移动广告工作总结:ADX

本文主要记录计算广告领域ADX的基础功能和工作中用到的策略。

询价

低价(市场保留价,Market Reserve Price)

  • 公开底价

  • 密封底价

  • 多重低价

  • 静态多重低价

  • 动态多重低价

智能询价(Selective Call Out)

随着接入的DSP越来越多,媒体方的每次广告请求,对于ADX来说要发送N倍的请求给DSP,成本非常高。在带宽和服务成本的约束下,如何获得最优的出价和参与度呢?

我们的策略是:基于ADX的用户信息、广告位信息、竞价信息等数据对各DSP的出价分布进行建模,实时预估各DSP对每次请求的出价能力,再结合各DSP耗时统计,动态调整请求的DSP组合。

更多文献:《Selective Call Out and Real Time Bidding – 2010

动态底价

对于同一个请求,不同的DSP有不同的出价策略和预算,同一DSP在不同时间的出价策略和预算也不相同,所以动态低价的目标是提高ADX和媒体方的利润。论文《An Empirical Study of Reserve Price Optimisation in Real-Time Bidding – 2014》提出了三种方法:

  • 基于贝叶斯推断的底价估计算法,这种方法是数学理论最完备的,但是要求每次竞价的最高出价符合对数高斯分布。另外一点是这个算法优化的是单次收入最优,而非全局收入最优。

  • 基于均值统计的底价估计算法,这种方法的思想就是把历史平均收入作为本次请求的底价。如果考虑时间序列的化,可以使用加权平均的方式,比如距离越远的收入权重越小。这种方法实现最为简单。

  • 基于经验的One-Shot底价调整算法,这种方法虽然没有数学理论指导,但是是一种值得尝试的方法。一来实现也比较简单;二来这种方法也比较符合常规理解。主要思路是:当低价小于最高出价时,则缓慢提高低价;当低价大于最高出价时,则迅速降低低价。具体的调整幅度由不同的系数控制,完全基于上一次的最高出价和低价,计算下一次的底价。

上述论文可以参考文章《拍卖与博弈:计算广告中的底价问题

我们的策略:在每个时间段内为各DSP设置不同的底价,统计各DSP在不同低价下的出价分布和参与度,挑选出使得各DSP出价和参与度联合最优的底价作为当前时间段各DSP的底价。对于同一个请求,不同的DSP低价不同。

更多文献:

Learning Algorithms for Second-Price Auctions with Reserve – 2016

Optimal Reserve Prices in Upstream Auctions: Empirical Application on Online Video Advertising – 2016

A Dynamic Pricing Model for Unifying Programmatic Guarantee and Real-Time Bidding in Display Advertising – 2014

超时熔断

对于SSP的每次广告请求,ADX会并行给多个DSP,而各家DSP的性能不同,也就是返回时间不同,因此ADX容易出现为了等某些性能差的DSP响应而导致本次SSP请求超时,错失一次填充机会。所以我们的目标是在出价和参与度的约束下,最小化端到端时延。

我们的策略是:对每次请求实时预估各DSP的出价能力和响应速度,在已有DSP返回达到综合最优的一定比例的条件下,及时熔断尚未返回的DSP请求,也就是不一定非要等到媒体最大时延才熔断,可以有条件的提前熔断。

竞价

竞价系数

  • 提权。通常ADX都是大型媒体构建的,同时也会构建自有DSP。相比三方DSP,自有DSP更容易受自己ADX的倾斜保护。通常采用对自有DSP出价提权的策略,即实时计算每一次请求的提价系数(大于1),然后乘以自有DSP原始出价的结果去竞价。
  • 降权。为了打击在技术和市场角度都具有绝对优势的DSP通过抬高出价但是低计费拿量的现象,可以使用降权策略,即周期性统计三方DSP的出价溢价率作为降价系数(小于1),然后乘以其原始出价的结果去竞价。

竞胜策略

通常采用价高者得的策略。

计费

计费策略(主要针对返回1个广告的场景)

  • 一价计费:出价即计费价。特点是:广告主出价说实话;占优策略激励兼容;社会福利最大化。
  • 二价计费:次高价为计费价。特点是:广告主说实话;占优策略激励兼容;社会福利最大化。
  • VCG计费:因胜者而导致其他参与方的损失总和为计费价。特点是:广告主说实话;占优策略激励兼容;社会福利最大化。

自从2019年开始,越来越多的ADX采用一价计费。主要是因为现有的广告竞拍模式至少是两阶段的,即广告主先在DSP内部竞争;竞胜后以计费价作为出价再在ADX内进行竞争,这就很可能导致在DSP内出价高的广告主在ADX内竞争失败的情况出现。但是DSP内部通常还是二价计费。VCG计费策略比较复杂,不好向客户解释,所以实际使用的比较少。

更多文献:

Boosted Second Price Auctions: Revenue Optimization for Heterogeneous Bidders- 2021

Optimal Auctions through Deep Learning – 2019

Repeated Auctions with Budgets in Ad Exchanges: Approximations and Design – 2014

动态计费

通常DSP与广告主采用二价计费,因为这种方式简单易解释且为占优策略。但是ADX向DSP计费时,多数采用一价计费或者是基于二价的改进策略,并非完全二价计费,这样可以确保媒体和ADX的利益。试想某一ADX其市场竞争不激烈,最高价和次高价相差可能很大,若完全按照二价计费,则媒体和ADX利益严重受损;若抬高低价,则可能只有1家DSP出价,甚至没有DSP参与,对媒体和ADX来说也不能保障利益。综上即因为出价和计费价差距非常大,导致媒体和ADX的收益大大受损。

我们的策略是:在设置较低底价的同时,动态设置计费比例(0~1)。若DSP出价,则$计费价=\max(低价, 二价, 出价*计费比例)$。

流控

智能流控

在服务器负载较高和流量高峰期间,容易出现请求超时现象。智能流控的目的是在成本和超时率的约束下,最大化收入。

  • 广告位优先:实时统计各媒体广告位价值,对低价值的广告位请求进行流控,优先保证高价值广告位请求超时率不增。
  • DSP优先:实时预估各DSP的价值,对低价值的DSP请求进行流控,优先保证高价值DSP的请求超时率不增。

建议阅读

  1. 竞价广告的竞价策略的变迁(GSP-GSF-HD-BS-BC)

欢迎各位留言交流探讨

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评论

  1. 3 月前
    2024-3-25 15:39:48

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  3. 3 月前
    2024-3-10 14:28:37

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  4. 3 月前
    2024-3-09 10:07:38

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    1 年前
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    推荐一篇动态底价文章《拍卖与博弈:计算广告中的底价问题

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