AI 技术内参
洪亮劼
Etsy 数据科学主管,前雅虎研究院资深科学家
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088 | 什么是“基于第二价位的广告竞拍”?

预测实时招标中的赢价
估计赢的概率
预测赢的价格分布
Wu, W. C.-H., Yeh, M.-Y., and Chen, M.-S. Predicting winning price in real time bidding with censored data. Proceedings of the 21st ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pages 1305–1314. ACM, 2015.
Jun Wang, Weinan Zhang and Shuai Yuan. Display Advertising with Real-Time Bidding (RTB) and Behavioural Targeting. Foundations and Trends® in Information Retrieval: Vol. 11: No. 4-5, pp 297-435, 2017.
技术难点:竞价全景观的估计
广告商按照自己对广告位价值的理解来竞拍是相对较优的策略
按照点击率乘以价格进行竞价排名
排名第一的广告竞拍成功
按照广告收入的期望值进行竞价排名
参考文献
基于第二价位的竞价原理和技术难点
基于第一价位的竞价原理
广告竞价系统中的基于第二价位的广告竞拍

该思维导图由 AI 生成,仅供参考

在之前一段时间的分享里,我们重点讲解了广告系统中的回馈预测,也就是我们常说的点击率预测或是转化率预测的问题,和你一起分享了一些有代表性的公司对于点击率预测的技术方案。
在最早介绍计算广告系统的时候,我们介绍了 DSP,也就是需求侧平台的基本功能。这个平台的一个很重要的作用就是决定到底投放哪个广告。我们介绍过的点击率预测可以提供对广告优劣的一种预测,除此之外,我们还需要一种机制,来决定如何从众多的广告中进行选取,这就是广告的竞价排名
广告位竞价排名的出现有两个原因。第一,发布商的广告位是有限的。不管是搜索广告还是展示广告,绝大多数的发布商都以一定的比例在原生的内容,例如新闻、社交媒体内容里插入一些广告位。但是这些广告位的数目是有限的,特别是在优质的发布商资源里,就会出现一些广告位有着很大的竞争。第二,既然有竞争,那么如果引入一种竞价机制的话,势必有可能抬高广告的单价,从而让广告中间平台例如 DSP,或者是发布商从中获取更高的价值。
今天,我们就来讲一讲广告位竞价的一个基本原理,特别是目前广泛使用的基于第二价位的广告竞拍

基于第一价位的竞拍

在我们开始讨论基于第二价位的广告竞拍之前,我们首先来看一个更加自然的竞拍手段,基于第一价位的竞拍。其实,在现实生活中,基于第一价位的竞拍会显得更加普遍。
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  • 总结

基于第二价位的广告竞拍是互联网广告系统中的一种竞价排名方式,相较于基于第一价位的竞拍方式,它具有更多优势。在基于第二价位的竞拍中,广告商按照自己对广告位价值的理解进行竞价,而最终付费却是按照排名第二位的广告商的出价。这种方式的出现主要是为了解决基于第一价位竞价结果“虚高”的问题,使广告商的竞价表现整体上更加优秀。 在基于第二价位的竞拍环境中,广告商面临着一些技术难点,其中包括对于赢的概率的预测和竞价全景观的估计。研究人员通过对赢的价格分布进行估计,提出了一些模型和方法,如对数正态分布假设和对数几率回归等,以帮助广告商更准确地调整自己的出价。 基于第二价位的竞拍方式已经成为互联网广告的主流竞价模式,其优势在于能够更好地反映广告商对广告位价值的理解,同时也促进了广告商的积极性和长远发展。然而,如何避免一些点击率较低的广告商利用高价占据广告位,从而影响用户体验,仍然是一个需要思考和解决的问题。 总的来说,基于第二价位的广告竞拍方式在互联网广告系统中具有重要意义,它不仅影响着广告商的竞价策略,也涉及到技术上的预测和估计问题。这种竞价方式的应用和研究,对于优化广告系统、提升广告效果和用户体验具有重要意义。 参考文献: 1. Jun Wang, Weinan Zhang and Shuai Yuan. Display Advertising with Real-Time Bidding (RTB) and Behavioural Targeting. Foundations and Trends® in Information Retrieval: Vol. 11: No. 4-5, pp 297-435, 2017. 2. Wu, W. C.-H., Yeh, M.-Y., and Chen, M.-S. Predicting winning price in real time bidding with censored data. Proceedings of the 21st ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pages 1305–1314. ACM, 2015.

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全部留言(5)

  • 最新
  • 精选
  • 阿甘
    第一价位竞拍到来的问题不是虚高,而是广告主逐渐降低报价。只要保证相对第一就可以了,不需要拉开多大差距。
    2021-11-18
    2
  • 极客星星
    如果不相关的广告 显示多次后用户不下载 那么模型学习到的点击率将会下降 该广告自然会下去
    2018-06-22
    1
  • Sochooligan
    出价price是广告主自行决定。点击率ctr应该是由广告商预估广告主的广告计划的点击率pctr,也就是说广告商根据price * pctr 来决定谁胜出了。
    2020-12-03
  • 风轻云淡
    刚接触这块的东西。竞价排名是按照点击率乘以价格,广告位都没有拿到,咋知道点击率,咋竞价?
    2020-07-09
  • 金伟
    这个现象发布商也不愿意看到,因为可能对用户产生厌恶心理。 解决办法: 1.源头阻止:根据广告竞价系统给的信息以及我们从DMP获取的信息来分配用户比较有兴趣的广告,然后DSP根据一定规则综合返回; 2.如果出现转换率很低的广告,我们应及时纠正,提高转换率
    2020-04-13
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