背景信息增加了广告拍卖的收入：一项研究的证据

如第2节所述，如果买家对场地有不同的偏好，并且每个场地都有足够数量的买家，那么价格应该整体上涨。如果有一些网站对大多数买家来说是不受欢迎的，比如市场萎缩，那么一些网站或整个网站的价格可能会下降。如果买家不重视广告内容，或者定制特定网站的出价的交易成本过高，或者买家行为不理性，市场也可能完全不受影响。4.1印象的收入和供应的变化作为对数据的初步调查，图3a绘制了政策变更前后每个印象的总体日均收入（以每千印象的e值，CPM表示）。图3B描绘了同一时期内印模（售出和未售出）的总供应量。第一条垂直红色虚线表示2016年没有买家被允许访问每个印象的子域的日期，第二条垂直红色虚线表示所有买家被授予该上下文信息的日期。图3a显示了每个印象的平均价格。请注意，我们无法获取单个印象的出价或销售价格。政策改变后的罗斯。交易所的总收入也上升了；2016年信息披露后，这一数字大大高于前一年同期（平均每周1.55亿欧元，约合9800万欧元）。这一数字也略高于披露前的2016年早些时候（平均每周1.55亿欧元，而不是1.34亿欧元）。图3中的一个显著特征是2015年2月20日至2015年2月27日期间，供应量出现异常激增。

我们认为这是一个数据错误，因为价格似乎在很大程度上没有受到影响，并报告以确保透明度。更重要的是，背景信息的全面披露恰逢春夏两季，在这两个季节里，印象供应量减少，价格上涨。观察到的印模供应下降（以及价格上涨）与网络交易的季节性模式一致，后者在夏季往往会下降。因此，政策的变化与供应的季节性减少相混淆。在下一节中，我们将进行正式的差异分析，并对其进行额外的控制。4.2差异——在差异分析中，为了表明政策变化增加了平台的每个印象的收入，我们按照标准的差异分析方法，按照政策变化的0-1指标、当年的0-1指标以及两者之间的相互作用，对每个网站每周的每个印象的平均收入进行回归。该回归使用2015年和2016年1月至7月的每周数据进行估计，包括额外的控制和现场固定效应。因此，我们对政策变化影响的估计是2016年观察到的每个印象的收入变化，高于2015年同期观察到的收入变化，即2016年和政策变化之间的互动系数。虽然原始数据是每日的，但我们在每周对其进行总结，以避免出现网站不出售任何印象的时段。依赖变量（每个网站的每周平均收入印象）是通过将每个网站的每周总收入除以该网站在该周提交给RTB平台的总印象（包括已售出和未售出的印象）来计算的。

由于我们对治疗效果的估计依赖于两个年份的比较，因此我们只包括2015年和2016年销售印模的57家网站。这导致了3058项稳健性检查，我们重新进行了差异分析，排除了这些观察结果，并发现我们的实质性结论没有变化。图3:2015年和2016年1月至7月的每印象周平均收入（e中的CPM）和印象供应（百万）。第一（第二）条红色虚线表示部分（全部）披露的变更。（a） 每周平均每印象收入（b）每周提供的印象网站周-年水平的观察数据，略低于57个网站×27周×2年，因为有几个网站在2015年前几周没有销售印象。回归通过每个网站在该周投放在RTB市场的印象数量进行加权，因此政策变化的估计影响是RTB市场所有印象的平均价格变化。（这避免了对在拍卖中留下较少印象的网站的过度重视，正如我们稍后所展示的，这些网站的价格上涨幅度更大。）为了进一步说明可能影响每个印象平均收入的因素，我们在回归中加入了几个控制变量。首先，我们控制RTB市场上的印象品供应总量。在不控制印模供应的情况下，我们有可能将春夏印模供应减少导致的价格变化（见图3B）归因于政策变化。其次，我们通过包括政策变更前每个网站的平均每日买家数量来控制网站之间的需求侧差异，这代表了在该网站竞争印象的投标人总数。竞拍者较多的网站通常应该卖更高的价格。

第三，作为对该市场广告总体需求的额外控制，我们将数字广告的全国广告支出总额（来源于第三方数据聚合器）包括在内。最后，我们考虑了捕获未观察到的异质性位点的位点固定效应。表2第1列显示了该回归的估计系数。我们报告了两个时期每个印象的平均收入的增长：一个买家在4月份拥有子域名信息的时期，以及所有买家在5月至7月拥有子域名信息的时期。交互条款部分披露x年16和完全披露x年16是关键的利益系数，这表明在一个买家可以访问每个印象的子域信息期间，每千个印象的价格增加了10.8欧元美分，增加了15欧元。当所有买家都能访问子域信息时，支付4欧元。全面披露的15.4欧元/美分的增幅高于2015年同一月份的平均每笔印象收入增幅（见全面披露系数）和其他控制措施。价格的大幅上涨体现了将拍卖从“渠道”层面的背景披露转移到子域层面披露的效果。对于那些对治疗效果如何随时间发展感兴趣的人，我们在附录中分别报告每个月的效果。

这些结果表明，交流参与者没有“学习”期：观察到的治疗效果似乎立即开始。表2：差异——由于背景披露，每个印象的平均收入（e/1000）的变化差异分析。（1） （2）（3）不含对照组的平均收入安慰剂试验每印象（e中的CPM）政策变更的影响部分披露x年16 0.108***0.098***（0.032）（0.028）完全披露x年份16 0.154***0.111***（0.039）（0.043）安慰剂治疗x 16岁-0.084（0.062）基线恒定0.887***0.929***1.592***（0.147）（0.017）（0.236）部分披露-0.006 0.016（0.020）（0.022）完全披露0.182***0.239***（0.035）（0.038）安慰剂治疗0.096（0.060）年16 0.193**0.234***0.249***（0.027）（0.027）（0.046）控制印模的应用-0.001**-0.001***（百万）（0.0004）（0.0004）平均每日买家0.005-0.004***（治疗前）（0.001）（0.001）每月广告支出0.0002-0.0003（0.0005）（0.001）现场FE是是是3058 3058 1234调整R0。7721 0.7639 0.7565注：括号中的标准错误集中在周级别。***在1%的水平上意义重大。**在5%的水平上意义重大。*在10%的水平上意义重大。在对2015年第6周价格飙升的日历周进行筛选后，Arobustness check显示出实质性相似的结果。所有控制变量都显示出预期的迹象：当市场上有更多的印象（即供应量更高）时，每个印象的平均收入较低，在政策变更之前，每天平均买家数量较高的网站（未观察到的投标人数量的代表）每个印象的平均收入较高，在交易所运营的国家，广告支出越高，每个印象的平均收入就越高。

考虑到治疗后的压力供应和数字广告支出总额是可以测量的，因此它们可能是内生性的。然而，该国的数字广告总开支是由包括社交媒体和搜索在内的许多市场决定的，很可能是这个私人交易所的外生费用。如果出版商在市场内外移动印模，印模的供应可能是内生性的，但他们有合同义务在这种交换中出售所有印模。出版商可以将印象从拍卖中转移到直接交易中，但我们观察到了这一点，它没有发生（见下文第4.3节）。因此，印象的总供给可能是由访问网站的用户数量决定的。然而，表2第2列中报告的不含控制措施的稳健性检查显示，在不含控制措施的情况下，效果有所减弱，但仍然显著且显著。表3：广告内容披露前后参与交易的网站和广告买家。2015年2016年变更前2016年变更后总计（持续+新）（持续+新）网站68 57+10=67 67+0=67 78买家504 322+197=519 429+138=567 710识别向买家披露背景信息影响的差异策略主要基于以下假设：2015年和2016年每个印象的收入季节模式相似（Goldfarb and Tucker 2014，Datta et al.2018）。虽然不可能完全符合图3中的平行趋势假设，因为它不包括其他控制措施，但以下证据提供了一些证据，证明2015年的每印象收入是一个合理的控制措施。首先，虽然展示广告市场可以迅速变化，但这个私人市场是相当稳定的。

我们的数据集中的站点都已建立，具有稳定的交易和库存。交易所与出版商之间的合同不能轻易或迅速终止。在我们观察窗口期间，Nosites从私人交流中退出。广告买家也与交易所签订了长期合同，2016年的买家营业额与2015年相当（见表3）。其次，我们可以从图3b中看到，2015年观察到的供应下降比2016年略为明显，这表明2016年相对于2015年的平均印象收入变化是对政策变化因果影响的保守估计。最后，我们利用2016年1月至3月的前期数据进行了所谓的安慰剂治疗测试，从治疗前数据的中点开始估计安慰剂治疗的效果。结果如表2第3列所示，表明我们未能拒绝安慰剂治疗无效的假设。综上所述，这一证据表明平行趋势假设在这个市场上是正确的。因此，分析表明，在RTB拍卖中，当ADB买家获得每个印象的子域信息时，每个印象的收入都会增加。由于政策变化从几乎不披露广告将出现在何处的信息转变为披露子域名，这表明广告购买者重视知道他们的广告将出现在何处的网站，即使他们不确切知道广告将放在什么内容旁边。理论表明，当1）广告买家对网站有不同的偏好，2）每个网站的市场足够密集时，信息披露会提高拍卖价格。

在下一节中，我们将为这一机制提供更多证据，但首先我们排除了价格上涨的另一种解释。4.3每个印象的收入变化不是因为广告买家将预算转移到RTB市场。在政策变化之前，广告买家不能通过RTB市场在特定地点购买印象，但他们可以通过与特定地点进行计划性直接交易，在特定地点购买印象。这些计划性直接交易通常比流行的价格更高。表4：2016年政策变更前后，通过RTB和计划性直接交易售出的平均每月印象（以百万计）不披露部分披露全部披露不完整披露进口百分比进口百分比项目直接1320.1 59.4%1、117.7 59.4%1、144.8 59.4%RTB 828.8 37.3%744.3 39.6%741.7 38.5%未售出73.0 3.3%19.2 1.0%40.5 2.1%RTB市场价格。因此，为什么每个印象的平均收入会增加的一个解释是，当广告买家可以在特定的子域购买印象时，他们将资金从程序性直接交易转移到RTB市场。然而，我们可以通过查看2016年通过Programming direct和RTB销售的印象的比例来排除这种可能性。（根据合同规定，出版商有义务通过这种交换销售所有印模，因此我们观察他们通过每个机制销售的印模数量。）表4显示，与策略更改相关的从编程直接到RTB没有明显的转变；在这三个时期，通过Programming direct销售的印象派作品的比例几乎保持不变。因此，RTB市场中买家竞价行为的变化更可能是政策变化后价格上涨的原因。

与使用RTB市场替代他们之前通过Programming direct进行的购买不同，买家似乎在调整他们在RTB市场的出价。我们将在下一节提供更多证据。5机制检查理论上，当有足够多的投标人对物品有不同的偏好时，信息披露会提高拍卖价格。在本节中，我们提供了额外的证据，证明这是在这个私有交换中披露上下文信息时起作用的机制。具体而言，我们发现1）政策变更后，每个网站的市场都非常密集，2）买家似乎对他们喜欢的网站出价更高，3）大多数网站的收入都有所增加。5.1每家网站的印象市场仍然十分活跃。拍卖价格上涨的一个必要条件是每家媒体的竞拍者数量不会下降太少。为了提供市场不会萎缩的证据，我们调查了政策变化对每个网站的每日买家的影响（即，每天平均中标人数）。由于我们不观察个别出价，我们不能说每个印象中有多少出价者在出价，但每个网站的平均每日买家数量为我们提供了一个在givensite上为印象提交竞争性出价的广告买家数量。

（在差异分析中，政策变更前的平均每日买家被用作治疗前的控制变量；这里我们来看看平均每日买家是否因政策变更而发生变化。）图4：政策变更前后（2016年）每个网站的拍卖竞争力，由平均每日买家衡量。注：网站按拍卖中每周的印象供应量排序（从高到低）。图4显示了保单变更前后每个网站的每日平均买家数量，并显示每个网站的买家数量几乎没有变化。因此，在政策改变后，每个网站的印象市场仍然具有类似的竞争力。如果是atall，市场厚的网站似乎变得稍厚，而市场薄的网站则变得稍薄。然而，即使是日均买家最少的网站，在政策改变后，平均每天也有超过8名买家。因此，数据表明，大多数市场都有足够的厚度来支撑价格上涨。为了提供更多证据，证明政策变更后市场仍然坚挺，我们使用与我们差异分析中使用的相同控制和现场固定效应，将每个地点的总平均每日买家数作为年度和政策变更的函数进行回归。表5显示，当一名买家获得每个印象的背景信息（部分披露x年16）时，平均每日买家人数略有下降。