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KDD2021|因果模型在实时竞价重复曝光次数中的应用

Causal Models for Real Time Bidding with Repeated User Interactions

Martin Bompaire, Alexandre Gilotte, Benjamin Heymann

Criteo AI Lab

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02971865/document

大部分在线广告的展示是通过实时竞价(RTB)这种拍卖机制来售卖的。每一次拍卖对应一次展示机会，竞对广告主需要精确预估经济价值，根据预估的价值来进行竞价。这种预估可以作为目标事件带给广告主的报酬，比如在商家网站上归因到此次展示多带来的购买事件，乘以该事件的预估概率。

但是，这种贪婪的方式太简单了，尤其是同一个用户曝光多次这种场景。这篇文章的目的在于讨论用户获得一次或多次展示时，如何进行以上评估。直观而言，随着曝光次数的增多，用户购买的可能性会越大，每次曝光的边际效应理论上呈现衰减的趋势。

这篇文章中，作者们首先通过因果模型来衡量每次展示的价值，将竞价问题跟重复用户交互行为关联起来。然后，基于这种方式，引入一种简单的规则来提升预估的价值。

这种做法不仅得到了遵循先前认知的有趣的定性结论，而其在公开数据集和生产环境的线上数据集上得到了量化的提升。

作者们所研究的问题简介如下

KDD2021|因果模型在实时竞价重复曝光次数中的应用_第1张图片

以上因子可以进一步分解

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从竞价的角度看，特定用户的竞价请求序列可以看做一个随机过程

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竞价最大化报酬的公式如下

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竞价过程因果图图示如下

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贪婪归因的不足在于

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竞价流程带来的购买因果图如下

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作者们将展示分为以下四类

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作者们提出的生成模型，以表格形式汇总如下

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生成式模型的因果图如下

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数据集信息简介如下

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最近点击距今时长对点击带来转化的可能性影响 & 

展示之前的点击次数 趋势图如下

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实验效果如下

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              420d922121f550590a65bcd20d304fbc.png我是分割线fa8f04997e6af209c8e1d30582425e60.png

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