토마스 샘플링을 이용한 공급측 플랫폼의 헤더 비딩 전략 최적화
📝 원문 정보
- Title: Optimization of a SSPs Header Bidding Strategy using Thompson Sampling
- ArXiv ID: 1807.03299
- 발행일: 2018-07-11
- 저자: Gregoire Jauvion, Nicolas Grislain, Pascal Sielenou Dkengne (IMT), Aurelien Garivier (IMT), Sebastien Gerchinovitz (IMT)
📝 초록 (Abstract)
지난 10년 동안 디지털 미디어(웹 또는 앱 출판자)는 실시간 광고 경매를 사용하여 광고 공간을 판매하는 것을 일반화했습니다. 여러 경매 플랫폼인 공급 측면 플랫폼(SSP)이 생성되었습니다. 이러한 다수성으로 인해 출판자는 SSP들 간의 경쟁을 만들기 시작했습니다. 이 설정에서는 두 가지 연속적인 경매가 진행됩니다: 각 SSP에서 제2 가격 경매와 SSP들 사이에서 이루어지는 제1 가격 경매인 헤더 입찰 경매입니다. 본 논문에서는 다른 SSP들과 경쟁하는 하나의 SSP를 고려합니다. 이 SSP는 광고주가 광고 공간을 구매하고자 할 때 중개자의 역할을 하며, 출판자가 광고 공간을 판매하길 원할 때도 마찬가지입니다. 그리고 광고주의 요구에 맞게 최대한 많은 광고를 전달하면서 최소한의 비용으로 경매에 참여하기 위한 입찰 전략을 정의해야 합니다. 이 SSP의 수익 최적화는 컨텍스트 밴딧 문제로 표현될 수 있으며, 컨텍스트에는 광고 기회에 대한 정보가 포함됩니다. 예를 들어 인터넷 사용자 또는 광고 배치 속성과 같은 정보입니다. 클래식한 다중 팔레트 밴딧 전략(UCB와 EXP3의 원본 버전을 포함)은 이 설정에서 효과적이지 않으며, 수렴 속도가 낮습니다. 본 논문에서는 이러한 상관관계를 쉽게 고려할 수 있는 Thompson Sampling 알고리즘의 변형을 설계하고 실험합니다. 이 베이지안 알고리즘과 입자 필터를 결합하여 비정상성을 다룰 수 있습니다. 이를 통해 경매에서 승리하기 위해 극대화해야 하는 최고 입찰 가격의 분포를 순차적으로 추정할 수 있습니다. 우리는 이 방법론을 두 개의 실제 경매 데이터셋에 적용하고, 더 전통적인 접근법보다 크게 우수함을 보여줍니다. 본 논문에서 정의된 전략은 전 세계 수천 명의 출판자에게 배포될 계획입니다.💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
This paper focuses on the optimization of a Supply-Side Platform's (SSP) header bidding strategy in competition with other SSPs for ad space. The authors propose and experimentally validate a new methodology that combines Thompson Sampling, a Bayesian approach, with particle filtering to handle non-stationarity. Classical multi-armed bandit strategies were found inefficient due to the correlated nature of the arms.The key issue tackled is how an SSP can optimize its bidding strategy in real-time auctions where multiple SSPs compete for ad space. Traditional approaches like UCB and EXP3 did not provide satisfactory results, especially when dealing with consecutive auctions due to their slow convergence rates.
To address this, the authors introduced a version of Thompson Sampling that takes into account the correlated nature of the auction arms. This Bayesian method was combined with particle filtering to handle non-stationarities in the data, allowing for sequential estimation of the highest bid needed to win an auction. The methodology’s effectiveness was demonstrated through experiments on two real datasets, showing superior performance compared to traditional methods.
The significance of this work lies in its ability to provide a more efficient and adaptable bidding strategy for SSPs, which can lead to increased revenue and improved market competitiveness. By handling non-stationarities effectively, the proposed method ensures that SSPs can adapt quickly to changing market conditions and optimize their bids accordingly.
