拍卖与多臂老虎机：实证分析

赞助搜索位置通常通过实时拍卖分配，这些拍卖的结果取决于广告商的质量调整出价——其出价和质量分数的乘积。虽然质量计分有助于推广具有更高转换结果的广告，但为新广告商在给定市场中设置这些分数具有挑战性，这导致冷启动问题。为此，平台在拍卖中引入多臂老虎机算法以平衡探索与开发。然而，人们对此类拍卖环境中最佳探索策略鲜有了解。我们利用来自领先亚洲移动应用商店的数据，该平台为关键词投放赞助广告。该平台在第二价拍卖中采用Thompson抽样算法，以学习质量分数并为每个关键词分配一个赞助位置。我们对在此组合拍卖-老虎机模型下优化探索所获得的收益进行了实证量化，并表明此问题与标准老虎机问题截然不同。基于这些实证洞见，我们提出一种定制的探索策略，平台根据每个关键词的特征调整其探索水平。我们推导了收入和效率的帕累托前沿，并提供可操作的政策，表明在使用量身定制的探索方法时，平台在两个指标上都能实现显著的收益。