Det finns två stora sätt att sälja intryck i reklamen. De säljs antingen på avistamarknaden genom auktionsmekanismer eller i förväg via garanterade kontrakt. Det förstnämnda har uppnått en betydande automatisering via realtidsbudgivning (RTB), men det sistnämnda sker fortfarande främst över disk genom direktförsäljning. I detta dokument föreslås en matematisk modell som fördelar och prissätter framtida intryck mellan realtidsauktioner och garanterade kontrakt. Enligt konventionella ekonomiska antaganden visar vår modell att de två sätten kan kombineras sömlöst programmatiskt och att förlagets intäkter kan maximeras genom prisdiskriminering och optimal fördelning. Vi anser att annonsörer är risk-averse, och de skulle vara villiga att köpa garanterade intryck om de totala kostnaderna är mindre än deras privata värden. Vi anser också att en annonsörs köpbeteende kan påverkas av både det garanterade priset och tidsintervallet mellan köptiden och impressionen leveransdatum. Vår lösning föreslår en optimal procentandel av framtida intryck att sälja i förväg och ger en uttrycklig formel för att beräkna till vilka priser att sälja. Vi finner att de optimala garanterade priserna är dynamiska och inte minskar med tiden. Vi utvärderar vår metod med RTB-dataset och finner att modellen antar olika strategier för fördelning och prissättning utifrån graden av konkurrens. Av experimenten finner vi att på en mindre konkurrensutsatt marknad kommer lägre priser på de garanterade kontrakten att uppmuntra inköpet i förväg och intäktsvinsten bidrar främst till den ökade konkurrensen i framtiden RTB. På en mycket konkurrensutsatt marknad är annonsörerna mer villiga att köpa de garanterade avtalen och därmed förväntas högre priser. Intäkterna har till stor del bidragit till den garanterade försäljningen.
I Ref föreslogs en intäktsmaximeringsstrategi baserad på fördelning och prissättning av framtida kontraktsintryck.
A Dynamic Pricing Model for Unifying Programmatic Guarantee and Real-Time Bidding in Display Advertising
{'venue': "ADKDD'14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Economics', 'Computer Science']}