文件名称：学习在线广告-研究论文
文件大小：1.04MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 20:21:35
competitive analysis bidding
先前关于按点击付费广告的文献假设发布商知道广告商的点击率 (CTR)。 但是，当新广告商首次加入发布商时，此信息不可用。 新广告商的点击率只有在其广告被展示给足够多的消费者时才能获知，即广告商赢得了足够多的拍卖。 由于发布商使用 CTR 来计算付款和分配，因此缺少有关新广告商的信息可能会影响广告商的出价。 使用博弈论模型，我们在学习环境中分析了广告商的策略、他们的收益以及发布商的收入。 我们的结果表明，新广告商在开始时总是出价更高（有时高于估值）。 现有广告商的策略取决于其估值和点击率。 强在位者提高出价以阻止发布商了解新广告商的点击率，而在位者弱则降低出价以促进学习。 有趣的是，发布商可能会从不知道新广告商的点击率中受益，因为它的无知可能会诱使广告商更积极地出价。 尽管如此，由于缺乏信息，出版商的收入有时会下降。 发布商可以通过降低新广告商的底价、提供广告信用或提高新广告商的出价来减轻这种损失。