互联网广告的市场设计 - CSDN · 百度计算广告学技术沙龙 ∙ 2013.11@上海互联网广告的市场设计百度戎文晋. 百度计算广告学技术沙龙 ∙

百度计算广告学技术沙龙 ∙ 2013.11@上海

互联网广告的市场设计

百度戎文晋


匹配广告

市场设计

精准 Envy-free均衡

匹配

模型

市场有效

大数据


广告是个什么玩意儿

第1篇


广告是什么？

广告主

产品、服务或观点媒介

受众

产生某种行为效果评估

匹配

营销手段

Marketing Strategy

Product Price Place Promotion

Sales Promotion

Advertising Personal Selling

Public Relations


广告从来就是在技术驱动下发展的


市场设计是个什么玩意儿

第2篇


市场设计就是把经济学理论变成现实

市场设计就是“微观经济学工程”

• 类比医学和医学工程，计算机科学与工程

一价定律

• 交易成本、信息不完全等阻碍理论结论的实现 • 金融市场相比商品市场更符合一价定律 • 大数据的计算能力使得更多市场设计成为可能

Looking for a job!

Auction


市场设计的案例：LTCM

• 国际四大对冲基金之一 • 强大的金融梦之队

R. Merton

J. Meriwether

M. Scholes

D. Mullins

建立模型，确定债券正常价格波动

offline

监控市场变化，发现机会

计算投资portfolios，并购买

online

1 2 3 4

等到价格恢复，出售并获利

建立CTR或人群属性模型

监控广告触发的条件

计算广告展现、排序等策略

等到网民点击或转化，获利


互联网广告的市场设计

Search Ads Ad Network RTB Ads

• 解决中小广告主购买广告位的问题

• 解决中小网站出售广告位的问题

• 交易的标准化：有不同标签的受众

Banner Ads

• 复制传统广告


搜索引擎

Ad

NetWork

市场出清的驱动力

网站

广告主

Ban

ner

广告

B

an

ner

广告

RTB 媒体环境：泛化及碎片化

• 泛化指媒体概念的边界在扩展和延伸 • 碎片化指自媒体的发展，使媒体去中心化


匹配是个什么玩意儿

第3篇


广告匹配：二部图的完美匹配

广告位1

广告位2

广告位3

广告位4

广告位5

苹果

国美

库巴

亚马逊

易购


最优匹配：总效率

广告位1

广告位2

广告位3

苹果

国美

1号店

苹果国美 1号店库巴

广告位1 12 8 7 4

广告位2 4 7 5 3

广告位3 2 6 2 2

广告主对广告位的估值矩阵

- 最优匹配：广告主估值总和最高的匹配

12+6+5=23


出清价格

价格苹果国美 1号店库巴

广告位1 6 12（6） 8（2） 7（1） 4（-2）

广告位2 3 4（1） 7（4） 5（2） 3（0）

广告位3 1 2（1） 6（5） 2（1） 2（1）

出清价格

价格苹果国美 1号店库巴

广告位1 3 12（9） 8（5） 7（4） 4（1）

广告位2 2 4（2） 7（5） 5（3） 3（1）

广告位3 1 2（1） 6（5） 2（1） 2（1）

不能出清的价格


稳定匹配：Pareto效率

− 婚姻定理

− Deferred Acceptance方法

m1

m2

m3

w1

w2

w3


广义英式拍卖能产生稳定匹配

0 12

7 8

11

6

4

9

10

广义英式拍卖

广告主估值 rank payment

苹果 12 1 8

国美 8 2 7

1号店 7 3 4

库巴 4 无 0


GSP拍卖: 稳定匹配的实现

5

4

2

Rank=1

CPC=4

Rank=2

CPC=2

Rank=无

CPC=0

slots ctr

1 0.1

2 0.05

agents value

A 5

B 4

C 2

• b=(3, 2, 1)是一个纳什均衡

• 但B会嫉妒A，因为 • 如果B处在A位置时，其效用大于当前效用 (4-2)×0.1=0.2 > (4-1)×0.05=0.15

• B发泄自己情绪的有效方式是提价，比如B从2元提高到2.5元，此时：

•如果B处在A位置时，其效用为(4-2.5)×0.1=0.15

• 如果不考虑C，则这是个无妒忌的均衡


• 点击率分离假设： CTRi j= qi ×ej

• 广告质量在机制中的作用

• 加权广义二阶价格拍卖（wGSP）

• Bid:每个广告主a选择一个出价ba

• Rank： b1 q1> b2 q2>…> bm qm

• Price： ps qs= bs+1 qs+1

业界标准：wGSP拍卖

• 计算技术： • 对质量度的预估

Deep Neural Net Model


挑战

第4篇


搜索引擎

大小客户的博弈

网站

广告主

Ban

ner

广告

B

an

ner

广告


出价方式的差异

出价点击消费 ACP 消费增加量

点击增加量

MFC

2 480 743 1.55 344 128 2.69

1.6 352 399 1.13 170 102 1.67

1.3 250 229 0.92 81 70 1.16

1 180 148 0.82 28 20 1.40

0.8 160 120 0.75 - - -

• 我们应该看的是增加的努力是否值得，而不是回头把我们产生的卓越平均


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