选择性呼叫和实时竞价

Feb, 2010

Selective Call Out and Real Time Bidding

Tanmoy Chakraborty, Eyal Even-Dar, Sudipto Guha, Yishay Mansour, S. Muthukrishnan

TL;DR该论文提出了一个联合优化框架，用于协调互联网广告竞价和售卖中存在的挑选投标的因素，运用一种基于贝叶斯决策模型的方法进行了模型建立以及性能上界的分析，最终得到了该方法在几种不同情况下的性能保障，其中也包括了针对广告拍卖的一些启发式算法。

Abstract

Ads on the Internet are increasingly sold via ad exchanges such as RightMedia, AdECN and Doubleclick Ad Exchange. These exchanges allow real-time bidding, that is, each time the publisher contacts the exchange, the exchange ``calls out'' to solicit bids from ad networks. This aspect of

ad exchanges real-time bidding optimization framework bayesian decision framework revenue

发现论文，激发创造

使用广告交换实现展示广告的收益优化

本研究提出并解决了在线广告分配的优化问题，探讨了在 Ad Exchanges 中确定合同预定广告和现场市场广告的分配方式，通过参数训练算法进行实验，获得了广告质量与收入的 Pareto 最优解。

Feb, 2011

带有预算的重复二价拍卖中的协调动态竞标

本文研究了协同在线竞标算法在具有预算限制的重复次数第二价格拍卖中的效率，提出保证每个客户比独立竞标获得更高效用价值的算法，并以在线学习和均衡分析为技术支持，实现与多维基准的竞争。

Jun, 2023

多平台广告市场中使用非 IC 拍卖的预算管理

本文提出了一种针对在线广告买卖市场的方法，以最大化广告主的总实用效益且满足预算限制，解决预算限制下不确定的、可能存在证明问题的一组拍卖中的投标最优策略问题，并对在线出价的情况进行了调查，算法在完全信息情况下的拍卖后悔为 $O (T^{3/4})$。我们证明了此方法优于现有的适应性 pacing 算法的合成和真实数据集上的累计后悔。

Jun, 2023

非静态自动竞标世界中的在线广告采购

本文提出了一种在线学习框架，利用多维度的决策变量、赌博反馈和长期不确定性约束，帮助广告客户在非平稳采购结果的真实赌博反馈环境中动态优化广告平台的杠杆决策，取得低损失结果。

Jul, 2023

深度自动化机制设计 --- 用于广告竞价和分配的新闻推送

电子商务平台上的广告拍卖和分配过程对广告收入和总商品交易量有直接影响，存在两个问题：广告拍卖阶段不考虑外部因素（例如实际显示位置和上下文对广告点击率的影响），广告分配阶段无法实现广告的激励兼容性。以往的研究多关注其中一个阶段，忽视了这个两个阶段的问题，从而导致了次优的结果。

Jan, 2024

在线广告中基于实时出价和平滑预算分配的优化

本研究提出了一种在线方法，通过在时间范围内最优化地分配预算，并基于事前性能分布来选择高质量的广告展示和调整竞价，以实现顺畅的预算交付并优化转化表现。

May, 2013

展示广告中的印象分配和政策搜索

该论文研究了优化在线展示广告销售策略，通过将印刷品分配问题转化为拍卖问题，并提出了多智能体强化学习方法来解决不稳定流量模式等挑战，最终证明该策略可行且有效。