背景信息增加了广告拍卖的收入：一项研究的证据

为了简单起见，在这个例子中，我们假设投标人知道这两个地点在拍卖中放置的印象数量相等，因此估值为：vijk=rij+Sik如果场地被披露rij+（si1+si2）/2如果场地未被披露（1）对于以下示例，我们假设估值是独立的，分布如下：rij~ N（0，ω）si1~ N（u）- δ/2，σ）si2~ N（u+δ/2，σ）在这里，ω表示投标人对个人印象的价值变化，δ表示两个地点之间的平均估值差异，σ表示投标人对地点估值的变化。当σ大而δ小时，我们有Tadelis和Zettelmeyer（2015）所说的“异质投标人”或“场地之间的水平差异”。当存在足够多（N）的异质投标人时，披露将提高两个网站的拍卖价格，因为投标人对他们唯一喜欢的网站出价更高（Palfrey 1983，Chakraborty 1999，Hummel and McAfee 2016，Chen et al.2018）。图2a显示了1000个印象的模拟销售价格，其中有25个投标人对网站有不同的偏好（δ=0，σ=1）。从图2a中的水平线可以看出，两个矿区的平均价格都在上涨，尽管根据Si1和si2的实现情况，一个矿区的价格上涨幅度可能大于另一个矿区。在背景披露下，中奖价格的分布也有更大的差异和更长的尾部。正如我们在下一节中所展示的，我们研究的交易所的拍卖结果与这种情况是一致的。当广告购买者购买时，价格可能全面上涨。图2：信息披露对拍卖价格的影响。

每个点代表模拟第二价格拍卖中印象的售价，其中估值定义如等式（1）所示。平均售价用横线表示。面板（a）显示，当背景信息被披露给大量不同的投标人时，两个网站的平均价格都会上涨。面板（b）显示，当只有两个投标人时，披露会导致价格略有下降。面板（c）显示，当投标人均匀地选择场地2时，场地1的价格下降，场地2的价格上升。小组（d）显示，当印象的剩余价值（由于饼干、时间等）主导网站价值时，背景披露对中奖价格的分布几乎没有影响。（a） 站点1站点2站点1站点2未披露，披露的投标人为异质投标人，厚市场n=25u=-0.5σ=1δ=0ω=0.3价格（第二高价）0.51.01.52.02.5（b）站点1站点2站点1站点2未披露异质投标人，瘦市场sn=2u=1.5σ=1δ=0ω=0.3价格（第二高价）0.50.01.52.5（c）站点1站点2站点1站点2未披露同质投标人，Cherry Picking n=25u=0σ=0.1δ=1ω=0.3价格（第二高出价）0.0 0.5 1.0 1.5 2.0（d）站点1站点2站点1站点2未披露，披露Cookie值占主导地位=25u=-0.5σ=0.1δ=0ω=1价格（第二高出价）0.0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0关于印象的更多信息也由Hummel和McAfee（2016）分析显示。他们证明，当至少有四个投标人具有独立且对称分布的估值时（只要分布不是厚尾分布），平均价格会上升。直觉上，这是因为额外的信息导致广告购买者和印象之间的更好匹配。

虽然这一理论结果尚未在广告拍卖中得到实证检验，但在其他类型的拍卖中也观察到了这一点。Tadelis和Zettelmeyer（2015）报告了一项现场试验，在二手车拍卖中，向投标人提供了有关条件的额外信息，导致高质量和低质量汽车的价格上涨。他们认为，竞标者对条件有着不同的偏好，这些信息使买家和汽车之间更匹配。即使在对场地有不同偏好（σ大和δ小）的情况下，如果投标人数量不足，价格可能会下降。如图2b所示。这表明当有N=2个投标人时，信息披露下的平均价格会下降。由于投标人太少，一些印象中的第二高出价为零，这表现在站点2的大量零价格点上。（现场1不会发生这种情况，因为沙子的实现率都很高。）Levin和Milgrom（2010）在用户定位的背景下描述了类似的现象，并将其称为“孤立类别”。他们认为，adplatforms应该影响市场，以便“相似但不同的产品被视为相同的产品，以使市场更厚或减少樱桃采摘。”在市场疲软的情况下，不披露网站信息是一种策略。因此，图2a和2b显示，当相关信息在拍卖中披露给投标人时，价格可能会上升或下降。

对于给定的一组投标人和偏好，关于广告拍卖的文献表明，拍卖结果和披露的信息之间的关系是凹的，中间数量的信息（或同等捆绑）产生最高的收入（Ra Fieian和Yoganarasimhan 2020）。当广告购买者对网站有着相同的偏好时，背景披露可能会导致网站之间的赢家和输家。我们可以通过设置δ更高和σ更低来模拟这种情况。如图2c所示，当投标人对一个站点的偏好一致于另一个站点时，首选站点的价格会大幅上升，而另一个站点的价格则会下降。这一结果对拍卖平台来说可能是收入中性的（取决于它所代表的网站组合），但它对单个网站的收入有很大的影响，可能会使不太受欢迎的网站的出版商对平台不满意。我们研究的平台运营商非常担心广告买家可能会进行这种“樱桃采摘”。然而，政策变更前后的数据表明，广告买家对网站的偏好在很大程度上是异质的（有一些局限性，我们将对此进行讨论）。最后，由于广告买家可能不重视上面的上下文信息和Cookie信息之外的信息，在图2d中，我们模拟了一种情况，即投标人对个人印象和他们的Cookie与网站的估值差异更大（即σ较小，ω较大）。

如图所示，当竞拍者比语境更重视cookie和其他表达特征时，语境披露对广告市场的影响不大。总的来说，图2中的模拟显示，上下文披露可能1）统一提高所有站点的价格，2）统一降低价格，或3）提高某些站点的价格，但不提高其他站点的价格，这取决于投标人的数量及其对站点的估价。这一政策变化也有可能在事前完全没有影响，因为广告买家可能不会理性行事。关于拍卖的理论和结构文献依赖于这样一个假设，即在已知信息的情况下，投标人将最大化其预期价值。然而，对管理决策的研究表明，管理者通常是规避风险的（Amihud和Lev 1981），他们仅仅依赖历史业绩模式（Busenitz和Barney 1997，Little 1970），因此在获得更好的信息时不会改变投资决策（Lambert et al.2007）。考虑到在线广告买家有很多潜在的目标选择，他们可能没有时间或动机来调整每个网站的竞价策略。因此，目前尚不清楚广告买家是否会使用contextinformation。总之，很难预测广告背景信息是否会影响拍卖结果，原因有三：1）如果广告买家不重视网站布局，那么这种变化将不会产生影响；2）即使买家重视背景，他们也可能不会因为广告环境的复杂性而改变竞价策略；3）即使广告买家表现最佳，信息披露对拍卖结果的影响是买家估值和市场厚度的复杂函数，特定地点或整体的价格可能会下降或上升。

因此，背景信息如何影响RTB广告拍卖结果仍然是一个经验性问题。接下来，我们描述了我们研究背景披露变化影响的制度环境。3制度设置本文调查了欧洲一家大型私人广告交易所广告内容披露政策的变化。在私人交易中，相对较少的数字出版商同意通过RTB向预先批准的广告买家群体提供折扣。这使得私有交换不同于开放的RTB交换，如谷歌广告管理器（以前的双击），任何广告买家或出版商都可以参与，成千上万的人可以参与。RTB从公开交易开始，随着对透明度、欺诈和品牌安全的担忧不断增加，包括赫斯特、Technorati、康德纳斯特、CBS、NBCUniversal、IDG TechNetwork、天气频道和Vox在内的高端出版商创建了私人交易所，在较小的知名网站上提供广告。参与的广告买家和网站在投标前会经过审查，相对较少的参与者增加了广告买家和出版商的透明度和品牌安全。运行广告交换的软件平台，如Google AdMeld，可以让一小群发布者轻松构建必要的基础设施来运行交换。2020年，私人广告交易的销售额预计将超过公开交易的销售额（Fisher 2020）。3.1政策变化这一私人交易为我们提供了一个独特的机会，研究向广告买家提供的背景信息变化的影响。在2016年4月之前，我们研究的交易所的买家（包括广告商本人和代表多个广告商的中介机构）购买了ADS，但不知道印象会出现在哪里。

广告购买者可以利用的唯一上下文目标形式是在“渠道”上购买广告，渠道代表广泛的内容类别，如“新闻”、“汽车”或“金融”许多广告买家选择将他们的广告放在“run of network”上，这意味着他们的广告可能会出现在任何参与出版商的网站上，同时仍然遵循买家制定的任何用户定位标准。2016年4月，一家大型买家获得了投标申请中的背景信息。具体而言，该买家获得了广告将出现的子域信息，例如《纽约时报》。com/business。在整个分析过程中，我们使用术语“站点”来指代这些子域，认识到其中一些“站点”是属于同一个域的子域。2016年5月，在一名买家获得网站信息后，交易所观察到收入的总体增长，并向所有投标人提供了每个印象的网站。当政策改变时，广告交易所通常通过个人电话通知广告购买者。用户如何确定因需求侧平台（DSP）而异的站点的具体投标；附录中的图A.1显示了买家如何将其投标限制在其投标标准中的特定子域。除了将网站列入白名单或黑名单之外，他们还可以使用编程策略对不同的网站进行不同的竞标。私人交易所为我们提供了一个控制良好的环境，以研究上下文信息对广告买家对广告估值的影响。参与的出版商根据合同约定，同意通过该交易所独家销售其所有数字广告库存。出版商可以在RTB和程序直销之间进行选择，我们观察两种形式的所有销售。

在此之前，广告买家知道他们的广告会出现在其中一个参与的知名网站上，而不是像在公开交易中那样出现在“任何地方”。在这种情况下，出版商的欺诈不是问题。最后，政策变化一下子就发生了，买家可以轻松地管理他们对特定目标网站的购买，所有销售都得到了充分遵守。在这整个时期内，也就是在通用数据保护政策（GDPR）生效之前，广告买家可以为每个印象访问用户cookie id，并且关于过去cookie行为的第三方数据有一个活跃的市场，因此政策变化让我们深入了解广告买家如何在丰富的用户行为数据之上重视上下文信息。该交易所希望，这种向更高透明度的转变将使整个交易所对广告买家更具吸引力，并为他们赢得品牌安全平台的认证。然而，交易所内部就这一变化进行了长时间的辩论。虽然该公司的一些人认为大多数或所有网站的收入都会增加，但其他人担心，挑选最理想的网站会降低不太理想的网站的收入，并可能降低平台的整体收入（该平台在所有销售中获得2.5%的佣金）。正如前一节所讨论的，这些结果在理论上取决于买家对房产的偏好分布，这是交易所事先无法观察到的。3.2参与网站如前一节所述，广告拍卖中背景披露的理论效果关键取决于买家如何评价广告出现的网站。

参与网站提供的内容类型各不相同，包括全国前三大新闻网站之一（根据SimilarWeb），前三大体育网站之一，以及各种类似quora的特别网站和社区网站。com，webmd。com，所有食谱。com或zillow。在美国。然而，尽管其中一些网站可能被认为是小众内容，但它们都是知名的，没有一个被认为是极端主义内容或“点击诱饵”（正如你在OpenExchange中可能发现的那样）。差异分析侧重于2015年和2016年参与市场的57家网站的每个印象平均收入的变化。为了描述不同地点之间的横截面差异，表1显示了政策变更前一周内这些地点的印象供应和平均收入印象的汇总统计数据。在所有网站中，每千次印象的平均收入（CPM）为e0。88.此外，各网站每千次的平均收入差异很大，一些网站的平均售价低至0。27，其他高达e2。16.在政策变更之前，广告买家不知道在销售印象时广告会放在哪个网站上，因此表1中各出版商的收入差异是由于广告买家根据用户cookie和一天中的时间评估印象的方式不同。表1还显示，在本周内，每个网站平均将3370257个印象投入拍卖，售出3287055个，每个网站平均有2.5%的印象未售出。这些网站向市场提供的印象数量差异很大，本周至少有737次印象，而最多超过1.04亿次。

相对较高的价格和较低的未售出库存反映了参与这一私人交易的网站的相对较高的吸引力。在政策变更前的这一周，每个网站的平均每日买家数量，即平均每天在asite上获得印象的买家数量为57.66（在参与交易的大约500名买家中）。我们用于分析的主要数据集包括每天每个网站买家对售出的印象数量和每个印象的平均售价。这些数据跨越了我们与交易所达成协议的一段时间，我们无法对这些网站或它们运营的国家进行命名。表1:2016年3月第二周（政策变更前）各网站的印象汇总统计。统计平均St.Dev.Min印模最大供应量中位数3370257 149895554 737 106425 104024755印模售出3287055 14914657 669 82481 104005751每印模收入（CPM）0.88 0.39 0.27 0.81 2.16 2016年平均每日买家57.66 37.79 7.57 50.57 159.14七个月，涵盖变更前11周（2016年1月至3月），四周（2016年4月），其中一位广告买家可以获得广告投放信息；十二周（2016年5月至7月），所有广告买家都可以获得广告投放信息。上一年samemonths的类似数据也可用。4.上下文披露增加每个印象的收入我们的目标是确定政策变化如何影响印象的平均售价，即每个印象的收入。