背景

  在线广告中,广告按照CPM排序,排在前面的广告竞争有限广告位(截断)。其中,CPM=bid*pctr。注GSP二价计费的,按照下一位bid计费。适当调整bid,可以提高竞价的排名,从而获得展现的机会。OCPC就是调整广告的出价,对优质流量出高价,劣质流量出低价,提高广告主的ROI。其中,ROI=pcvr*revenue/bid。流量是否优质,用转化率比值cvr/cvr_history区分。
 

架构图

   论文中介绍的ali在线广告系统如下图所示,其中,RTP模块是pctr预估模块,算法采用MLR。

算法总述

遍历每条广告A,1标准化pcvr,并且2计算边界值;3排序;(大致分为3步)
1)准化calibrate:
现象:可以看出真实cvr越高,pctr值预估的越高,预估与真实值偏差随cvr增长而增大。
方案:设置阈值tc,pcvr大于阈值tc做如下平滑。(tc=0.012)
 
2)计算边界值
bid取上图中灰色区域最佳,为了调价可接受设置阈值ra,具体调价如下:
 
cvr/cvr_history>1:优质流量,调高出价;
cvr/cvr_history<1:劣质流量,调低出价;
 
3)ranking排序
 
例子:
(1)算法3-5步:按照CPM f2(u(b*))排序,选择下边界最大的广告a3,自顶向下选择第一条上边界大于下边界的广告a1。输出a1
(2)算法6-11步:剔除广告a1,重新计算剩余广告的bid*,如公式9-10。更新衍生指标,上下边界。
第二轮,选择下边界最大的广告a3,自顶向下选择第一条上边界大于下边界的广告a3。输出a3
(3)N=2,输出最终排序列表。N个广告位
 
 
备注: f(b)计算如下:
 
参考paper:Optimized Cost per Click in Taobao Display Advertising
 

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