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