論文の概要: HiBid: A Cross-Channel Constrained Bidding System with Budget Allocation by Hierarchical Offline Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17503v2
• Date: Tue, 20 Aug 2024 08:09:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 20:30:33.935752
• Title: HiBid: A Cross-Channel Constrained Bidding System with Budget Allocation by Hierarchical Offline Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: HiBid:階層的オフライン深層強化学習による予算配分を伴うチャネル間拘束型入札システム
• Authors: Hao Wang, Bo Tang, Chi Harold Liu, Shangqin Mao, Jiahong Zhou, Zipeng Dai, Yaqi Sun, Qianlong Xie, Xingxing Wang, Dong Wang,
• Abstract要約: 階層型オフライン深層強化学習(DRL)フレームワーク「HiBid」を提案する。 HiBidは、非競争的な予算配分のための補助的損失を備えた高レベルプランナーで構成されている。 チャネル間CPC制約を満たすためにCPC誘導動作選択機構を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.88174870851001
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online display advertising platforms service numerous advertisers by providing real-time bidding (RTB) for the scale of billions of ad requests every day. The bidding strategy handles ad requests cross multiple channels to maximize the number of clicks under the set financial constraints, i.e., total budget and cost-per-click (CPC), etc. Different from existing works mainly focusing on single channel bidding, we explicitly consider cross-channel constrained bidding with budget allocation. Specifically, we propose a hierarchical offline deep reinforcement learning (DRL) framework called ``HiBid'', consisted of a high-level planner equipped with auxiliary loss for non-competitive budget allocation, and a data augmentation enhanced low-level executor for adaptive bidding strategy in response to allocated budgets. Additionally, a CPC-guided action selection mechanism is introduced to satisfy the cross-channel CPC constraint. Through extensive experiments on both the large-scale log data and online A/B testing, we confirm that HiBid outperforms six baselines in terms of the number of clicks, CPC satisfactory ratio, and return-on-investment (ROI). We also deploy HiBid on Meituan advertising platform to already service tens of thousands of advertisers every day.
• Abstract（参考訳）: オンラインディスプレイ広告プラットフォームは、毎日何十億もの広告要求に対してリアルタイム入札(RTB)を提供することで、多くの広告主にサービスを提供する。 入札戦略は、複数のチャンネルにまたがる広告要求を処理し、設定された金銭的制約、すなわち、総予算とクリック当たりコスト(CPC)などのクリック数を最大化する。 単一チャネル入札を主眼とする既存の作業と異なり、予算配分を伴うチャネル横断入札を明示的に検討する。 具体的には,非競争的予算配分のための補助的損失を備えた高レベルプランナと,割り当てられた予算に対応する適応入札戦略のためのデータ強化低レベル実行器からなる階層型オフライン深層強化学習(DRL)フレームワークを提案する。 さらに、チャネル間CPC制約を満たすために、CPC誘導動作選択機構を導入する。 大規模ログデータとオンラインA/Bテストの両方に関する広範な実験を通じて、HiBidはクリック数、CPC満足率、投資率(ROI)において6つのベースラインを上回っていることを確認した。 また、HiBid on Meituanの広告プラットホームも展開しており、すでに数万の広告主が毎日利用している。

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