[Tech × Marketing meetup #3 ] 今さら聞けないオークション理論とDSP入札ロジック

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July 17, 2020

[Tech × Marketing meetup #3 ] 今さら聞けないオークション理論とDSP入札ロジック

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ohyan

July 17, 2020
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  1. 今さら聞けない オークション理論とDSP入札ロジック 2020-07-17 @ohyan Tech × Marketing meetup #3 データサイエンス

  2. 自己紹介 Name: ohyan Twitter: @ohyan233 2016年来日 2019年VOYAGE GROUP/Zucks新卒入社 ネット広告の配信ロジックを開発 最近はマーケティングの数理モデリングに興味があり

  3. 今日の話 DSP(Demand-side Platform)と呼ばれるネット広告配信プラットフォームは リアルタイム入札(RTB)で広告表示の権利を買付けします。RTBの土台であるオーク ション理論および当社の入札ロジックを紹介します • RTBでの買付けについて • オークション理論 •

    DSPの入札ロジック開発
  4. RTBはどんなオークションなの?ヤフオクと一緒? ネット広告のリアルタイム入札(RTB) ① メディアが広告表示リクエストをSSPに送る ② SSPが複数のDSPに広告枠に対する入札リクエストを送る ③ DSPが表示したい広告と入札金額をSSPに返す ④ 一番入札金額の高い広告を広告枠に表示させる

  5. ヤフオクと違うんだー じゃー入札の時はどういう基準で広告表示の価値を見積もる? オークションタイプの分類 • 封印入札(競合者の入札金額が見えない状態で入札) ◦ セカンドプライスオークション (RTB) ▪ 2番目の高い入札金額で支払う

    ◦ ファーストプライスオークション (RTB) ▪ 1番目の高い入札金額で支払う • 公開入札 ◦ 競り上げ(ヤフオク) ◦ 競り下げ
  6. へーおもしろーい その見積もりで入札していい?最適な入札戦略はなに? DSPにおける広告表示権利の価値 広告表示の価値を評価する基準として、CTR(Click Through Rate)やCVR(Conversion Through Rate)がよく使われる 例:CPC(Cost Per

    Click)を目標KPIとする案件のクリエイティブを配信する場合 DSPにおける評価価値 := 案件の目標CPC × CTR予測値 ここでの表示価値は私的価値と呼ばれる(競合者の評価価値に左右されない)
  7. fmfm。じゃーセカンドプライスオークションの場合、 真の私的価値で入札していいっけ? DSPの入札戦略・ロジック 一般的に、買い手における最適な入札戦略は利得の最大化 DSPの利得は広告表示権利の私的価値とSSPへ支払う金額(約定金額)の差 セカンドプライスオークションを例として 私的価値:200円 入札金額:200円 約定金額:150円 利得:50円

  8. 証明してほしーい 最適な入札戦略(2nd Price Auction) はい。個々のオークションの利得を最大化する場合、 私的価値のままで入札するのが最適解です。

  9. v:私的価値 v+s:私的価値より高い金額 v - s:私的価値より低い金額 他社の最高入札金額 x v-sで入札 vで入札 v+sで入札

    x > s + v 0 0 0 x > v 0 0 -s (勝つけど損) x > v - s 0 (負け) v v otherwise v v v 私的価値と違う金額で入札するのが、 私的価値そのままでの入札と同じ結果をもたらすか、 それより悪い結果をもたらすのがわかった! ファーストプライスオークションはどうなの?
  10. 入札金額を高くしたら粗利が減る でも低く入札したらオークションに勝てない! どうしたらいい? 入札金額に対する勝率がわかれば嬉しいけど それ計算できる? 1st Price Auctionにおける入札ロジック ファーストプライスオークションでは入札金額で支払うので、 私的価値で入札したら利得が0になる。

    表記: v:私的価値 x:入札金額 z:競合者の最高入札金額
  11. そしたら、期待利得は「勝率 ×利得」になるわけだね オークションにおける勝率 1つの広告枠に対して複数回の表示権利を売買しているので、競合者の最高金額入札 分布は推定可能に 最高入札金額分布の累積は、入札金額に対する勝率になる 確 率 密 度

    入札金額 入札金額 勝 率
  12. RTBは繰り返しオークションだけど、 オークション毎の最適解となる金額で入札すれば最強? 1st Price Auctionにおける期待利得の最大化 期待利得: 入札金額における勝率×勝った時 の利得 期待利得を最大化する入札金額 が最適解になる

    粗 利 入札金額 入札金額 勝 率 入札金額 期 待 粗 利
  13. 入札ロジック開発 繰り返しオークションという特徴を利用して当社DSPが作っているもの • 予算・目標KPI(CPCやCPAなど)の制約の元で入札ペースを調節し、 配信ボリュームを最大化する機能 • 配信実績KPIと広告主の目標KPIのズレを補正する様に入札金額を 自動調節する機能 など やれることがいっぱいあるし、

    広告主の訴求を応えるためにロジックを強化していきたいね
  14. まとめ • RTB • オークション理論 • DSP入札戦略 Tech Blog「今さら聞けないオークション理論とDSP入札ロジック」 https://techlog.voyagegroup.com/entry/2020/07/16/auction_theory_dsp