未知估值模型下赞助搜索拍卖的Bandit方法：电商广告案例研究

本文提出了一种在未知估值模型下用于赞助搜索拍卖的竞价系统。该表述假设投标者的价值未知、任意演化，并且仅在赢得拍卖时才被观测到。与以往研究不同，我们不施加关于反馈性质的任何假设，并以其完全一般性考虑赞助搜索拍卖中的竞价问题。我们的系统基于一个对黑盒拍卖结构以及延迟和批量反馈具有鲁棒性的 bandit 框架。为验证我们提出的方案，我们在领先的时尚电商公司 Zalando 开展了一项案例研究。我们概述了开发过程，并描述了基于 bandit 的方法在提高赞助搜索拍卖盈利能力方面所取得的有前景的结果。我们详细讨论了在实施过程中克服的技术挑战，阐明了导致盈利能力提高的机制。