Sistemas y algoritmos de pujas en tiempo real para segmentar anuncios

Resumen

El documento presenta las pujas en tiempo real (RTB) como una forma de comprar y vender impresiones individuales de anuncios de display mientras el usuario está visitando una página. Al agregar el inventario de los editores y tomar decisiones para cada impresión, RTB permite automatizar las compras y segmentar a los usuarios de forma individual.

Describe un campo de publicidad computacional que abarca la predicción de respuestas de los usuarios, la previsión del mercado de pujas, la optimización de pujas e ingresos, el arbitraje estadístico, los precios dinámicos y la detección del fraude publicitario. Estos temas conectan la minería de datos y el aprendizaje automático con el diseño de mercados y las decisiones automatizadas. El documento es una descripción general, no un análisis detallado: no ofrece algoritmos, resultados empíricos ni aplicaciones a los mercados de trading, por lo que su relevancia para el trading cuantitativo es indirecta.

Ideas clave

• Las subastas RTB asignan impresiones individuales de anuncios en tiempo real mientras los usuarios visitan sitios de editores.
• La agregación del inventario de varios editores permite a los compradores automatizar las compras de anuncios a gran escala.
• La segmentación por comportamiento utiliza información sobre usuarios individuales para orientar las decisiones publicitarias sobre cada impresión.
• Entre los problemas técnicos relevantes están la predicción de respuestas, la previsión de pujas, la optimización de ingresos y la detección del fraude.

Etiquetas

# 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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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.