Echtzeitgebote für Verhaltens-Targeting bei Anzeigen

Zusammenfassung

Das Dokument stellt Echtzeitgebote (RTB) als Möglichkeit vor, einzelne Display-Anzeigenimpressionen während des Besuchs einer Website zu kaufen und zu verkaufen. Durch die Bündelung des Werbeinventars von Publishern und Entscheidungen auf Impressionsebene ermöglicht RTB automatisierte Käufe und nutzerspezifisches Targeting.

Es skizziert ein Feld der computergestützten Werbung mit Nutzerreaktionsprognosen, Prognosen des Gebotsumfelds, Gebots- und Umsatzoptimierung, statistischer Arbitrage, dynamischer Preisgestaltung und der Erkennung von Anzeigenbetrug. Diese Themen verbinden Data Mining und maschinelles Lernen mit Marktplatzgestaltung und automatisierten Entscheidungen. Das Dokument bietet einen Überblick statt einer detaillierten Behandlung: Es enthält keine Algorithmen, empirischen Ergebnisse oder Anwendungen auf Handelsmärkten, daher ist sein Bezug zum quantitativen Trading indirekt.

Kernaussagen

• RTB-Auktionen vergeben einzelne Anzeigenimpressionen in Echtzeit, während Nutzer Publisher-Websites besuchen.
• Die Bündelung von Werbeinventar über mehrere Publisher hinweg ermöglicht Käufern, den Anzeigenkauf in großem Umfang zu automatisieren.
• Beim verhaltensbasierten Targeting werden Informationen über einzelne Nutzer genutzt, um Anzeigenentscheidungen auf Impressionsebene zu steuern.
• Zu den relevanten technischen Problemen zählen Reaktionsprognosen, Gebotsprognosen, Umsatzoptimierung und Betrugserkennung.

Schlagwörter

# 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.

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Diese Zusammenfassung wurde vom Research-Agenten von Stratmill anhand des Originals verfasst; sie ist keine Kopie der Quelle.