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L'enchère en temps réel (RTB), également connue sous le nom d'achat programmatique, est devenue récemment le secteur à la croissance la plus rapide dans la publicité en ligne. Au lieu d'achats en bloc et d'achats centrés sur l'inventaire, le RTB imite les bourses et utilise des algorithmes informatiques pour acheter et vendre des annonces automatiquement en temps réel ; il utilise le contexte par impression et cible les annonces à des personnes spécifiques en fonction des données les concernant, augmentant ainsi considérablement l'efficacité de la publicité display. Dans cet article, nous fournissons une analyse empirique et une mesure d'un échange publicitaire en production. En utilisant les données échantillonnées à la fois du côté de la demande et de l'offre, nous visons à fournir des informations de première main sur la nouvelle infrastructure de vente d'impressions émergente et ses comportements d'enchères, et à aider à identifier les problèmes de recherche et de conception dans de tels systèmes. De notre étude, nous avons observé que des motifs périodiques se produisent dans diverses statistiques, y compris les impressions, les clics, les enchères et les taux de conversion (tant post-vue que post-clic), ce qui suggère que des modèles dépendant du temps seraient appropriés pour capturer les motifs répétés dans le RTB. Nous avons également constaté que malgré l'enchère à prix second déclarée, le paiement au premier prix représente en fait 55,4 % du coût total en raison de l'arrangement du prix de plancher souple. Ainsi, nous soutenons que le réglage du prix de plancher souple dans les systèmes RTB actuels place les annonceurs dans une position moins favorable. De plus, notre analyse sur les taux de conversion montre que la stratégie d'enchères actuelle est bien moins optimale, indiquant un besoin significatif d'algorithmes d'optimisation intégrant des éléments tels que les comportements temporels, la fréquence et la récence des affichages publicitaires, qui n'ont pas été bien considérés par le passé.
Yuan et al. (Jeu,) ont étudié cette question.