論文の概要: Multi-channel Autobidding with Budget and ROI Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01523v1
• Date: Fri, 3 Feb 2023 03:38:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-06 17:30:30.862984
• Title: Multi-channel Autobidding with Budget and ROI Constraints
• Title（参考訳）: 予算・ROI制約付き多チャンネル自動車
• Authors: Yuan Deng, Negin Golrezaei, Patrick Jaillet, Jason Cheuk Nam Liang, Vahab Mirrokni
• Abstract要約: 広告主が全チャンネルの総収益率(ROI)と予算制約を満たすとともに、総収益率を最大化する方法について検討する。 実際には、広告主は制御を持たないため、グローバルに最適化することはできない。 本稿では,大域的最適問題の変換を近似した,チャネル単位の予算を生成する効率的な学習アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.84838543736745
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In digital online advertising, advertisers procure ad impressions simultaneously on multiple platforms, or so-called channels, such as Google Ads, Meta Ads Manager, etc., each of which consists of numerous ad auctions. We study how an advertiser maximizes total conversion (e.g. ad clicks) while satisfying aggregate return-on-investment (ROI) and budget constraints across all channels. In practice, an advertiser does not have control over, and thus cannot globally optimize, which individual ad auctions she participates in for each channel, and instead authorizes a channel to procure impressions on her behalf: the advertiser can only utilize two levers on each channel, namely setting a per-channel budget and per-channel target ROI. In this work, we first analyze the effectiveness of each of these levers for solving the advertiser's global multi-channel problem. We show that when an advertiser only optimizes over per-channel ROIs, her total conversion can be arbitrarily worse than what she could have obtained in the global problem. Further, we show that the advertiser can achieve the global optimal conversion when she only optimizes over per-channel budgets. In light of this finding, under a bandit feedback setting that mimics real-world scenarios where advertisers have limited information on ad auctions in each channels and how channels procure ads, we present an efficient learning algorithm that produces per-channel budgets whose resulting conversion approximates that of the global optimal problem. Finally, we argue that all our results hold for both single-item and multi-item auctions from which channels procure impressions on advertisers' behalf.
• Abstract（参考訳）: デジタルオンライン広告では、広告主は複数のプラットフォーム、あるいはGoogle Ads、Meta Ads Managerなどのいわゆるチャンネルで広告インプレッションを同時に調達する。 広告主が全チャンネルの総コンバージョン(広告クリックなど)を最大化しつつ、総リターン・オン・投資(ROI)と予算制約を満たす方法について検討する。 実際には、広告主は、制御することができないため、グローバルに最適化することができないため、各チャンネルで参加する個別の広告オークションを承認し、その代わりにインプレッションを得るチャンネルを許可する。 本研究では,広告主のグローバルなマルチチャネル問題を解決するために,各レバーの有効性をまず分析する。 広告主がチャネル毎のROIを最適化するだけでは、全体の変換がグローバルな問題で得られるものよりも任意に悪化することを示します。 さらに,チャネル当たりの予算を最適化するだけで,広告主がグローバルに最適な変換を実現できることを示す。 この発見を踏まえ、広告主が各チャンネルでの広告入札に関する情報に制限がある実世界のシナリオと、チャネル調達広告の仕組みを模倣した、帯域単位の予算を生成する効率的な学習アルゴリズムを提案し、その結果の変換は、グローバルな最適問題のものと近似する。 最後に、当社の結果は、広告主の代理として、チャンネルがインプレッションを得られるシングルイットとマルチイットのオークションの両方に当てはまると論じる。

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