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KDD2021|清华联合雅虎|斯坦福大学|纽约大学提出竞价隐藏算法MEOW

MEOW: A Space-Efficient Non-Parametric Bid Shading Algorithm

Wei Zhang, Brendan Kitts, Yanjun Han, Zhengyuan Zhou, Tingyu Mao, Hao He, Shengjun Pan, Aaron Flores, San Gultekin, Tsachy Weissman

Tsinghua University, Yahoo Research, Stanford University, New York University

http://www.appliedaisystems.com/papers/Non_parametric_Bid_Shading26_postreview.pdf

在线广告中，竞价隐藏越来越重要，相关方向有大量的产研论文发表。

大多数解决竞价隐藏问题的方法，出发点在于预估竞价获胜概率的分布，然后最大化盈余。这些方法对于该分布采用何种参数假设，也有一些讨论，即关于对数归一化，伽马分布，贝塔分布或者其他分布，哪种分布效果最好。

这篇文章中，作者们发现在线竞价通常会比较有趣，跟经典分布有所差异。具体而言，真实竞价通常具有比较重要的结构，这是因为广告主新建营销活动的方式和流量的底价设置方式而造成的。

基于以上背景，作者们提出一种非参数化方法，用于竞价隐藏，这种方法可以利用深层结构。算法耗时较少，空间复杂度较低，可以在毫秒级实时竞价服务中操作。

该算法已经部署在美国最大的DSP中，结果显示该方法在类参数基准集中效果最好。另外，作者们给出一些建议，如何将参数化和非参数化方法的优势结合起来。

展示广告售卖方式正在由二价转向一价

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何为竞价隐藏，其问题描述如下

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针对竞价隐藏问题，目前主要有以下几种方法

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Verizon SSP广告价格的尾号数字分布示例如下

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价格的边际分布和累计分布图示如下

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所谓非参数方法，其解释如下

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非参数化方法具有以下几种挑战性

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非参数方法效果比直接简单预测平均值效果还差的示例如下

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水平私有价格分箱算法简介如下

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纵向竞价价格分段算法简介如下

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作者们所提算法伪代码图示如下

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重新量化算法伪代码如下

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算法离线效果如下

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线上效果如下

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