I detta dokument studerar vi budoptimering för realtidsbaserad visningsreklam (RTB). RTB tillåter annonsörer att bjuda på en display annons intryck i realtid när det genereras. Det går utöver kontextuell reklam genom att motivera budgivningen fokuserad på användardata och det skiljer sig från den sponsrade auktionen där budpriset är förknippat med nyckelord. För efterfrågesidan är en grundläggande teknisk utmaning att automatisera anbudsförfarandet baserat på budgeten, kampanjens mål och olika information som samlats in under gångtid och i historien. I detta dokument är den programmatiska budgivningen ett funktionsoptimeringsproblem. Under vissa beroendeantaganden härleder vi enkla budfunktioner som kan beräknas i realtid; vår slutsats visar att det optimala budet har ett icke-linjärt samband med impressionsnivåns utvärdering såsom klick-genomströmningen och konverteringsgraden, som uppskattas i realtid från impressionsnivåns egenskaper. Detta skiljer sig från tidigare arbete som främst är inriktat på en linjär budfunktion. Vår matematiska härledning tyder på att optimala anbudsstrategier bör försöka ge fler intryck snarare än fokusera på en liten uppsättning högt värderade intryck eftersom enligt de nuvarande RTB-marknadsdata, jämfört med de högre utvärderade intryck, de lägre utvärderade är mer kostnadseffektiva och chanserna att vinna dem är relativt högre. Bortsett från de teoretiska insikterna verifierar offlineexperiment på ett verkligt dataset och onlineexperiment på ett produktions RTB-system effektiviteten hos våra föreslagna optimala anbudsstrategier och den funktionella optimeringsramen.
I Ref föreslog författarna en funktionell optimeringsram för att inducera optimala budfunktioner som maximerar målnyckelindikatorn (KPI).
Optimal real-time bidding for display advertising
{'venue': "KDD '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Business']}