Real time bid optimization with smooth budget delivery in online advertising
1. Real Time Bid Optimization with
Smooth Budget Delivery in Online
Advertising
Kuang-chin Lee, Ali Jalali, Ali Dasdan
Turn Inc., Redwood City, CA, USA
(2013)
3. Overview of Ad Call Flow
・本論文の貢献
- 予算とパフォーマンス(CPC,CTR etc)の両面の最適化を実現できる
- トラフィックに応じた予算最適化を実現できる(滑らかな予算投資の実現)
4. Problem Setup and Formulation
(smooth delivery of budget)
・タイムスロット別の予算的課題
・ゴールとなる指標と制約条件
(1)
(2)
タイムスロット毎タイムスロット毎タイムスロット毎タイムスロット毎
の予算の予算の予算の予算
タイムスロット毎タイムスロット毎タイムスロット毎タイムスロット毎
の予算の予算の予算の予算
dailyの予算の予算の予算の予算dailyの予算の予算の予算の予算
獲得した価値獲得した価値獲得した価値獲得した価値獲得した価値獲得した価値獲得した価値獲得した価値
広告主のコスト広告主のコスト広告主のコスト広告主のコスト広告主のコスト広告主のコスト広告主のコスト広告主のコスト
time slot tで消で消で消で消
費された予算費された予算費された予算費された予算
time slot tで消で消で消で消
費された予算費された予算費された予算費された予算
eCPMの上限値の上限値の上限値の上限値eCPMの上限値の上限値の上限値の上限値
time slotは個々のキャンペーンの個別のimpの価格の分散が最小になるように設定する
入札回数入札回数入札回数入札回数入札回数入札回数入札回数入札回数
5. Problem Setup and Formulation
(smooth delivery of budget)
・消費予算の因数分解(予算制約(1)式からの導出)
・各time slotでの投資率の更新式
(3)win_rate(t)win_rate(t)
pacing_rate(t)pacing_rate(t)
slot tで得られる全で得られる全で得られる全で得られる全
ての広告リクエストての広告リクエストての広告リクエストての広告リクエスト
ののののindex一式一式一式一式
slot tで得られる全で得られる全で得られる全で得られる全
ての広告リクエストての広告リクエストての広告リクエストての広告リクエスト
ののののindex一式一式一式一式
(4)
slot tで得られる広告リクエストの総数で得られる広告リクエストの総数で得られる広告リクエストの総数で得られる広告リクエストの総数slot tで得られる広告リクエストの総数で得られる広告リクエストの総数で得られる広告リクエストの総数で得られる広告リクエストの総数
予測値予測値予測値予測値予測値予測値予測値予測値
※(4)が滑らかな予算投資のためのシンプルなフィードバックコントロールを実現する
6. Problem Setup and Formulation
(smooth delivery of budget)
・time slot tの1期先の予算bt+1の算出
(7)
Click or CVの予測確率の予測確率の予測確率の予測確率Click or CVの予測確率の予測確率の予測確率の予測確率
(8)
time slot tの時間的長さの時間的長さの時間的長さの時間的長さ(sec etc)time slot tの時間的長さの時間的長さの時間的長さの時間的長さ(sec etc)
L(t)ががががtによって異なる場合によって異なる場合によって異なる場合によって異なる場合L(t)ががががtによって異なる場合によって異なる場合によって異なる場合によって異なる場合
予算一様配分の場合予算一様配分の場合予算一様配分の場合予算一様配分の場合予算一様配分の場合予算一様配分の場合予算一様配分の場合予算一様配分の場合 一様配分でない場合一様配分でない場合一様配分でない場合一様配分でない場合一様配分でない場合一様配分でない場合一様配分でない場合一様配分でない場合
L(t)が各が各が各が各tで一様な場合で一様な場合で一様な場合で一様な場合L(t)が各が各が各が各tで一様な場合で一様な場合で一様な場合で一様な場合
(5)
(6)
※※※※pj=0の場合、の場合、の場合、の場合、slot tで広告を全く出さないことになってしまうので、一様配分と混ぜることでそれを防ぐで広告を全く出さないことになってしまうので、一様配分と混ぜることでそれを防ぐで広告を全く出さないことになってしまうので、一様配分と混ぜることでそれを防ぐで広告を全く出さないことになってしまうので、一様配分と混ぜることでそれを防ぐ
7. Problem Setup and Formulation
(selection High Quality Ad Requests –Flat CPM)
・imp, bids, reqsの算出
- goalは単純に
現在のslotのpacing rateを考慮した投資すべきリクエストを選択すること
固定された入札価格固定された入札価格固定された入札価格固定された入札価格 =
各各各各time slot のののの ciの統計量を計算するために使用するの統計量を計算するために使用するの統計量を計算するために使用するの統計量を計算するために使用する
データの日数での平均値データの日数での平均値データの日数での平均値データの日数での平均値
固定された入札価格固定された入札価格固定された入札価格固定された入札価格 =
各各各各time slot のののの ciの統計量を計算するために使用するの統計量を計算するために使用するの統計量を計算するために使用するの統計量を計算するために使用する
データの日数での平均値データの日数での平均値データの日数での平均値データの日数での平均値
ヒストリカルデータから算出した値
8. Problem Setup and Formulation
(selection High Quality Ad Requests –Flat CPM)
・CTR,ARによるフィルター
CTRまたはまたはまたはまたはARに基づいたに基づいたに基づいたに基づいた
time slot tにおけるリクエスト数(の分布)におけるリクエスト数(の分布)におけるリクエスト数(の分布)におけるリクエスト数(の分布)
CTRまたはまたはまたはまたはARに基づいたに基づいたに基づいたに基づいた
time slot tにおけるリクエスト数(の分布)におけるリクエスト数(の分布)におけるリクエスト数(の分布)におけるリクエスト数(の分布)
q(s)がヒストリカルデータから算出されるため、現状を正確に反映したデータとならないがヒストリカルデータから算出されるため、現状を正確に反映したデータとならないがヒストリカルデータから算出されるため、現状を正確に反映したデータとならないがヒストリカルデータから算出されるため、現状を正確に反映したデータとならない
⇒⇒⇒⇒ adリクエストとかけ離れている場合リクエストとかけ離れている場合リクエストとかけ離れている場合リクエストとかけ離れている場合ττττ(t)に不安定さを招くことがあるに不安定さを招くことがあるに不安定さを招くことがあるに不安定さを招くことがある
当該フィルタがかかえる課題当該フィルタがかかえる課題
これを解決するためにこれを解決するためにこれを解決するためにこれを解決するためにττττ(t)に信頼区間を設けるに信頼区間を設けるに信頼区間を設けるに信頼区間を設ける
CTRまたはまたはまたはまたはARCTRまたはまたはまたはまたはAR
(9)
9. Problem Setup and Formulation
(selection High Quality Ad Requests –Flat CPM)
・τ(t)の信頼区間(閾値)計算
※τ(t)はガウス分布を仮定
Adリクエスト採択下限Adリクエスト不採択上限
統計量を計算するために使用す
るデータの日数
統計量を計算するために使用す
るデータの日数
※閾値はslot毎に計算される
※※※※ττττ(t)の値が上限と下限の間であればの値が上限と下限の間であればの値が上限と下限の間であればの値が上限と下限の間であればpacing_rate(t)の確率で入札を行うの確率で入札を行うの確率で入札を行うの確率で入札を行う
→→→→ v*の計算に移るの計算に移るの計算に移るの計算に移る
(10)