Оптимальные торги в реальном времени для медийной рекламы

В этом докладе мы представляем наше исследование оптимальных стратегий назначения ставок для торгов в реальном времени (RTB) в контекстной рекламе. RTB позволяет рекламодателям делать ставки на показ контекстной рекламы в режиме реального времени, когда она генерируется. Это выходит за рамки контекстной рекламы, поскольку мотивация ставок основана на данных о пользователях, и отличается от аукциона спонсируемой поисковой рекламы, где цена ставки связана с ключевыми словами. Для покупателя фундаментальной технической задачей является автоматизация процесса назначения ставок на основе его бюджета, цели кампании и различной информации, собранной в режиме реального времени и за прошедший период. Доклад разделен на 3 части: 1) Теоретический анализ, где программные ставки рассматриваются как задача функциональной оптимизации. При определенных предположениях о зависимостях мы выводим простые функции назначения ставок, которые могут быть рассчитаны в режиме реального времени. Наши результаты показывают, что оптимальная ставка имеет нелинейную зависимость от оценки на уровне показа, такой как коэффициент кликабельности и коэффициент конверсии, которые оцениваются в режиме реального времени на основе характеристик уровня показа. Это отличается от предыдущих работ, которые в основном были сосредоточены на линейной функции назначения ставок. Наши математические выкладки показывают, что оптимальные стратегии назначения ставок должны стремиться к увеличению количества показов, а не сосредотачиваться на небольшом наборе высокоценных показов. Действительно, согласно текущим данным рынка RTB, по сравнению с показами с более высокой оценкой, показы с более низкой оценкой более экономически эффективны, и шансы на их выигрыш относительно выше. Помимо теоретических выводов, офлайн-эксперименты на реальном наборе данных и онлайн-эксперименты на действующей системе RTB подтверждают эффективность предложенных нами оптимальных стратегий назначения ставок и функциональной оптимизационной структуры. 2) Наш опыт участия в глобальном конкурсе ставок iPinyou в 2013 году и завоевания 1-го приза в 3-м сезоне. Мы поговорим об офлайн-алгоритмах и онлайн-адаптациях, а также о некоторых интересных результатах практики. Анализ набора данных iPinyou RTB. Этот набор данных содержит журналы офлайн-этапа трех сезонов. Мы поговорим о предыстории, формате и доступности набора данных и обсудим его характеристики.