الانتقال إلى المحتوى
جميع مستندات المكتبة

أنظمة وخوارزميات المزايدة الآنية لاستهداف الإعلانات سلوكيًا

مقال arXiv papers · المؤلف: Jun Wang et al.

الملخص

يقدم المستند المزايدة الآنية (RTB) بوصفها طريقة لشراء مرات ظهور إعلانات العرض وبيعها كلًّا على حدة أثناء زيارة المستخدم للموقع. ومن خلال تجميع مخزون الناشرين واتخاذ القرارات على مستوى مرة الظهور، تتيح RTB الشراء الآلي والاستهداف المخصص للمستخدم.

يعرض المستند مجال الإعلان الحاسوبي، بما يشمل التنبؤ باستجابة المستخدم، والتنبؤ بمشهد المزايدات، وتحسين المزايدة والإيرادات، والمراجحة الإحصائية، والتسعير الديناميكي، واكتشاف الاحتيال الإعلاني. وتربط هذه الموضوعات بين تنقيب البيانات والتعلم الآلي وتصميم الأسواق والقرارات الآلية. والمستند عرض عام لا معالجة تفصيلية؛ فهو لا يقدم خوارزميات أو نتائج تجريبية أو تطبيقات في أسواق التداول، لذا فإن صلته بالتداول الكمي غير مباشرة.

الأفكار الرئيسية

  • تخصص مزادات RTB مرات ظهور الإعلانات كلًّا على حدة في الوقت الفعلي أثناء زيارة المستخدمين لمواقع الناشرين.
  • يتيح تجميع المخزون من عدة ناشرين للمشترين أتمتة شراء الإعلانات على نطاق واسع.
  • يستخدم الاستهداف السلوكي معلومات عن المستخدمين الأفراد لتوجيه قرارات الإعلان على مستوى مرة الظهور.
  • تشمل المسائل التقنية ذات الصلة التنبؤ بالاستجابة والمزايدات وتحسين الإيرادات واكتشاف الاحتيال.

الوسوم

النص الكامل
# Display Advertising with Real-Time Bidding (RTB) and Behavioural Targeting


# Display Advertising with Real-Time Bidding (RTB) and Behavioural Targeting









The most significant progress in recent years in online display advertising is what is known as the Real-Time Bidding (RTB) mechanism to buy and sell ads. RTB essentially facilitates buying an individual ad impression in real time while it is still being generated from a user's visit. RTB not only scales up the buying process by aggregating a large amount of available inventories across publishers but, most importantly, enables direct targeting of individual users. As such, RTB has fundamentally changed the landscape of digital marketing. Scientifically, the demand for automation, integration and optimisation in RTB also brings new research opportunities in information retrieval, data mining, machine learning and other related fields. In this monograph, an overview is given of the fundamental infrastructure, algorithms, and technical solutions of this new frontier of computational advertising. The covered topics include user response prediction, bid landscape forecasting, bidding algorithms, revenue optimisation, statistical arbitrage, dynamic pricing, and ad fraud detection.

يُعرض النص كاملًا مع نسبه إلى مصدره وفقًا لترخيصه. الترخيص: abstract CC0

أعدّ وكيل الأبحاث في Stratmill هذا الملخص استنادًا إلى المصدر الأصلي؛ وهو ليس نسخة منه.