論文の概要: Diffusion-Based Auctions for Multi-Winner Banner Ads

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.14473v1
• Date: Sat, 10 Oct 2026 02:04:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-15 21:06:15.054553
• Title: Diffusion-Based Auctions for Multi-Winner Banner Ads
• Title（参考訳）: 拡散に基づくマルチウィンナーバナー広告のオークション
• Abstract要約: 本稿では,バナー広告オークションのための新しいフレームワークを提案し,複数の入札者が単一機会を勝ち取るために拡散モデルを活用する。 我々のフレームワークでは、結果は画像(広告の表示)であり、各入札者は結果よりも自分の好みを表現します。 提案手法は,広告主の入札とテキスト記述を,拡散モデルの逆過程を駆動するスコアに結合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.33182198422033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new framework for banner ad auctions, leveraging diffusion models to allow for multiple bidders to co-win a single banner ad opportunity, and in particular influence the ad shown on the banner depending on the strength of their bids, enabling a far richer outcome space compared to standard banner ad auctions, where there is a single winner who shows their ad. In our framework, the outcomes are images (what ad to show) and each bidder expresses their preferences over outcomes by declaring their value per unit of alignment between the image chosen by the mechanism and a textual description of their desired image. Our proposed mechanism combines the advertisers' bids and textual descriptions into a score that drives the reverse process of a diffusion model. This is used to sample a set of candidate images from which the welfare maximizing one is eventually chosen. Extensive experimentation evaluates our proposed mechanism around the following axes: (1) efficiency improvements of our allocation rule relative to the single-winner allocation rule; (2) monotonicity of our allocation rule; and (3) approximate incentive compatibility when combining our allocation rule with Myerson lemma-based or Clarke rule-based payments. Improvements along all these axes are shown with the number of Monte Carlo samples. Meanwhile, these benefits are attained while preserving the image quality.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,バナー広告の競売に関する新たな枠組みを提案し,複数の入札者がひとつのバナー広告の機会を勝ち取ることができるように拡散モデルを活用し,特にバナー広告の強みによってバナーに表示される広告に影響を及ぼすことで,標準的なバナー広告の競売よりもはるかにリッチな結果空間を実現する。 提案手法では,各入札者は,選択した画像と所望の画像のテキスト記述とのアライメント単位あたりの価値を宣言し,結果に対する好みを表現する。 提案手法は,広告主の入札とテキスト記述を,拡散モデルの逆過程を駆動するスコアに結合する。 これは、最終的に福祉を最大化する候補画像の集合をサンプリングするために使用される。 大規模実験では,(1)単一入賞者の割当規則に対する割当規則の効率改善,(2)割当規則の単調性,(3)マイソン・レムマ法やクラーク法に基づく支払いと組み合わせた割当規則の近似的インセンティブ整合性について検討した。 これらすべての軸に沿った改善はモンテカルロサンプルの数で示される。 一方、これらの利点は画質を維持しながら達成される。

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