論文の概要: Adaptive Budget Optimization for Multichannel Advertising Using Combinatorial Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02920v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 06:29:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:28:33.242534
• Title: Adaptive Budget Optimization for Multichannel Advertising Using Combinatorial Bandits
• Title（参考訳）: 組合せ帯域を用いた多チャンネル広告の適応的予算最適化
• Authors: Briti Gangopadhyay, Zhao Wang, Alberto Silvio Chiappa, Shingo Takamatsu,
• Abstract要約: 本稿では,デジタル広告における予算配分分野への3つの重要な貢献を紹介する。 まず,時間軸を延ばすマルチチャネル広告キャンペーンを模倣するシミュレーション環境を開発する。 第2に,飽和平均関数と目標探索機構を利用して変化点検出を行う帯域幅予算配分戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.197038204851458
• License:
• Abstract: Effective budget allocation is crucial for optimizing the performance of digital advertising campaigns. However, the development of practical budget allocation algorithms remain limited, primarily due to the lack of public datasets and comprehensive simulation environments capable of verifying the intricacies of real-world advertising. While multi-armed bandit (MAB) algorithms have been extensively studied, their efficacy diminishes in non-stationary environments where quick adaptation to changing market dynamics is essential. In this paper, we advance the field of budget allocation in digital advertising by introducing three key contributions. First, we develop a simulation environment designed to mimic multichannel advertising campaigns over extended time horizons, incorporating logged real-world data. Second, we propose an enhanced combinatorial bandit budget allocation strategy that leverages a saturating mean function and a targeted exploration mechanism with change-point detection. This approach dynamically adapts to changing market conditions, improving allocation efficiency by filtering target regions based on domain knowledge. Finally, we present both theoretical analysis and empirical results, demonstrating that our method consistently outperforms baseline strategies, achieving higher rewards and lower regret across multiple real-world campaigns.
• Abstract（参考訳）: デジタル広告キャンペーンのパフォーマンスを最適化するためには、効果的な予算配分が不可欠である。 しかし、実際の予算配分アルゴリズムの開発は、主に公開データセットの欠如と、現実世界の広告の複雑さを検証できる包括的なシミュレーション環境の欠如により、依然として限られている。 マルチアーム・バンディット(MAB)アルゴリズムは広く研究されているが、市場ダイナミクスの変化に迅速に適応することが不可欠である非定常環境では効果が低下する。 本稿では,3つの重要なコントリビューションを導入することで,デジタル広告における予算配分の分野を前進させる。 まず、ログ化された実世界のデータを組み込んだマルチチャネル広告キャンペーンを、拡張時間的水平線上で模倣するシミュレーション環境を開発する。 第2に,飽和平均関数と変化点検出による探索機構を利用した拡張組合せ帯域予算配分手法を提案する。 このアプローチは、市場状況の変化に動的に適応し、ドメイン知識に基づいてターゲット領域をフィルタリングすることで割り当て効率を向上させる。 最後に,理論解析と経験的結果の両方を提示し,本手法がベースライン戦略を一貫して上回り,より高い報奨を達成し,複数の実世界のキャンペーンにおいて後悔を減らしていることを示す。

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