基于少数派游戏理论的广告交易实时出价中的策略性出价淡化

传统拍卖理论认为，出价价值与获取拍卖对象的概率呈正相关。在不确定性和信息不完全的条件下（如实时广告市场所特有的情形），诚实出价可能并非占优策略或纯策略纳什均衡。实时出价（RTB）平台通过程序化接口实现 impression 级别的拍卖，广告主在第一拍卖设置中竞争，常采用出价淡化，即在私有估值之下提交出价以优化收益。本文利用 Yahoo Webscope 数据集中的大规模 RTB 拍卖数据，经验性地考察出价淡化行为及其战略适应。我们将少数派游戏理论与聚类算法和方差扩缩诊断相结合，分析在分段的时段广告様位市场中均衡出价行为的形成。我们的结果揭示，少数派出价策略的出现，使得代理人将每日广告时段划分为子市场，并在其预期处于人数较少的地点进行出价。这种战略异质性有助于降低支出同时提升中奖概率，作为内生出价淡化机制发挥作用。该分析凸显了少数派策略在塑造去中心化高频拍卖环境中出价者动态和定价结果方面的计算与经济学影响。