Оптимизация ставок в рекламе: от неоптимальных траекторий к идеальной стратегии

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к автоматическому назначению ставок, основанный на регуляризации Q-функции, позволяет значительно повысить эффективность рекламных кампаний.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Исследование гиперпараметров выявило, что оптимальная конфигурация позволяет достичь баланса между скоростью сходимости алгоритма и точностью решения, при этом отклонения от оптимальных значений приводят к увеличению вычислительных затрат и снижению надежности результата, как демонстрирует зависимость, выраженная формулой <span class="katex-eq" data-katex-display="false">f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}</span>. — Исследование гиперпараметров выявило, что оптимальная конфигурация позволяет достичь баланса между скоростью сходимости алгоритма и точностью решения, при этом отклонения от оптимальных значений приводят к увеличению вычислительных затрат и снижению надежности результата, как демонстрирует зависимость, выраженная формулой $f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}$ .

Представлен метод Q-регуляризованного генеративного автоматического назначения ставок, улучшающий обучение политике и исследование пространства решений в задачах офлайн-обучения.

Несмотря на стремительное развитие автоматизированных систем назначения ставок в электронной коммерции, существующие подходы, основанные на обучении с подкреплением и генеративных моделях, часто сталкиваются с проблемами, связанными с неоптимальными траекториями и дорогостоящей настройкой гиперпараметров. В данной работе, озаглавленной ‘Q-Regularized Generative Auto-Bidding: From Suboptimal Trajectories to Optimal Policies’, предложен новый метод QGA, использующий Q-регуляризацию в генеративной модели Decision Transformer для одновременной оптимизации имитации политики и максимизации ценности действий. Предложенный подход демонстрирует значительное улучшение производительности в рекламных кампаниях за счет эффективного обучения и исследования пространства политик, что подтверждено экспериментами на публичных бенчмарках и реальных A/B тестах. Сможет ли QGA стать стандартом в автоматизированном назначении ставок и открыть новые возможности для оптимизации рекламных инвестиций?

Автоматическое Назначение Ставок: Вызов Элегантности в Рекламном Алгоритме

Эффективное онлайн-рекламирование напрямую зависит от точного определения цены заявки — сложной задачи, известной как автоматическое назначение ставок (Auto-Bidding). В динамичной среде онлайн-аукционов, где каждая тысячная доля секунды имеет значение, правильно установленная ставка может определить, будет ли реклама показана потенциальному клиенту и, следовательно, принесет ли она желаемый результат. Автоматическое назначение ставок — это не просто угадывание, а сложный процесс, требующий анализа огромного количества данных, включая исторические данные о кликах, конверсиях, конкуренции и характеристиках целевой аудитории. Успешная автоматизация требует алгоритмов, способных быстро адаптироваться к меняющимся условиям рынка и максимизировать возврат инвестиций в рекламу, что делает эту задачу ключевой для достижения эффективности в цифровом маркетинге.

Традиционные методы автоматизированного назначения ставок в онлайн-рекламе часто оказываются неэффективными из-за специфики аукционных сред. В этих средах каждый новый аукцион зависит от предыдущих, создавая последовательность взаимосвязанных событий, которую сложно учесть при использовании стандартных статистических моделей. Обучение на исторических данных также представляет сложность, поскольку прошлые результаты не всегда отражают текущую ситуацию на рынке, а также не учитывают динамическое изменение поведения пользователей и конкурентов. Статичные модели, неспособные адаптироваться к этим изменениям, быстро теряют свою актуальность, что приводит к снижению эффективности рекламных кампаний и увеличению затрат. Таким образом, для успешной навигации в постоянно меняющемся аукционном окружении требуются более продвинутые подходы, способные учитывать последовательность событий и эффективно использовать исторические данные для прогнозирования будущих результатов.

Для успешной навигации в сложных аукционных средах, требующих оперативного определения оптимальных ставок, необходимы методы, сочетающие в себе устойчивое обучение и эффективное принятие решений. Современные алгоритмы, способные адаптироваться к изменяющимся условиям рынка и анализировать большие объемы исторических данных, позволяют не только предсказывать вероятные исходы аукционов, но и формировать ставки, максимизирующие рентабельность рекламных кампаний. Такие подходы активно используют принципы обучения с подкреплением и глубокого обучения, что обеспечивает гибкость и точность в динамически меняющейся конкурентной среде. Разработка подобных систем является ключевым фактором для достижения оптимальных результатов в онлайн-рекламе, позволяя автоматизировать процесс назначения ставок и минимизировать риски, связанные с человеческим фактором.

Онлайн A/B-тестирование позволяет сравнивать различные варианты для оптимизации производительности и выявления наиболее эффективного подхода.

Обучение с Подкреплением в Автономном Режиме: Изящное Решение для Рекламных Аукционов

Обучение с подкреплением в автономном режиме (Offline Reinforcement Learning) представляет собой перспективное решение для аукционных сред, позволяющее агентам обучаться на статических наборах данных, содержащих записи прошлых взаимодействий в аукционах. В отличие от традиционных методов, требующих активного исследования среды (online exploration), автономное обучение использует существующие данные, избегая необходимости дорогостоящих и потенциально нарушающих работу системы экспериментов в реальном времени. Это особенно важно для рекламных сценариев, где любое вмешательство в действующие кампании может привести к нежелательным последствиям. Использование исторических данных позволяет агенту изучать оптимальные стратегии, не требуя новых взаимодействий с аукционной средой.

Использование обучения с подкреплением в автономном режиме (offline RL) позволяет избежать дорогостоящего и потенциально нарушающего процесс онлайн-исследования, что особенно важно для рекламных сценариев. Традиционные методы обучения с подкреплением требуют активного взаимодействия с окружающей средой для сбора данных, что в контексте онлайн-аукционов может привести к снижению доходов от рекламы из-за неоптимальных ставок или выборок. Offline RL, напротив, использует статические наборы данных прошлых взаимодействий, позволяя агенту обучаться, не влияя на текущую работу рекламной системы и не подвергая её риску неэффективных действий. Это делает данный подход привлекательным для реальных применений, где минимизация рисков и обеспечение стабильной работы имеют первостепенное значение.

Набор данных AuctionNet предоставляет реалистичную платформу для оценки и сравнения различных алгоритмов обучения с подкреплением в автономном режиме (offline reinforcement learning) в контексте аукционов. Данный набор включает в себя данные о взаимодействиях в аукционах, позволяя тестировать алгоритмы без необходимости проведения дорогостоящих и потенциально нарушающих экспериментов в реальной среде. Наши исследования показали, что разработанный нами метод достиг наивысшего результата на подмножестве AuctionNet-Sparse, что подтверждает его эффективность в задачах обучения с подкреплением в условиях ограниченных данных и высокой конкуренции.

Метод обучения с имитацией поведения (Behavior Cloning, BC) является базовой техникой в области обучения с подкреплением в автономном режиме (Offline Reinforcement Learning). BC предполагает обучение агента напрямую на основе набора данных, содержащего демонстрации действий эксперта в определенной среде. Агент обучается предсказывать действия эксперта, основываясь на наблюдаемых состояниях, что позволяет ему быстро приобрести базовое поведение. В контексте обучения с подкреплением в автономном режиме, BC служит отправной точкой для дальнейшего улучшения политики агента, используя более сложные алгоритмы, поскольку обеспечивает начальную работоспособность и позволяет избежать случайных действий на ранних этапах обучения, характерных для обучения с нуля.

Генеративные Модели Принятия Решений: Выход за Рамки Простого Клонирования Поведения

Генеративные модели принятия решений (ГМПР) рассматривают обучение с подкреплением как задачу последовательного моделирования. Вместо прямого обучения политике, ГМПР обучаются генерировать последовательности действий, имитирующие и экстраполирующие на основе исторических данных о поведении агента. Этот подход позволяет рассматривать действия как элементы последовательности, предсказываемые моделью на основе предыдущих состояний, действий и вознаграждений. Фактически, ГМПР используют принципы моделирования последовательностей, применяемые в обработке естественного языка, для решения задач управления и принятия решений в различных средах. Обучение происходит путем максимизации вероятности генерации наблюдаемых траекторий, что позволяет агенту воспроизводить успешное поведение и адаптироваться к новым ситуациям.

Модели Decision Transformer и Decision Diffusion представляют собой передовые генеративные подходы к обучению с подкреплением, отличающиеся используемыми архитектурами. Decision Transformer использует архитектуру Transformer, изначально разработанную для обработки естественного языка, для моделирования последовательностей состояний, действий и наград, что позволяет агенту прогнозировать оптимальные действия на основе исторических данных. В свою очередь, Decision Diffusion базируется на диффузионных моделях, применяя процесс постепенного добавления шума к данным, а затем обучения модели для восстановления исходных данных, что обеспечивает более эффективное исследование пространства действий и генерацию разнообразных стратегий. Обе архитектуры демонстрируют превосходную производительность по сравнению с традиционными методами обучения с подкреплением, позволяя агентам успешно выполнять сложные задачи в различных симуляционных средах.

Генеративные модели принятия решений демонстрируют превосходство в улавливании сложных зависимостей и экстраполяции за пределы ограничений наблюдаемых данных. В ходе тестирования в симуляционной среде они достигли показателя 8113, что значительно превосходит результаты, полученные с использованием базовых методов. Данный результат подтверждает способность моделей эффективно обобщать знания и применять их в новых, ранее не встречавшихся ситуациях, обеспечивая более высокую производительность в задачах обучения с подкреплением.

Эффективное исследование пространства действий в генеративных моделях принятия решений часто достигается за счет стратегий, таких как Dual Policy Exploration. Данный подход использует обусловленность на основе Return-to-Go (RTG) — ожидаемой будущей награды — для расширения области поиска. В частности, RTG позволяет агенту учитывать долгосрочные цели при выборе действий, стимулируя исследование путей, которые могут привести к более высоким кумулятивным наградам. Использование RTG-обусловленности позволяет модели генерировать разнообразные траектории, выходящие за рамки простого воспроизведения наблюдаемого поведения, что способствует более эффективному обучению и улучшению результатов в сложных средах.

Навигация в Ограничениях и Максимизация Воздействия: Искусство Эффективного Управления Ставками

В практической реализации автоматизированных систем управления ставками в рекламных кампаниях, алгоритмы неизменно сталкиваются с жёсткими ограничениями бюджета — так называемым бюджетным ограничением. Это означает, что система должна эффективно распределять доступные средства, максимизируя отдачу от инвестиций, при этом не превышая установленный лимит расходов. Игнорирование данного ограничения может привести к быстрому исчерпанию рекламного бюджета и, как следствие, к остановке кампании. Поэтому, разработка алгоритмов авто-биддинга требует особого внимания к оптимизации расходов и обеспечению соответствия установленным финансовым рамкам, что является ключевым фактором успеха рекламной стратегии.

В контексте рекламных кампаний, целевой показатель стоимости привлечения клиента (CPA) играет ключевую роль в обеспечении экономической эффективности. Этот показатель, выступающий в качестве ограничения (CPA Constraint), определяет максимальную сумму, которую рекламодатель готов потратить на привлечение одного клиента. Строгое соблюдение CPA Constraint позволяет оптимизировать рекламный бюджет, избегая излишних затрат и максимизируя возврат инвестиций. В результате, рекламодатели стремятся разрабатывать и внедрять стратегии, которые позволяют достигать заданных целей по привлечению клиентов, не превышая установленный порог стоимости, что напрямую влияет на общую рентабельность кампании и долгосрочную устойчивость бизнеса.

Генеративные модели принятия решений, в сочетании с методами обучения, учитывающими ограничения, демонстрируют высокую эффективность в достижении баланса между производительностью и строгими лимитами рекламных кампаний. Эти модели способны генерировать оптимальные стратегии назначения ставок, не нарушая бюджетные рамки и целевые показатели стоимости привлечения клиента (CPA). Обучение с учетом ограничений позволяет модели не просто максимизировать возврат инвестиций в рекламу (Ad ROI) или общий объем продаж (Ad GMV), но и делать это, соблюдая заданные финансовые параметры. Такой подход обеспечивает более устойчивые и предсказуемые результаты, особенно в динамичной среде онлайн-рекламы, где необходимо быстро адаптироваться к изменяющимся условиям и эффективно использовать доступные ресурсы.

Предложенный метод автоматического назначения ставок QGA, использующий регуляризацию Q-значений, продемонстрировал стабильное превосходство над базовыми алгоритмами в ходе онлайн A/B тестирования на платформе Taobao. В результате применения QGA зафиксировано увеличение рентабельности инвестиций в рекламу (Ad ROI) на 2.49%, а также значительное повышение объема валового товарооборота (Ad GMV) на 4.70% в периоды проведения рекламных кампаний. Эти результаты подтверждают эффективность подхода, позволяющего оптимизировать рекламные расходы и максимизировать отдачу от инвестиций, особенно в условиях высокой конкуренции и ограниченного бюджета.

Представленная работа демонстрирует стремление к математической чистоте в области обучения с подкреплением. Авторы, подобно тем, кто ищет элегантное решение в теории чисел, фокусируются на регуляризации Q-значений, чтобы обеспечить более стабильное и эффективное обучение стратегии автоматического назначения ставок. Этот подход, как и стремление к доказательству корректности алгоритма, а не просто к его работе на тестовых данных, позволяет добиться значительного улучшения производительности в рекламных кампаниях. Как однажды заметил Пол Эрдёш: «Математика — это искусство открывать закономерности, скрытые в хаосе». В данном случае, авторы успешно применили эту философию, выявив закономерности в данных и создав алгоритм, способный находить оптимальные стратегии назначения ставок.

Куда Далее?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует улучшение в области автоматизированного назначения ставок, однако истинная элегантность алгоритма проявляется не в достигнутых цифрах, а в понимании границ его применимости. Вопрос о стабильности и обобщающей способности предложенного подхода в условиях, существенно отличающихся от тренировочных данных, остается открытым. Необходимо критически оценить, насколько хорошо регуляризация Q-значений предотвращает переобучение в динамически меняющейся среде рекламных аукционов.

Очевидным направлением для дальнейших исследований является расширение области применения предложенного метода за пределы рекламных технологий. Возможно ли адаптировать концепцию регуляризации Q-значений для задач, где определение “оптимальной” политики требует решения сложных многокритериальных задач? Или, что более интересно, как можно использовать генеративные модели для создания траекторий, которые не просто максимизируют текущую прибыль, но и учитывают долгосрочные последствия?

В конечном счете, задача автоматизированного назначения ставок — это лишь частный случай более общей проблемы — поиска оптимальных стратегий в условиях неопределенности. Истинный прогресс будет достигнут тогда, когда мы сможем создать алгоритмы, которые не просто “работают на тестах”, а обладают математической чистотой и доказуемой корректностью.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.02754.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-07 19:28