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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 ∙ 2013.11@上海
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
百度计算广告学技术沙龙 ∙ 2013.11@上海
广告 是个什么玩意儿
第1篇
百度计算广告学技术沙龙 ∙ 2013.11@上海
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
百度计算广告学技术沙龙 ∙ 2013.11@上海
广告从来就是在技术驱动下发展的
百度计算广告学技术沙龙 ∙ 2013.11@上海
市场设计 是个什么玩意儿
第2篇
百度计算广告学技术沙龙 ∙ 2013.11@上海
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
百度计算广告学技术沙龙 ∙ 2013.11@上海
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
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
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
百度计算广告学技术沙龙 ∙ 2013.11@上海
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
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匹配 是个什么玩意儿
第3篇
百度计算广告学技术沙龙 ∙ 2013.11@上海
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
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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
百度计算广告学技术沙龙 ∙ 2013.11@上海
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
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稳定匹配:Pareto效率
− 婚姻定理
− Deferred Acceptance方法
m1
m2
m3
w1
w2
w3
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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
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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
百度计算广告学技术沙龙 ∙ 2013.11@上海
• 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
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挑战
第4篇
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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
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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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