論文の概要: Advancing Ad Auction Realism: Practical Insights & Modeling Implications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11732v1
• Date: Fri, 21 Jul 2023 17:45:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-24 11:44:34.722115
• Title: Advancing Ad Auction Realism: Practical Insights & Modeling Implications
• Title（参考訳）: 広告オークションリアリズムの推進:実践的洞察とモデル化
• Authors: Ming Chen, Sareh Nabi, Marciano Siniscalchi
• Abstract要約: 本稿では、以下の4つの重要な現実的特徴を実現できるオンライン広告オークションの学習モデルを提案する。 広告スロットはユーザーの検索クエリに応じて異なる値とクリックスルーレートを持つことができる。 競合する広告主の人数と身元は未確認であり、オークションごとに変更される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2769763391454543
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a learning model of online ad auctions that allows for the following four key realistic characteristics of contemporary online auctions: (1) ad slots can have different values and click-through rates depending on users' search queries, (2) the number and identity of competing advertisers are unobserved and change with each auction, (3) advertisers only receive partial, aggregated feedback, and (4) payment rules are only partially specified. We model advertisers as agents governed by an adversarial bandit algorithm, independent of auction mechanism intricacies. Our objective is to simulate the behavior of advertisers for counterfactual analysis, prediction, and inference purposes. Our findings reveal that, in such richer environments, "soft floors" can enhance key performance metrics even when bidders are drawn from the same population. We further demonstrate how to infer advertiser value distributions from observed bids, thereby affirming the practical efficacy of our approach even in a more realistic auction setting.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来のオンラインオークションの4つの重要な現実的な特徴を活かしたオンラインオークションの学習モデルを提案する。(1) 広告スロットはユーザの検索クエリによって異なる値とクリックスルー率を持つことができ,(2) 競合広告主の数は観測されず,各オークションで変化し,(3) 広告主は部分的,集約的フィードバックのみを受け取り,(4) 支払いルールは部分的にのみ指定される。 我々は,広告主を,売出し機構の複雑さとは無関係に,敵対的盗賊アルゴリズムが支配するエージェントとしてモデル化する。 当社の目的は、偽りの分析、予測、推論の目的で広告主の行動をシミュレートすることです。 より豊かな環境では, 入札者が同じ人口から引かれる場合でも, 「ソフトフロア」が重要なパフォーマンス指標を向上できることがわかった。 さらに,観測された入札から広告主の価値分布を推定する方法を実証し,より現実的なオークション設定においても,我々のアプローチの有効性を確認する。

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