통합 광고 경매 및 배치를 위한 심층 자동화 메커니즘 설계

Core Concepts

본 논문은 외부성을 고려하면서도 인센티브 호환성과 개별 합리성을 만족시키는 통합 광고 경매 및 배치 메커니즘을 제안한다. 이 메커니즘은 플랫폼의 수익과 총 상품 거래량을 최대화한다.

Abstract

본 논문은 광고 경매와 배치를 통합하는 심층 자동화 메커니즘(MIAA)을 제안한다. MIAA는 다음과 같은 3가지 모듈로 구성된다: 외부성 인지 예측 모듈(EPM): EPM은 전체 배치를 입력받아 각 광고와 유기 항목의 예측 결과를 출력하여 전역 외부성을 모델링한다. 자동화 경매 모듈(AAM): AAM은 두 개의 심층 신경망을 사용하여 메커니즘 매개변수 μ와 λ를 모델링하여 표현력을 높이면서도 인센티브 호환성과 개별 합리성을 보장한다. 차등화 정렬 모듈(DSM): DSM은 소프트맥스 다중 분류 모델을 사용하여 정렬 연산자의 연속적인 완화를 수행하고, 각 후보 배치의 승리 확률 벡터를 출력한다. 이를 통해 플랫폼의 기대 수익과 총 상품 거래량을 차등화 가능하게 계산하고 최적화할 수 있다. MIAA는 외부성을 고려하면서도 인센티브 호환성과 개별 합리성을 만족시키며, 플랫폼의 수익과 총 상품 거래량을 최대화한다. 오프라인 실험과 온라인 A/B 테스트에서 기존 최신 기법들에 비해 우수한 성능을 보였다.

Stats

광고 클릭 당 예상 수익(eCPM)은 광고 입찰가와 예상 클릭률(pCTR)의 곱으로 계산된다. 총 상품 거래량(GMV)은 각 항목의 예상 GMV와 예상 클릭률의 곱으로 계산된다.

Quotes

없음

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

광고 경매와 배치를 통합하는 메커니즘 설계에서 어떤 다른 접근법을 고려해볼 수 있을까?

광고 경매와 배치를 통합하는 메커니즘 설계에서 다른 접근법으로는 경매와 배치를 완전히 분리하는 대신에 종합적인 방법을 고려할 수 있습니다. 이를 통해 광고 경매와 배치 간의 상호작용을 고려하고 외부성을 포함한 전체적인 시스템을 설계할 수 있습니다. 또한, 경매와 배치를 단일 단계로 통합하여 효율적인 메커니즘을 개발할 수도 있습니다.

외부성을 고려하는 경매 메커니즘 설계에서 발생할 수 있는 다른 문제점은 무엇일까?

외부성을 고려하는 경매 메커니즘 설계에서 발생할 수 있는 다른 문제점은 다음과 같습니다: 안정성 문제: 외부성을 고려하지 않는 전통적인 경매 방식은 안정적인 결과를 얻을 수 없을 수 있습니다. 외부성은 광고의 표시 위치와 컨텍스트에 영향을 미치기 때문에 안정적인 결과를 보장하기 어려울 수 있습니다. 전략적 경쟁 문제: 외부성을 고려하지 않는 경매에서는 광고주 간의 복잡한 전략적 경쟁이 발생할 수 있습니다. 이는 안정적인 결과와 사회적 복지 최적화를 방해할 수 있습니다.

광고 경매와 배치 통합 메커니즘이 플랫폼의 장기적인 사용자 경험에 어떤 영향을 미칠 수 있을까?

광고 경매와 배치 통합 메커니즘이 플랫폼의 장기적인 사용자 경험에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이를 통해 외부성을 고려하고 광고의 표시 위치와 컨텍스트를 최적화하여 사용자에게 더 유용한 광고를 제공할 수 있습니다. 또한, 효율적인 광고 배치와 경매를 통해 플랫폼의 수익과 GMV를 극대화할 수 있어서 장기적으로 플랫폼의 성과를 향상시킬 수 있습니다.