Most of the work in auction design literature assumes that bidders behave rationally based on the information available for every individual auction, and the revelation principle enables designers to restrict their efforts to incentive compatible (IC) mechanisms. However, in today's online advertising markets, one of the most important real-life applications of auction design, the data and computational power required to bid optimally are only available to the auction designer, and an advertiser can only participate by setting performance objectives and constraints for its proxy auto-bidder provided by the platform. The prevalence of auto-bidding necessitates a review of auction theory. In this paper, we examine properties of auto-bidding markets through the lens of ROI-constrained value-maximizing campaigns, which are widely adopted in many global-scale online advertising platforms. Through theoretical analysis and empirical experiments on both synthetic and realistic data, we find that second price auction exhibits many undesirable properties (equilibrium multiplicity, computational hardness, exploitability by bidders and auctioneers, instability of bidders' utilities, and interference in A/B testing) and loses its dominant theoretical advantages in single-item scenarios. Some of these phenomena have been identified in literature (for budget-constrained auto-bidders) and widely observed in practice, and we show that they are actually deeply rooted in the property of (single-round) incentive compatibility. Although many complex designs have been proposed in literature, first and second price auctions remain popular in industry. We hope that our work could bring new perspectives to the community and benefit practitioners to attain a better grasp of real-world markets.


翻译:拍卖设计文献中的大部分工作假设竞价者基于每场拍卖的可用信息理性行事,且显示原理使设计者能够将研究限定在激励相容机制中。然而,在当今在线广告市场(拍卖设计最重要的现实应用之一)中,优化竞价所需的数据和计算能力仅掌握在拍卖设计者手中,广告主只能通过平台提供的代理自动出价器设置绩效目标和约束来参与。自动出价的盛行促使我们重新审视拍卖理论。本文通过全球多大规模在线广告平台广泛采用的ROI约束价值最大化广告活动视角,考察自动出价市场的特性。通过理论分析及基于合成数据与真实数据集的实证实验,我们发现第二价格拍卖在单品场景中存在诸多不良特性(均衡多重性、计算复杂性、被竞价者与拍卖者利用的可能性、竞价者效用不稳定及A/B测试干扰),并丧失了其理论优势。这些现象部分已在文献(针对预算约束自动出价者)中被识别并在实践中广泛观察到,我们证明其根源在于(单轮)激励相容性属性。尽管文献已提出多种复杂设计方案,第一价格与第二价格拍卖仍在业界保持主流地位。我们希望本文能为学界提供新视角,并帮助从业者更好地理解真实市场。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
8+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员