論文の概要: User Response in Ad Auctions: An MDP Formulation of Long-Term Revenue Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08108v2
- Date: Mon, 6 May 2024 00:07:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-08 01:45:50.019110
- Title: User Response in Ad Auctions: An MDP Formulation of Long-Term Revenue Optimization
- Title（参考訳）: 広告オークションにおけるユーザ反応:長期収益最適化のMDP定式化
- Authors: Yang Cai, Zhe Feng, Christopher Liaw, Aranyak Mehta, Grigoris Velegkas,
- Abstract要約: 広告の質に対するユーザの反応を捉えるために,広告オークションのための新しいマルコフ決定プロセスモデルを提案する。
ユーザの反応を取り入れることで, オークションに関わる3つの関係者(広告主, オークション, ユーザ)すべてを考慮したモデルを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.868805489082701
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a new Markov Decision Process (MDP) model for ad auctions to capture the user response to the quality of ads, with the objective of maximizing the long-term discounted revenue. By incorporating user response, our model takes into consideration all three parties involved in the auction (advertiser, auctioneer, and user). The state of the user is modeled as a user-specific click-through rate (CTR) with the CTR changing in the next round according to the set of ads shown to the user in the current round. We characterize the optimal mechanism for this MDP as a Myerson's auction with a notion of modified virtual value, which relies on the value distribution of the advertiser, the current user state, and the future impact of showing the ad to the user. Leveraging this characterization, we design a sample-efficient and computationally-efficient algorithm which outputs an approximately optimal policy that requires only sample access to the true MDP and the value distributions of the bidders. Finally, we propose a simple mechanism built upon second price auctions with personalized reserve prices and show it can achieve a constant-factor approximation to the optimal long term discounted revenue.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,長期割引収入の最大化を目的として,広告の質に対するユーザ反応を捉えた広告オークションのための新しいマルコフ決定プロセス(MDP)モデルを提案する。
ユーザの反応を取り入れることで,このモデルでは,オークションに関わる3つの関係者(広告,オークション,ユーザ)を考慮に入れます。
ユーザの状態は、ユーザ固有のクリックスルーレート(CTR)としてモデル化され、CTRは、現在のラウンドのユーザに対して表示される広告セットに従って、次のラウンドで変更される。
我々は,このMDPの最適メカニズムを,広告主の価値分布,現在のユーザ状態,ユーザへの広告表示の今後の影響に依拠する,修正された仮想価値の概念を用いて,Myersonのオークションとして特徴づける。
この特徴を生かして,提案アルゴリズムは,真のMDPへのサンプルアクセスと入札者の値分布のみを必要とする,ほぼ最適なポリシを出力する,サンプル効率と計算効率のよいアルゴリズムを設計する。
最後に、パーソナライズされたリザーブ価格を持つ第2価格オークションに基づく簡易なメカニズムを提案する。
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