Seminario "Optimal Bidding - Un Enfoque Dual"

En Jampp, nos dedicamos a manejar campañas de marketing "programático" para cientos de clientes globalmente (TikTok, Audible, MercadoPago, Uber, ...), pujando por espacios publicitarios en otras aplicaciones a través de subastas en tiempo real (RTB, o real-time bidding) con el objetivo de maximizar el crecimiento de las apps de nuestros clientes. Para ello, además de predecir probabilidades de conversión para miles de millones de subastas diariamente, resulta clave contar con mecanismos de regulación de precios para decidir qué monto ofertar en cada una. Proponemos para ello una rigurosa y a la vez práctica estrategia casi-óptima para oferentes (DSPs, o demand-side platforms) en el mercado de subastas en tiempo real (RTB) que escala a miles de campañas publicitarias ofertando programáticamente en miles de millones de subastas por día.

La estrategia se deriva lógicamente a partir de dos tipos de problemas - estilizados pero realistas - de optimización global restringida , sin ninguna regla ad-hoc para la estimación de precios, ritmo de ofertas, etc. El enfoque requiere unos pocos supuestos que identificamos y analizamos, los cuales proveen la base para futuras extensiones a otros tipos de problemas/contratos. Con este método, se espera encontrar una solución casi-óptima resolviendo una relajación convexa del complejo problema combinatorio original. Está basado en la dualidad Lagrangiana, la cual le da un fundamento teórico sólido y bien conocido. Las ofertas óptimas para subasta de primer y segundo precio pueden computarse rápidamente en tiempo real dados los precios sombra de cada restricción a los problemas; por su parte los precios sombra se actualizan diariamente mediante un algoritmo de descenso de subgradiente que converge logarítmicamente. Se espera que el algoritmo sea robusto aún en condiciones reales "ruidosas", a oscilaciones estacionales de mercado y quiebres estructurales.

Para un caso especial, ofrecemos también una derivación alternativa basada en un intuitivo argumento de relajación continua que refuerza nuestra confianza en la solución general aquí propuesta.

Este trabajo se presentó por primera vez en el Taller de Tecnología Publicitaria (AdTech) de KDD 2019.