数理最適化による入札関数選択 - MicroAd Developers Blog

はじめに こんにちは. マイクロアドで機械学習エンジニアをしている福島です. 主にReal-Time-Bidding (RTB)におけるClick Through Rate/Conversion Rate(CTR/CVR)予測や入札最適化の研究・開発を担当しています. マイクロアドでは, UNIVERSE Adsというプロダクトで予算消化制御と配信効果の最大化を目的として, 数理最適化による入札関数選択を導入しました. 今回は, 新たに導入した入札最適化について紹介します. はじめに 問題設定・定式化 線形計画問題の設計 予算の分配 期待消化金額の算出 試験導入結果 終わりに 問題設定・定式化 RTBでは, 広告主とメディア間でリアルタイムにオークションが開催され, オークションに勝利したDemand Side Platform (DSP)がコストを支払い広告を表示する権利を獲得します.