Представлен PlatformBid: первый бенчмарк для автобаннинга в рекламе с позиции платформы

В сфере интернет-рекламы алгоритмы автоматической торговли ставками (автобаннинг) традиционно решали задачу максимизации конверсий для рекламодателя, действуя только на стороне спроса (DSP). Однако крупные платформы, такие как соцсети и e-commerce сервисы, объединяют функции продавца (SSP), покупателя (DSP) и биржи объявлений (Ad Exchange). Для них цель алгоритма не ограничивается интересами рекламодателя — важно и общая выручка платформы.

Исследователи представили PlatformBid — первый комплексный бенчмарк, разработанный именно с позиции единой рекламной платформы. Работа опубликована в архиве arXiv и призвана заполнить пробел в оценке автобаннинга: существующие тесты обычно заточены под одну из сторон аукциона, что не отражает реальную архитектуру современных площадок.

Бенчмарк включает три сценария, приближенных к практике: однородная конкуренция (все рекламодатели используют одинаковый алгоритм), неоднородная (применяются разные стратегии) и промо-конкуренция (в периоды распродаж, например в «черную пятницу», бюджеты некоторых рекламодателей резко возрастают). Такое разнообразие позволяет протестировать алгоритмы в условиях, близких к реальным.

Авторы систематически сравнили широкий спектр существующих методов: классические подходы, методы с обучением с подкреплением и недавние генеративные модели. Кроме того, они предложили собственный алгоритм BidFlow, основанный на технике потокового согласования (flow-matching). Этот метод способен адаптироваться к динамичной конкурентной среде за счет выразительного представления политики.

Практическую ценность подтвердили онлайн-эксперименты на платформе Kuaishou: применение BidFlow улучшило целевую стоимость на 0,68%. Это стало свидетельством согласованности результатов офлайн-тестов и реальных кампаний, что важно для внедрения подобных алгоритмов в индустрии.

PlatformBid, как отмечают авторы, может стать стандартным инструментом для разработчиков рекламных систем, которым необходимо оценивать эффективность автобаннинга не только с точки зрения рекламодателя, но и с учетом экономики всей платформы.