Integrierter Mechanismus für Anzeigenauktion und -zuteilung in Feeds zur Maximierung von Umsatz und Bruttoumsatz

Core Concepts

Ein tiefer, automatisierter Mechanismus, der Anzeigenauktion und -zuteilung integriert, um sowohl Anreizkompatibilität und individuelle Rationalität in Gegenwart von Externalitäten zu gewährleisten als auch Umsatz und Bruttoumsatz zu maximieren.

Abstract

Der Artikel präsentiert einen tiefen, automatisierten Mechanismus namens MIAA, der Anzeigenauktion und -zuteilung in Feeds integriert. MIAA hat folgende Kernelemente: Externality-aware Prediction Module (EPM): Dieses Modul nimmt eine Zuteilung als Eingabe und modelliert die Auswirkungen globaler Externalitäten, indem es die vorhergesagten Ergebnisse für jedes Anzeigen- und organische Element ausgibt. Automated Auction Module (AAM): Dieses Modul verwendet zwei tiefe neuronale Netzwerke, um die beiden Mechanismusparameter 𝜇 und 𝜆 zu modellieren, um die Ausdrucksfähigkeit dieses automatisierten Mechanismus zu verbessern, während die Anreizkompatibilität und individuelle Rationalität gewährleistet bleiben. Differentiable Sorting Module (DSM): Dieses Modul verwendet ein Multi-Klassifikationsmodell Softmax, um eine kontinuierliche Relaxation des Sortieroperators im Mechanismus durchzuführen, und gibt einen Vektor aus, der die Gewinnwahrscheinlichkeit für jede Kandidatenzuteilung darstellt. MIAA nimmt Kandidatenanzeigen und die sortierte Liste der organischen Elemente als Eingabe und gibt die optimale Zuteilung aus, indem es diese drei Module verwendet. Die Experimente zeigen, dass MIAA sowohl die Vorhersagegenauigkeit der Klickwahrscheinlichkeit als auch den Plattformumsatz und -bruttoumsatz im Vergleich zu gängigen Auktions- und Zuweisungsmechanismen verbessert.

Stats

Die Plattform erzielt einen höheren Umsatz und Bruttoumsatz als der Stand der Technik. Die Vorhersagegenauigkeit der Klickwahrscheinlichkeit ist höher als bei punktweisen Modellen.

Quotes

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Key Insights Distilled From

Deep Automated Mechanism Design for Integrating Ad Auction and Allocation in Feed

by Xuejian Li,Z... at arxiv.org 04-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.01656.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte MIAA auf andere Anwendungsfälle wie Suchergebnisse oder Empfehlungssysteme erweitert werden?

Um MIAA auf andere Anwendungsfälle wie Suchergebnisse oder Empfehlungssysteme zu erweitern, könnten folgende Schritte unternommen werden: Anpassung der Eingabedaten: Die Eingabedaten für das Modell könnten entsprechend den Anforderungen des jeweiligen Anwendungsfalls angepasst werden. Zum Beispiel könnten Suchanfragen oder Produktempfehlungen als Eingabedaten verwendet werden. Modellierung von relevanten Features: Es wäre wichtig, Features zu modellieren, die spezifisch für Suchergebnisse oder Empfehlungen sind. Dies könnte beinhalten, wie relevant ein Suchergebnis für die Anfrage ist oder wie gut ein Produkt zu den bisherigen Käufen eines Kunden passt. Berücksichtigung von Kontext: In Suchergebnissen oder Empfehlungssystemen spielt der Kontext eine wichtige Rolle. Das Modell sollte in der Lage sein, den Kontext zu erfassen und in die Entscheidungsfindung einzubeziehen. Optimierung der Mechanismen: Die Mechanismen von MIAA könnten angepasst und optimiert werden, um den spezifischen Anforderungen von Suchergebnissen oder Empfehlungssystemen gerecht zu werden. Dies könnte die Integration von Ranking-Algorithmen oder personalisierten Empfehlungen umfassen. Durch diese Anpassungen und Erweiterungen könnte MIAA erfolgreich auf andere Anwendungsfälle wie Suchergebnisse oder Empfehlungssysteme angewendet werden.

Wie könnte MIAA weiter verbessert werden, um die Anreizkompatibilität und individuelle Rationalität auch bei komplexeren Externalitäten zu gewährleisten?

Um die Anreizkompatibilität und individuelle Rationalität von MIAA auch bei komplexeren Externalitäten zu gewährleisten, könnten folgende Verbesserungen vorgenommen werden: Berücksichtigung von Interaktionen: Das Modell könnte erweitert werden, um Interaktionen zwischen verschiedenen Elementen zu erfassen und in die Entscheidungsfindung einzubeziehen. Dies würde helfen, die Auswirkungen komplexer Externalitäten besser zu verstehen. Dynamische Anpassung: MIAA könnte so angepasst werden, dass es sich dynamisch an veränderte Bedingungen und externe Einflüsse anpasst. Dies würde sicherstellen, dass die Mechanismen auch bei komplexen Externalitäten effektiv bleiben. Einbeziehung von Feedbackschleifen: Durch die Integration von Feedbackschleifen könnte das Modell kontinuierlich verbessert werden, um auf komplexe Externalitäten zu reagieren und die Anreizkompatibilität zu gewährleisten. Verfeinerung der Trainingsdaten: Durch die Verwendung von hochwertigen und vielfältigen Trainingsdaten könnte die Leistung von MIAA bei komplexen Externalitäten verbessert werden. Dies könnte die Modellgenauigkeit und -robustheit erhöhen. Durch diese Verbesserungen könnte MIAA besser auf komplexe Externalitäten reagieren und die Anreizkompatibilität sowie individuelle Rationalität gewährleisten.

Welche zusätzlichen Metriken, wie Nutzerverhalten oder Kundenzufriedenheit, könnten in die Optimierung von MIAA einbezogen werden?

Bei der Optimierung von MIAA könnten zusätzliche Metriken wie Nutzerverhalten und Kundenzufriedenheit einbezogen werden, um die Leistung des Mechanismus weiter zu verbessern. Hier sind einige mögliche Metriken, die in die Optimierung einbezogen werden könnten: Conversion Rate: Die Conversion Rate gibt Aufschluss darüber, wie effektiv der Mechanismus Nutzer dazu bringt, auf Anzeigen zu klicken und Aktionen auszuführen. Durch die Optimierung auf eine höhere Conversion Rate kann die Effektivität des Mechanismus verbessert werden. Retention Rate: Die Retention Rate misst, wie gut der Mechanismus Nutzer dazu bringt, auf der Plattform zu bleiben und wiederkehrende Interaktionen zu haben. Eine hohe Retention Rate deutet auf zufriedene Nutzer hin. Engagement Metrics: Metriken wie Seitenaufrufe, Verweildauer und Interaktionsraten können Aufschluss darüber geben, wie gut der Mechanismus Nutzer einbezieht und sie zum Verweilen auf der Plattform anregt. Kundenzufriedenheitsumfragen: Durch die Integration von Kundenzufriedenheitsumfragen kann direkt Feedback von den Nutzern eingeholt werden, um die Zufriedenheit mit dem Mechanismus zu bewerten und potenzielle Verbesserungsbereiche zu identifizieren. Durch die Einbeziehung dieser zusätzlichen Metriken in die Optimierung von MIAA kann eine ganzheitlichere Bewertung des Mechanismus erfolgen und eine bessere Anpassung an die Bedürfnisse der Nutzer erreicht werden.