# 摘要

In targeted online advertising, advertisers look for maximizing campaign performance under delivery constraint within budget schedule. Most of the advertisers typically prefer to impose the delivery constraint to spend budget smoothly over the time in order to reach a wider range of audiences and have a sustainable impact. Since lots of impressions are traded through public auctions for online advertising today, the liquidity makes price elasticity and bid landscape be- tween demand and supply change quite dynamically. There- fore, it is challenging to perform smooth pacing control and maximize campaign performance simultaneously. In this pa- per, we propose a smart pacing approach in which the delivery pace of each campaign is learned from both offline and online data to achieve smooth delivery and optimal perfor- mance goals. The implementation of the proposed approach in a real DSP system is also presented. Experimental evalu- ations on both real online ad campaigns and offline simula- tions show that our approach can effectively improve cam- paign performance and achieve delivery goals.

# 问题背景

• 达成投放和效率的目标。对于品牌广告而言，目标通常是在效率保障基础上，触达更广大的用户群体；对于效果广告而言，目标是满足效率约束同时花掉更多的预算。其它类型的广告通常是这两者的折中。
• 执行预算消耗计划。广告主通常希望他们的预算能够平滑的消耗，这样可以触达更广泛的用户群体，产生更大的影响，并增加其他渠道广告的协同效应。因此广告主一般会有预算消耗计划。
• 减少创意服务的成本。创意的成本一般并不由平台方收取，因此由第三方创意服务商提供。创意可以理解为投放的广告素材，如图文或者视频。创意服务成本更像是附加库存成本，所以广告主更愿意减少这部分成本，投放给正确的用户。

# 解决方案

• 品牌广告，目标是花掉所有预算，同时扩大受众
• 效率广告，在特定效率目标下，花掉预算。

$\text{Ad}$表示广告计划，$B$表示预算，$G$表示效率目标，预算消耗计划${\bf{B}}=(B^1,\cdots,B^K)$，其中每一项非负且求和为广告总预算，$\text{Req}_i$表示第$i$个请求，$r_i$表示参竞概率，$s_i～\text{Bern}(r_i)$表示是否参加竞选，$c_i$表示扣费，$q_i$表示是否有结果（比如CPC计费中的点击Click），$C$为总消耗，$P$为效率指标，等于总收入除以总响应（如CPC值），${\bf{C}}=(C^1,\cdots,C^K)$表示消耗序列，预算消耗序序列和预算消耗计划的差异定义为 $\Omega({\bf{C},\bf{B}}) = \sqrt{\frac{1}{K}\sum_{t=1}^K\Big(C^t-B^t\Big)^2}$ 没有效率约束广告计划的预算智能平滑问题定义为 \begin{aligned} \min_{r_i} && P \\ \text{s.t.} && C=B \\ && \Omega({\bf{C}, \bf{B}}) \leq \epsilon \end{aligned} 可以理解为满足投放计划下，最小化单位成本（即最大化效率）。

1. 先用离线数据学习响应的预测，$p_i =\mathbb{P}[r_i|\text{Req}_i, \text{Ad}]$，以区分对于不同广告而言，高效率和低效率的流量
2. 根据转化效率做分组，相同分组内的广告流量采用相同的平滑率（pacing rate，$r_l$
3. 根据在线数据反馈学习一个控制方法，并且动态调整组的平滑率