億回のインプレッションを、数億人のユニークユーザーに対して提供し、数十億のusdの年間売上に達する。
広告(ad)イベント確率を予測するためのgeminiネイティブモデル(変換やクリックなど)は、機能強化コラボレーティブ・フィルタ(cf)ベースのイベント予測アルゴリズムを相殺する。
予測された確率はgeminiネイティブオークションで、サービングイベント(インプレッション)ごとにどの広告を表示するかを決定するために使用される。
動的クリエイティブ最適化(DCO)は、最近2年前にローンチされ、広告主から注目を集めているGeminiネイティブ製品だ。
DCO製品は、広告主が各ネイティブ広告属性ごとに複数のアセットを発行し、各DCO広告に複数の組み合わせを作成することを可能にする。
異なる組み合わせが異なる群衆にアピールする可能性があるため、広告主とユーザーを満足させながら収益を最大化するために、特定の組み合わせを他のものよりも頻繁に提示することは有益である。
DCOの最初のオファーはクリックスルーレート(CTR)を最適化することだったが、市場がコンバージョンベースのキャンペーンにシフトするにつれ、広告主は {conversion based Solution(変換ベースのソリューション)も求めている。
この要求を満たすため,提案手法では,予測変換率(CVR)に応じてDCO広告の組み合わせが好まれる。
この予測は、補助オフセットに基づくcvr予測モデルによって提供され、提供時間中にdco広告レンダリングのための組合せ分布を生成するために使用される。
GeminiネイティブなDCOトラフィックを提供するオンラインバケットA/Bテストを通じて、この探索・探索ソリューションのオンライン評価では、すべての組み合わせをランダムに使用するコントロールバケットと比較して53.5%のCVRリフトを示した。
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