NMA：具有外部性的神经多槽拍卖用于在线广告
人工智能
2023-09-11 v3
摘要
由拍卖驱动的在线广告为社交网络服务和电子商务平台带来了数十亿美元收入。GSP 拍卖简单且易于广告主理解，几乎已成为行业中广告拍卖机制的基准。然而，大多数基于 GSP 的工业实践假设用户点击仅依赖于广告本身，忽视了外部项的影响，即外部性。近来，DNA 尝试用深度神经网络升级 GSP 并在一定程度上建模局部外部性。但它仅考虑来自拍卖的集合级上下文，忽略了广告的顺序与展示位置，仍非最优。尽管基于 VCG 的多槽拍卖（如 VCG、WVCG）在理论上可建模全局外部性（如广告的顺序与位置等），它们缺乏收益与社会福利之间的有效平衡。在本文中，我们提出名为神经多槽拍卖（NMA）的新拍卖机制以应对上述挑战。具体而言，我们用上下文感知的列表级预测模块有效建模全局外部性以获得更好性能。我们设计列表级深度排序模块以保证端到端学习中的激励相容。此外，我们提出一个社会福利辅助损失，在最大化收益的同时有效减少社会福利的下降。在离线大规模数据集与在线 A/B 测试上的实验结果表明，NMA 在工业实践中比其他现有拍卖机制（即 GSP、DNA、WVCG）以更平衡的社会福利获得更高收益，且我们已成功在美团外卖平台部署 NMA。
引用
@article{arxiv.2205.10018,
title = {NMA: Neural Multi-slot Auctions with Externalities for Online Advertising},
author = {Guogang Liao and Xuejian Li and Ze Wang and Fan Yang and Muzhi Guan and Bingqi Zhu and Yongkang Wang and Xingxing Wang and Dong Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.10018},
year = {2023}
}
备注
10 pages, 3figures