論文の概要: Sponsored Questions and How to Auction Them

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.03975v1
• Date: Wed, 03 Dec 2025 17:06:27 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-12-04 12:02:36.453422
• Title: Sponsored Questions and How to Auction Them
• Title（参考訳）: スポンサード質問とオークションの方法
• Authors: Kshipra Bhawalkar, Alexandros Psomas, Di Wang,
• Abstract要約: 重要な課題は、ユーザの検索クエリが、真の意図を曖昧にしておくことが多いことだ。 従来の検索から会話型AIへの移行は、新しいアプローチを提供する。 我々は、スポンサード提案とフォローする広告を協調的に最適化するためにVCGメカニズムを採用することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.75306452169514
• License:
• Abstract: Online platforms connect users with relevant products and services using ads. A key challenge is that a user's search query often leaves their true intent ambiguous. Typically, platforms passively predict relevance based on available signals and in some cases offer query refinements. The shift from traditional search to conversational AI provides a new approach. When a user's query is ambiguous, a Large Language Model (LLM) can proactively offer several clarifying follow-up prompts. In this paper we consider the following: what if some of these follow-up prompts can be ``sponsored,'' i.e., selected for their advertising potential. How should these ``suggestion slots'' be allocated? And, how does this new mechanism interact with the traditional ad auction that might follow? This paper introduces a formal model for designing and analyzing these interactive platforms. We use this model to investigate a critical engineering choice: whether it is better to build an end-to-end pipeline that jointly optimizes the user interaction and the final ad auction, or to decouple them into separate mechanisms for the suggestion slots and another for the subsequent ad slot. We show that the VCG mechanism can be adopted to jointly optimize the sponsored suggestion and the ads that follow; while this mechanism is more complex, it achieves outcomes that are efficient and truthful. On the other hand, we prove that the simple-to-implement modular approach suffers from strategic inefficiency: its Price of Anarchy is unbounded.
• Abstract（参考訳）: オンラインプラットフォームは、ユーザーが広告を使って関連製品やサービスと接続する。 重要な課題は、ユーザの検索クエリが、真の意図を曖昧にしておくことが多いことだ。 通常、プラットフォームは利用可能な信号に基づいて関連性を受動的に予測し、場合によってはクエリの改良を提供する。 従来の検索から会話型AIへの移行は、新しいアプローチを提供する。 ユーザのクエリが曖昧である場合、LLM(Large Language Model)は、いくつかの明確なフォローアッププロンプトを積極的に提供することができる。 本稿では,これらのフォローアッププロンプトのいくつかが,広告の可能性のために選択された「スポンサー」である場合について考察する。 これらの ``suggestion slots'' を割り当てるには? そして、この新しい仕組みは従来の広告オークションとどのように相互作用するのだろうか? 本稿では,これらの対話型プラットフォームを設計・分析するための形式モデルを提案する。 ユーザインタラクションと最終的な広告オークションを共同で最適化するエンドツーエンドパイプラインを構築した方がよいか,あるいは提案スロットとその後の広告スロットの分離メカニズムに分離した方がよいか,という,重要なエンジニアリング上の選択について検討する。 本稿では,VCGのメカニズムを用いて提案された提案とそれに続く広告を協調的に最適化できることを示し,このメカニズムはより複雑である一方,効率的かつ真理的な結果が得られることを示した。 一方、単純で実装可能なモジュラーアプローチが戦略的非効率性に悩まされていることを証明している。

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