Główne pojęcia
실제 온라인 광고 경매 환경에서 광고주들은 제한된 정보와 불완전한 피드백 하에서 행동하며, 이를 반영한 광고주 행동 모델링을 통해 복잡한 경매 환경에 대한 유용한 통찰을 얻을 수 있다.
Streszczenie
이 논문은 실제 온라인 광고 경매 환경의 특징을 반영하여 광고주의 행동을 모델링하고, 이를 통해 복잡한 경매 환경에 대한 통찰을 제공한다.
주요 내용은 다음과 같다:
실제 온라인 광고 경매는 표준 경매 모델과 다음과 같은 4가지 차이점이 있다:
광고주의 가치와 클릭률이 사용자 검색어에 따라 달라지지만, 광고주는 특정 검색어에 맞춰 입찰할 수 없다.
광고주는 경쟁 입찰자의 수, 정체성, 가치 분포를 모른다.
광고주는 부분적이고 집계된 피드백만 받는다.
지불 규칙이 광고주에게 부분적으로만 알려진다.
이러한 특징으로 인해 실제 경매 환경에서의 균형 입찰 행동을 완전히 특성화하기 어렵다. 그러나 광고주를 적대적 밴딧 알고리즘에 의해 움직이는 에이전트로 모델링하면 여전히 유용한 통찰을 얻을 수 있다.
시뮬레이션을 통해 다음과 같은 결과를 보였다:
다중 검색어 타게팅 환경에서 소프트 플로어 경매가 표준 경매 형식보다 수익을 높일 수 있다.
단일 검색어 환경에서 적절히 선택된 표준 예약가가 소프트 플로어 경매보다 수익을 높일 수 있다.
관찰된 입찰 데이터로부터 광고주의 가치 분포를 추정할 수 있다.
이 연구는 복잡한 온라인 광고 경매 환경에 대한 시뮬레이션 기반 실증 분석의 초기 단계로 볼 수 있다.
Statystyki
광고주의 검색어별 가치(Vi(τi, q))와 클릭률(CTRi(τi, q))은 광고주 유형(τi)과 검색어(q)에 따라 달라진다.
광고주는 자신의 유형(τi)만 알고 있으며, 다른 광고주의 유형과 입찰 정보는 알 수 없다.
광고주는 자신의 입찰 결과와 지불 가격만 관찰할 수 있다.