論文の概要: ACQ: A Unified Framework for Automated Programmatic Creativity in Online Advertising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06167v1
- Date: Mon, 09 Dec 2024 03:00:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-10 14:55:35.546842
- Title: ACQ: A Unified Framework for Automated Programmatic Creativity in Online Advertising
- Title（参考訳）: ACQ: オンライン広告におけるプログラムクリエイティビティ自動化のための統一フレームワーク
- Authors: Ruizhi Wang, Kai Liu, Bingjie Li, Yu Rong, Qingpeng Cai, Fei Pan, Peng Jiang,
- Abstract要約: 本稿では,広告クリエイティビティの自動作成と非活性化を実現するための2段階のフレームワークであるAutomated Creatives Quota (ACQ)を提案する。
ACQは複数の広告主にクリエイティビティ・クォータを動的に割り当て、広告プラットフォームの収益を最大化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.584160762498655
- License:
- Abstract: In online advertising, the demand-side platform (a.k.a. DSP) enables advertisers to create different ad creatives for real-time bidding. Intuitively, advertisers tend to create more ad creatives for a single photo to increase the probability of participating in bidding, further enhancing their ad cost. From the perspective of DSP, the following are two overlooked issues. On the one hand, the number of ad creatives cannot grow indefinitely. On the other hand, the marginal effects of ad cost diminish as the number of ad creatives increases. To this end, this paper proposes a two-stage framework named Automated Creatives Quota (ACQ) to achieve the automatic creation and deactivation of ad creatives. ACQ dynamically allocates the creative quota across multiple advertisers to maximize the revenue of the ad platform. ACQ comprises two components: a prediction module to estimate the cost of a photo under different numbers of ad creatives, and an allocation module to decide the quota for photos considering their estimated costs in the prediction module. Specifically, in the prediction module, we develop a multi-task learning model based on an unbalanced binary tree to effectively mitigate the target variable imbalance problem. In the allocation module, we formulate the quota allocation problem as a multiple-choice knapsack problem (MCKP) and develop an efficient solver to solve such large-scale problems involving tens of millions of ads. We performed extensive offline and online experiments to validate the superiority of our proposed framework, which increased cost by 9.34%.
- Abstract（参考訳）: オンライン広告において、需要側プラットフォーム(DSP)は、広告主がリアルタイム入札のために異なる広告クリエイティビティを作成することを可能にする。
直感的には、広告主は単一の写真に対してより多くの広告クリエイティビティを作成し、入札に参加する確率を高め、広告コストをさらに高める傾向にある。
DSPの観点では、以下の2つが見過ごされている。
一方、広告クリエーターの数は無限に伸びない。
一方、広告クリエーターの数が増加するにつれて、広告コストの限界効果は減少する。
そこで本稿では,広告クリエイティビティの自動作成と非活性化を実現するための2段階のフレームワークであるAutomated Creatives Quota(ACQ)を提案する。
ACQは複数の広告主にクリエイティビティ・クォータを動的に割り当て、広告プラットフォームの収益を最大化する。
ACQは、異なる数の広告制作者の下で写真のコストを推定する予測モジュールと、予測モジュールの見積コストを考慮した写真のクォータを決定する割り当てモジュールと、の2つのコンポーネントから構成される。
具体的には、予測モジュールにおいて、ターゲット変数の不均衡問題を効果的に軽減するために、アンバランスな二分木に基づくマルチタスク学習モデルを開発する。
割り当てモジュールでは、クオータ割り当て問題をMCKP(Multi-choice knapsack problem)として定式化し、数千万の広告を含む大規模問題の解法を開発する。
提案フレームワークの優位性を検証するため,大規模なオフラインおよびオンライン実験を行い,コストを9.34%向上させた。
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