Auto-bidding has become one of the main options for bidding in online advertisements, in which advertisers only need to specify high-level objectives and leave the complex task of bidding to auto-bidders. In this paper, we propose a family of auctions with boosts to improve welfare in auto-bidding environments with both return on ad spend constraints and budget constraints. Our empirical results validate our theoretical findings and show that both the welfare and revenue can be improved by selecting the weight of the boosts properly.


翻译:自动招标已成为在线广告中投标的主要选项之一,广告商只需指定高层次目标,并将复杂的投标任务留给自动投标人即可。 在本文中,我们提议建立一个拍卖圈,通过刺激改善自动招标环境中的福利,同时在支出限制和预算限制上进行回报。 我们的经验结果证实了我们的理论结论,并表明通过正确选择提价的权重可以改善福利和收入。

0
下载
关闭预览

相关内容

【CIKM2020】神经逻辑推理,Neural Logic Reasoning
专知会员服务
51+阅读 · 2020年8月25日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
36+阅读 · 2019年10月11日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19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
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
多高的AUC才算高?
ResysChina
7+阅读 · 2016年12月7日
Arxiv
11+阅读 · 2020年12月2日
Efficient and Effective $L_0$ Feature Selection
Arxiv
5+阅读 · 2018年8月7日
A Multi-Objective Deep Reinforcement Learning Framework
VIP会员
最新内容
乌克兰前线的五项创新
专知会员服务
1+阅读 · 今天6:14
 军事通信系统与设备的技术演进综述
专知会员服务
2+阅读 · 今天5:59
《北约标准:医疗评估手册》174页
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:51
《提升生成模型的安全性与保障》博士论文
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:47
美国当前高超音速导弹发展概述
专知会员服务
4+阅读 · 4月19日
无人机蜂群建模与仿真方法
专知会员服务
11+阅读 · 4月19日
澳大利亚发布《国防战略(2026年)》
专知会员服务
6+阅读 · 4月19日
全球高超音速武器最新发展趋势
专知会员服务
5+阅读 · 4月19日
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19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
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
多高的AUC才算高?
ResysChina
7+阅读 · 2016年12月7日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员