【摘 要】
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在线广告（Online Advertising）是一种利用互联网作为媒体,通过实时竞价（Real Time Biding,RTB）帮助广告主吸引目标消费者,从而实现目标诉求的市场策略。电商搜索广告（Sponsored Search,SS）是一种主流的在线广告,即消费者通过在电商平台输入用户请求,广告主在电商平台实时竞价竞得流量,从而获得后续的成交行为。在高度动态的电商市场（如淘宝,亚马逊,京东等）
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在线广告（Online Advertising）是一种利用互联网作为媒体,通过实时竞价（Real Time Biding,RTB）帮助广告主吸引目标消费者,从而实现目标诉求的市场策略。电商搜索广告（Sponsored Search,SS）是一种主流的在线广告,即消费者通过在电商平台输入用户请求,广告主在电商平台实时竞价竞得流量,从而获得后续的成交行为。在高度动态的电商市场（如淘宝,亚马逊,京东等）,每天通常有数百万的广告主,数十亿的用户请求以及上百亿次的实时竞价,且广告主存在多样化的诉求。如何在如此大规模的电商环境下,优化实时竞价问题,满足广告主多样化目标诉求成为更具有挑战性的问题。学术界和工业界已经非常深入研究了从单广告主视角的竞价优化问题,即假设其他竞价者不改变出价,导致在真实竞价环境中较差的表现。虽然有一些工作从多广告主视角,利用多智能体强化学习,通过构建一致的目标进行协同优化出价,但他们存在如下缺陷:（1）他们很难避免多广告主作弊问题,即广告主故意均出较低价竞价流量;（2）他们不能很好的解决复杂动态的竞价环境,导致较差的收敛性。且针对电商搜索广告竞价优化问题,之前的工作也没有考虑同时优化广告主多样化的诉求目标。本文提出一套新颖的多目标协同出价优化框架,称为多智能体协同进化策略（Multi-Agent Cooperative Evolutionary Strategy,MCES）。多智能体协同进化策略设计了一个全局的目标,从而最大化所有广告主的总体利益,鼓励广告主更好的协同也保护了自主出价的广告主。为了应对作弊问题,本文也额外引入了平台的收入作为约束。针对每次竞价,本文首先从理论分析出了最优的出价公式,同时设计了相应的多智能体竞价策略。此外本文设计了高效的多智能体进化策略进行模型优化,进化策略不需要显式建模动态的竞价环境,从而更适合出价优化问题。本文提出的模型,在大规模搜索广告的淘宝电商平台上,进行离线评测和在线A/B测试,都显著优于现有最新的工作。且该模型已经完全上线部署到淘宝的电商平台,每天服务上百万的广告主实时竞价优化,对平台目标以及广告主多诉求目标均有5%以上的效果提升。
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