Den realtid budgivning (RTB), aka programmatiska köp, har nyligen blivit det snabbast växande området i online-reklam. Istället för bulk köp och lager-centrerade köp, RTB imiterar börser och utnyttjar datoralgoritmer för att automatiskt köpa och sälja annonser i realtid; Det använder per intryck sammanhang och riktar annonserna till specifika människor baserat på data om dem, och därmed dramatiskt ökar effektiviteten i visningsreklam. I detta dokument ger vi en empirisk analys och mätning av ett produktionsannonsutbyte. Med hjälp av de data som samlats in från både efterfråge- och utbudssidan strävar vi efter att ge förstahandsinsikter i den framväxande nya impression som säljer infrastruktur och dess anbudsbeteenden, och hjälpa till att identifiera forsknings- och designfrågor i sådana system. Från vår studie, Vi observerade att periodiska mönster förekommer i olika statistik inklusive intryck, klick, bud, och omvandlingshastigheter (både post-view och post-click), som föreslår tidsberoende modeller skulle vara lämpligt för att fånga de upprepade mönster i RTB. Vi fann också att trots den påstådda andra prisauktionen, den första prisbetalningen i själva verket står för 55,4 % av den totala kostnaden på grund av arrangemanget av mjuka golvpriset. Därför hävdar vi att fastställandet av priset på mjukt golv i de nuvarande RTB-systemen gör att annonsörerna hamnar i en mindre gynnsam position. Dessutom visar vår analys av samtalsfrekvensen att den nuvarande budstrategin är mycket mindre optimal, vilket visar de betydande behoven av optimeringsalgoritmer som inkluderar fakta som temporalbeteenden, frekvensen och aktualiteten hos annonsdisplayerna, som inte har beaktats väl tidigare.
I REF, författarna föreslår tidsberoende modeller skulle vara lämpligt för att fånga de upprepade mönster och aktuella budstrategier är mycket mindre optimala, vilket indikerar de betydande behoven av optimering algoritmer som införliva fakta såsom temporal beteende, frekvensen och recensency av annonsdisplayer.
Real-time bidding for online advertising: measurement and analysis
{'venue': "ADKDD '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Economics', 'Computer Science', 'Mathematics']}