广告活动中比例代表性的出价策略

许多公司依赖 Google、Facebook 或 Instagram 等广告平台，为职位空缺招募庞大且多样的应聘者池。已有研究表明，由于不同类型个体竞争水平的异质性，公平出价未必带来公平结果。已有建议通过对广告平台进行修改来解决该问题。然而，说服平台对其系统进行一次代价高昂的重构可能颇具挑战，且此外它可能无法提供捕获广告主希望确保的多种公平性概念及其他约束所需的灵活性。相反，我们考虑不对平台机制做任何改动，而是改变广告主使用的出价策略。我们比较了两个自然的公平性目标：其一要求广告主在出价时平等对待群体，以达成具有群体均等的产出保证；其二不对出价设限，仅要求产出满足均等约束。我们表明，相较于仅要求相等产出比例，对出价与产出均要求均等会导致效率出现任意大的下降。我们发现自动出价（autobidding）是实现后一目标的天然方式，并展示了如何将本领域已有工作扩展至提供高效出价策略，在满足群体均等约束的同时实现高效用，以及用于维持这些保证的确定性与随机化舍入技术。最后，我们在改编自真实世界就业数据集的数据上展示了所提方案的有效性。