論文の概要: Less Traffic, Better Outcomes: Competition-Aware Request Dispatch in Real-Time Ad Exchanges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.03705v1
• Date: Tue, 04 Aug 2026 14:11:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-05 15:30:23.234195
• Title: Less Traffic, Better Outcomes: Competition-Aware Request Dispatch in Real-Time Ad Exchanges
• Title（参考訳）: トラフィックが減り、アウトカムも改善 - リアルタイム広告取引所における競合意識の要求分散
• Authors: Jonaid Shianifar, Blaz Mramor, Fangda Zou, Matthieu C. Martin, Xingsheng Guo, Zhihua Zhu, Rong Zhou, Bichen Shi,
• Abstract要約: リアルタイム入札(RTB)広告交換は通常、ほぼ全てのリクエストを需要側プラットフォーム(DSP)に転送する。 本稿では,各DSPに対して各要求を送信すべきか否かを判定する,競合対応の要求ディスパッチフレームワークを提案する。 毎日200億件以上のリクエストを処理可能なプロダクションプラットフォーム上で,4つの連続的なオンライン実験を通じて,このフレームワークを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7742957668091235
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Real-time bidding (RTB) ad exchanges typically forward nearly all incoming requests to demand-side platforms (DSPs), even though only a small fraction receive bids. This over-distribution weakens auction outcomes: DSPs throttle participation under compute and budget constraints, reducing the effective use of limited bidding capacity. We present a competition-aware request dispatch framework that uses distributional bid prediction and probabilistic forwarding to decide whether each request should be sent to each DSP. The system adapts per-DSP thresholds over time through lightweight policy optimization to track non-stationary market conditions. We evaluate the framework through four sequential online experiments on a production platform serving over 20 billion daily requests. A full multi-DSP deployment reduces DSP request volume under the policy by 34.2% while increasing net revenue by 4.6% (p<0.001) in a recent 14-day window after an initial DSP adaptation period. Further analysis highlights strong heterogeneity across traffic segments and reveals that aggregate metrics can be misleading. Segment-level and per-DSP analyses suggest that the policy surfaces comparative advantages among DSPs, improving monetized outcomes without increasing overall request volume.
• Abstract（参考訳）: リアルタイム入札(RTB)広告取引所は通常、需要側プラットフォーム(DSP)にほぼ全てのリクエストを転送する。 DSPは計算と予算の制約の下での参加を妨げ、限られた入札能力の有効利用を減らす。 本稿では,分散入札予測と確率的フォワードを用いて,各要求を各DSPに送信するかどうかを判定する,競合対応の要求ディスパッチフレームワークを提案する。 このシステムは、非定常市場条件を追跡するために、軽量なポリシー最適化を通じて、DSPごとのしきい値に時間とともに適応する。 毎日200億件以上のリクエストを処理可能なプロダクションプラットフォーム上で,4つの連続的なオンライン実験を通じて,このフレームワークを評価した。 完全なマルチDSPデプロイメントは、DSP適応期間後の14日間のウィンドウにおいて、DSP要求量を34.2%削減すると同時に、純利益を4.6%増加させる(p<0.001)。 さらに分析によって、トラフィックセグメント間の強い不均一性が強調され、集約メトリクスが誤解を招く可能性があることが明らかになった。 セグメンションレベルおよびDSP毎の分析は、DSP間での政策の優位性を表わし、全体の要求量を増やすことなく収益化結果を改善することを示唆している。

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