面向具有发布者质量约束的自动竞价机制的最优提升因子设计

在线竞价是移动生态系统中的基础信息系统，它通过数据驱动的决策，在数十亿设备上促进实时广告分配，同时优化平台性能和用户体验。提高广告分配效率是一个长期存在的研究问题，因为它直接提升了广告平台所有参与者的经济成果。本文研究了在纳入质量价值（展示广告对发布者长期收益的影响）的情况下，在线竞价中最优提升因子的设计。为解决质量方面的利益分歧，我们建立了一个三方拍卖框架，并采用广告主和发布者的统一福利度量。在此框架内，我们推导了第二价格单广告位拍卖中C-竞争性提升的理论效率下界，然后设计了一种新颖的涉及质量的提升（q-Boost）算法来计算最优提升因子。在阿里巴巴公开数据集（AuctionNet）上的实验验证表明，与传统方法相比，福利提升了2%-6%，证明了我们的方法在真实场景中的有效性。