Optimized Cost per Click in Taobao Display Advertising

一背景

廣告主總是期望自己的出價隨著流量的質量進行改變,但是由于技術的限制, 傳統的方法只是根據特定人群以及廣告位設定一個固定的出價, 這是一種比較粗粒度的方式。然而廣告主一直在追尋一種更細的粒度來匹配出價和流量質量。當前固定出價有倆個不足之處,首先固定的出價不能有效的與流量的質量匹配,其次傳統的方法通過最大化ecpm,來追求短期的商業收益,但是在這個過程中沒有對一些中間指標進行優化,比如GMV。

為了解決傳統方法的問題, 淘寶提出了OCPC(optimized cost per click)方法。通俗的說,就是在每次用戶請求,根據當前的流量質量動態調整廣告主的出價,以最大化廣告主,平臺以及用戶三方利益。


二 OCPC

2.1 目標

確定了OCPC這種根據流量質量動態調整出價的方式來解決問題,但是這種方法的具體優化目標是什么? 在該論文中,該方法是在roi不降或者增加的前提下,提高GMV指標。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??roi_{u,a} = \frac{p(c\vert u,a)*v_{a}}{b_a}? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(1)

上述(1)表示的是單一一次點擊roi的計算方法, c代表convert,u代表user, a代表被點擊的ad,?v_a代表廣告a的客單價即用戶的付款金額。p(c|u,a)代表一用戶對被點擊的廣告的轉化率。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??roi_a = \frac{v_a * \sum\nolimits_{u}n_u *p(c\vert u,a) }{b_a*\sum\nolimits_{u}n_u} = \frac{E_u[p(c\vert u,a)]*v_a}{b_a} ? (2)

上述公式(2)為廣告a整體roi的計算公式,n_u表示一用戶在一段時間內的點擊次數。

出價優化的邊界:當出價優化滿足\frac{b^{*}_a}{b_a} \leq \frac{p(c\vert u,a)}{E_u[p(c|u,a)]}  ?將阻止roi的下降。

(1) 當\frac{p(c\vert u,a)}{E_u[p(c|u,a)]}  \geq  1時,表示當前流量質量好,需要提高出價

(2)當\frac{p(c\vert u,a)}{E_u[p(c|u,a)]}  \leq   1?時,表示當前流量質量差,需要降低出價

r_a表示的一個閾值,優化的出價區間[(1-r_a)*b_a, (1+r_a)*b_a]


2.2 排序

按照2.1中找到的規律進行調整出價,應該就可以讓廣告主得到更優的流量和更高的roi。但是由于出價的改變,按照ecpm排序公式排的序也會隨之改變,這樣的改變就不能保證以上指標的提升。所以想要在ecpm排序的原理基礎上,也能獲得找到最優的出價來報持2.1中各指標的優化。主要是找到了一種貪心算法的方法。

算法的偽代碼

上述算法即保持在ecpm排序的基礎上,最大化f(b^*_k),表示在ecpm排完序后,最大化第k個的ff有不同的表示。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?f_1(b^{*}_k) = pctr_k * pcvr_k * v_k

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?f_2(b^{*}_k) = pctr_k * pcvr_k * v_k + \alpha  *pctr_k * b^{*}_k

f_1 代表交易額GMV,f_2代表平衡GMV和平臺收益。


例子

(1) 首先按照f_2(u(b^*))進行排序

(2) 按照排完序后的順序查找,?u(s^*)大于所有剩余廣告的l(s^*), 在該例子中,找到序列為1的廣告

(3) 找到目標廣告后,需要對剩余的廣告進行更新。因為三號廣告位的u(s^*)為11.7大于11.2, 所以要將其更新為11.2,?u(b^*) =\frac{ u(s*) }{pctr} ?= 11.2 /0.06 = 1.86

(4) 第二個選擇的是三號廣告位,因為二號廣告位的u(s^*)7.5 小于三號廣告位l(s^*)9, 所以選擇的是三號廣告位。

三總結

在本篇文章中,主要講的是希望動態調整用戶的出價,這樣符合廣告主需求的方式,來提高廣告平臺的收益,并且保證了廣告主的利益。該種方式主要是通過cvr的分布來調整出價。其他公司也有OCPC方面的探索,可以借鑒:https://mp.weixin.qq.com/s/JxSGYCA_6p_ui0nPYqQixw

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