Advertisers in online ad auctions are increasingly using auto-bidding mechanisms to bid into auctions instead of directly bidding their value manually. One prominent auto-bidding format is the target cost-per-acquisition (tCPA) which maximizes the volume of conversions subject to a return-of-investment constraint. From an auction theoretic perspective however, this trend seems to go against foundational results that postulate that for profit-maximizing bidders, it is optimal to use a classic bidding system like marginal CPA (mCPA) bidding rather than using strategies like tCPA. In this paper we rationalize the adoption of such seemingly sub-optimal bidding within the canonical quasi-linear framework. The crux of the argument lies in the notion of commitment. We consider a multi-stage game where first the auctioneer declares the auction rules; then bidders select either the tCPA or mCPA bidding format and then, if the auctioneer lacks commitment, it can revisit the rules of the auction (e.g., may readjust reserve prices depending on the observed bids). Our main result is that so long as a bidder believes that the auctioneer lacks commitment to follow the rule of the declared auction then the bidder will make a higher profit by choosing the tCPA format over the mCPA format. We then explore the commitment consequences for the auctioneer. In a simplified version of the model where there is only one bidder, we show that the tCPA subgame admits a credible equilibrium while the mCPA format does not. That is, when the bidder chooses the tCPA format the auctioneer can credibly implement the auction rules announced at the beginning of the game. We also show that, under some mild conditions, the auctioneer's revenue is larger when the bidder uses the tCPA format rather than mCPA. We further quantify the value for the auctioneer to be able to commit to the declared auction rules.


翻译:在线广告拍卖中的广告商正在越来越多地使用自动招标机制进行拍卖,而不是直接手工招标。一个突出的自动招标格式是每购一个目标成本-每购一个似乎最优化的投标(tCPA),这是在投资回报限制下最大限度地增加转换的数量。然而,从拍卖理论的角度看,这一趋势似乎与假定利润最大化投标人采用该基准结果的基础性结果背道而驰,这种基础性结果假设的是利润最大化投标人,因此最好使用一种典型的投标系统,如边际CPA(mCPA)招标,而不是像 tCPA那样采用可信的战略。在本文中,我们合理使用这种看起来最优化的市价竞标(top-opal-cal-capet-cral-ral-ral-ral-ral-ral-ral-ral-lation-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l)-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-</s>

0
下载
关闭预览

相关内容

100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
169+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
26+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016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
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月5日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
26+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016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
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员