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J-GLOBAL ID:201702219256503758   整理番号:17A0241748

2段階再販売モデルを用いたRTB広告市場のための分割粒度の最適化【Powered by NICT】

Optimizing the segmentation granularity for RTB advertising markets with a two-stage resale model
著者 (4件):
資料名:
巻: 2016  号: SMC  ページ: 001191-001196  発行年: 2016年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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実時間入札(RTB)は新興ビジネスモデルとオンライン広告市場の人気のある研究話題である。クッキーベースビッグデータ解析を用いて,RTB広告プラットフォームは,オンラインユーザの特徴と好みを正確に同定,各種ニッチ市場にそれらを分割し,最良適合ユーザに広告を供給による正確なマーケティングを達成する能力を有していた。,典型的には需要側プラットフォーム(DSP)と呼ばれる,このようなプラットフォームで用いたセグメンテーション粒度がRTB生態系の有効性および効率性において中心的役割を果たす。実際には,細粒ユーザセグメンテーションが広告主からの増加した値クリックと入札価格につながる可能性があるが,同時に競争を減少させ,各ニッチ市場における入札価格を減少させた可能性がある。これはDSPが直面するこのジレンマを解くための最適セグメンテーション粒度に関する著者らの研究を動機づけた。二段階再販とRTB市場モデルを用いて,両広告主とD SPの収入を考慮したDSPのセグメンテーション戦略を分析した。も計算機実験を用いた著者らの提案したモデルと解析法を検証し,実験結果は,分割粒度の増加と共に,DSPの加重和と広告主の収入は最初上昇し全ての重み値の場合に減少する傾向があり,最適粒度は,重みの値に大きく影響されることを示した。著者らの研究は,オーバーユースの代わりに,最大収入のためのオンラインビッグデータを用いた中程度のD SPのための必要性を強調した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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分類 (2件):
分類
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市場調査,広告  ,  マーケティング 

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