De flesta modeller för online-reklam utgår från att en annonsörs värde från att vinna en annonsauktion, som beror på klickfrekvensen eller omräkningskursen i annonsen, är oberoende av andra annonser som serveras tillsammans med den i samma session. Detta ignorerar en viktig extern effekt: eftersom reklampubliken har en begränsad uppmärksamhet spänner, en högkvalitativ annons på en sida kan minska uppmärksamheten från andra annonser på samma sida. Det vill säga, nyttan för en vinnare i en sådan auktion beror också på uppsättningen av andra vinnare. I detta dokument presenterar vi problemet med modellering av externa effekter i online-reklam, och studerar problemet med vinnarens beslutsamhet i dessa modeller. Våra modeller är baserade på utvalda modeller på publiksidan. Vi visar att i det mest allmänna fallet är problemet med att avgöra vinnaren svårt att ens uppskatta. Vi ger dock en approximationsalgoritm för detta problem med en approximationsfaktor som är logaritmisk i förhållandet mellan högsta och lägsta bud. Dessutom visar vi att det finns några intressanta specialfall, såsom fallet där publikens preferenser är enstaka toppar, där problemet kan lösas exakt i polynom tid. För alla dessa algoritmer, vi bevisar att vinnaren beslutsamhet algoritm kan kombineras med VCG-liknande betalningar för att ge sanningsenliga mekanismer.
Kanske mest relaterade till vårt arbete är Ghosh et al. REF med deras diskussion om en "externitetseffekt" i reklam där nyttan av en vinnare också är beroende av de andra vinnarna.
Externalities in online advertising
{'venue': 'In International World Wide Web Conference (WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}