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Truthful Auctions for Pricing Search Keywords Gagan Aggarwal Ashish Goel Rajeev Motwani Présentation par: Alexis Marechal Cours: Algorithmes pour le web Professeur: José Rolim Université de Genève 25/01/2006
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Sommaire Introduction Fonctionnement Algorithmes utilisés actuellement L’algorithme next-price auction n’est pas fiable (truthful) Présentation d’un algorithme fiable Références
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Introduction On parle beaucoup des algorithmes de crawling dans les moteurs de recherche Il faut aussi étudier les revenus de ces institutions Une grande partie se fait par des espaces publicitaires introduits lors des recherches
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Liens de recherche Liens publicitaires En images
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Fonctionnement Modèle de vente aux enchères Moteur de recherche = commissaire- priseur Entreprises (marchands) = enchérisseurs
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Fonctionnement N marchands qui font une enchère pour K < N places de liens disponibles CTR i,j = chances qu’un client clique sur le ie marchand si son lien est à la je place CTR i,j est non croissante en j V i = valeur d’un click pour le ie marchand B i = enchère du marchand pour chaque click (B i <= V i ) W i = poids du marchand assigné par le moteur de recherche. P i = prix demandé au marchand i pour chaque clic. Ces deux dernières valeurs sont tout ce qui est décidé par le moteur. Le marchand le plus haut placé dans la liste est celui qui a la valeur W i *B i la plus haute
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Exemple Trois marchands A, B et C font des enchères pour 2 places de liens disponibles. Chaque marchand envoie sa candidature avec une offre de paiement: le marchand A considère que chaque clic lui rapportera 200 € pour chaque clic, le marchand B 180 € et le marchand C 100 €. Ce sont les valeurs V i. Les trois marchands ont une description similaire. Si leur lien est dans la première position ils ont une chance équivalente d’être cliqués égale à 0,5. Dans la deuxième position la probabilité est de 0,4. Ce sont les valeur CTR i,j.
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Algorithmes utilisés actuellement Les seuls paramètres que contrôle le moteur de recherche sont les variables W i et P i. La méthode Overture: W i = 1 La méthode Google: W i = CTR i,1 Les deux demandent au marchand le prix minimal pour rester dans la même place dans la liste d’enchère: Soit un marchand E fait une enchère B E = 50 € avec W E = 0,5, qui est juste au dessus du marchand F qui fait une enchère B F = 100 € avec W F = 0,1. On lui fait payer P E = B F *W F /W E = 20 €. Cette méthode est appelée next-price auction, avec des W i arbitraires Next-price auction n’est pas fiable…
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Algorithmes non fiables Algorithme non fiable: les marchands n’ont pas toujours interêt à faire des enchères B i égales à leur espérance de revenu V i Exemple précédent Si le marchand A fait une enchère de 200 € et le marchand B une enchère de 180 €, le marchand A a une espérance de gain de (200 – 180) * 0,5 = 10 €. Il a interêt à faire une enchère entre 180 et 100 €, qui lui rapporterai (200-100) * 0,4 = 40 €. Cet exemple est valable pour les deux algorithmes énoncés, car dans les deux cas Wa=Wb=Wc. Un théorème démontré dans l’article généralise ce cas pour tous les next-price auction
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Un algorithme fiable Le but est de trouver un calcul de Pi pour des Wi arbitraires, tel qu’il existe un équilibre de Nash entre les enchères des marchands. Formule démontrée dans l’article: CTR i,i *P i = (CTR i,j - CTR i,j+1 )*(W j+1 /W i )*B j+1, 0<j<K+1 Avec ce prix, les marchands ont interêt à maximiser leur enchère (fiabilité de l’algorithme) => plus de revenus pour le moteur de recherches… Il est aussi démontré que c’est le seul algorithme fiable pour un set {W i } arbitraire.
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Références http://inventory.overture.com/d/searchinventory/suggestion/ http://www.google.ch http://www-db.stanford.edu/ Le lien de l’article: http://dbpubs.stanford.edu:8090/pub/showDoc.Fulltext?langhttp://dbpubs.stanford.edu:8090/pub/showDoc.Fulltext?lang=en&d oc=2005-31&format=pdf&compression=&name=2005-31.pdf
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