针对实时竞价广告出价问题的优化机制研究

发布时间：2020-08-01 19:38

【摘要】：随着互联网用户人数规模的不断扩大,广告活动的运营模式从传统的线下模式扩展到了线上模式。目前,效果类展示广告主要的投放方式是通过实时竞价系统进行投放。在实时竞价中,代表广告商利益的需求方平台评估每一个展示机会的质量,并结合广告活动的预算金额、转化价值等因素决定是否对展示机会出价,以及出价的金额。需求方平台最终的输出是对展示机会的出价,因此,可以将需求方平台上的相关算法均看作出价策略中的一部分。作为实时竞价系统中不可或缺的组成模块,需求方平台上出价策略的研究和优化是一个值得关注的方向。本文将需求方平台的出价策略划分为以下几个部分:点击率预测、竞价愿景、出价算法以及预算管理。而本文主要针对其中的竞价愿景、出价算法以及预算管理三个部分进行深入的研究,设计与实现。本文的创新性成果如下:(1)考虑需求方平台数据信息的不完整,本文将提出考虑删失数据的竞价愿景算法。包括两个部分:赢标率预测和赢标价预测算法。本文将PNN模型应用于赢标率预测;本文利用FM模型分别对赢标数据和删失数据建模,并利用赢标率预测结果将两个模型结合,从而得到完整数据的赢标预测模型。(2)为了赢得更多的符合投放规则的展示机会,本文将提出基于竞价愿景的出价算法,该算法将在赢标价格的基础上,考虑广告展示机会的质量。同时,为了适应动态变化的竞价环境,本文还采用反馈机制对出价函数进行实时修正。(3)出价问题的本质是预算受限的最优化问题。本文的预算管理算法将包括预算分配和阈值设置两个部分。其中,预算分配算法同时考虑流量和质量。而阈值设置算法根据各个时间段的预算动态地设置阈值,有效的过滤低质量的展示机会,从而实现将预算更多的花费在有效的展示机会上。本文在iPinYou数据集上进行实验,基于PNN的赢标率预测模型的AUC值达到93%,赢标价预测算法的MSE为1151。在2种预算下,本文出价算法比最好的对比算法分别提升了4.9%、2.7%。本文预算管理算法比最好的对比算法分别提升了0.7%,1.2%。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F713.8
【图文】：

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电子科技大学硕士学位论文图向用户展示广告，从而诱导用户点击广告，使广告商和搜索引擎获得收益。由于关键词和搜索广告不同，展示广告不再拘泥于页面，而是各种客户端广告位或者网站页面，其载体是多种多样的，包括视频，图片，文字，动画等等。其中典型的展示广告是门户网站上的横幅广告，如图 1-2 所示。由于展示广告的形式多样，可供广告商选择众多，因此展示广告在近几年开始蓬勃发展。本文正是针对展示广告进行研究。

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2图 1-2 展示广告示例按照广告的售卖方式，在线广告又可以分为合约广告和竞价广告。其中合约广告像传统广告一样，与广告商签订流量售卖合约。在这种售卖形式中，指定售卖用户群，按照千人展示次数(Cost Per Mille，CPM）等方式进行结算。合约广告中最

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电子科技大学硕士学位论文台购买广告展示的机会，这种方法耗时耗力，效率低下。广告交易平台同个媒体方与需求方平台，能够提高售卖效率。.1 实时竞价简介实时交易平台的生态系统中包含的主要平台有需求方平台（Demandform，DSP），供应方平台（Sell-sidePlatform，SSP），广告交易平台（AdExch）以及数据管理平台（DatamanagementPlatform，DMP ）。中国 2017 年实时竞价广告生态系统如图 2-1 所示。DSP 指是需求方平台，其服务对象是广告商，广告商可以在 DSP 上设置预算以及广告活动的目标受众标签等等。DSP 根据广告商设置和自身算帮助广告商的广告活动进行投放，对广告活动的预算以及花费管理，从而商的投入产出比。DSP 通过分析整合交易平台发来的特征信息实现精准化投放策略。总的来说，DSP 的功能包括点击率预测，预算管理，出价策受众等等。

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