多种拍卖类型下需求方平台的最优出价、分配与预算支出
最优化与控制
2018-05-31 v1
摘要
我们开发了一种新颖的优化模型，以最大化需求方平台（DSP）的利润，同时确保 DSP 广告主客户的预算使用偏好得到充分满足。我们的模型高度灵活，可应用于具有任意拍卖类型的实时出价（RTB）环境，例如第一价格和第二价格拍卖。由于对曝光分配和出价决策进行联合优化，我们提出的公式导致了一个非凸优化问题。利用 Fenchel 对偶理论，我们构造了一个对偶问题，该问题是凸的且可高效求解，以获得可在 RTB 设置中部署的可行出价价格和分配变量。通过对拍卖性质做少量最小附加假设，我们从理论上证明，我们基于凸优化原理的计算高效过程保证提供全局最优解。我们使用来自真实 DSP 的数据进行实验，以验证我们的理论发现，并证明我们的方法在模拟在线环境中成功权衡了 DSP 盈利能力和预算使用。
引用
@article{arxiv.1805.11645,
title = {Optimal Bidding, Allocation and Budget Spending for a Demand Side Platform Under Many Auction Types},
author = {Alfonso Lobos and Paul Grigas and Zheng Wen and Kuang-chih Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.11645},
year = {2018}
}
备注
Demand-Side Platforms, Real-Time Bidding, Online Advertising, Optimization