Online Adver/sing In the beginning, S LIDES BY P ROF . J - PDF document

11/29/11 ¡ Online ¡Adver/sing ¡ In ¡the ¡beginning, ¡… ¡ ¡ S LIDES ¡ BY ¡P ROF . ¡J ASON ¡H ARTLINE ¡ AND ¡P ROF . ¡N ICOLE ¡I MMORLICA ¡++ ¡ Posters ¡ Newspapers ¡ Magazines ¡ Billboards ¡ 1 ¡

11/29/11 ¡ Television ¡ What ¡is ¡being ¡sold? ¡ Pay-­‑per-­‑impression ¡ Price ¡depends ¡on ¡how ¡many ¡people ¡your ¡ How ¡is ¡the ¡price ¡determined? ¡ adver/sement ¡is ¡shown ¡to. ¡ (whether ¡or ¡not ¡they ¡look ¡at ¡it) ¡ ¡Complicated ¡nego/a/ons ¡with ¡high ¡monthly ¡ premiums, ¡ And ¡on ¡the ¡web, ¡… ¡ ¡ ¡ ¡ ¡forms ¡a ¡barrier ¡to ¡entry ¡for ¡ ¡ ¡ ¡ ¡small ¡adver/sers. ¡ 2 ¡

11/29/11 ¡ Banner ¡Ads ¡ Sponsored ¡Search ¡Ads ¡ Online ¡ads ¡ have ¡very ¡accurate ¡metrics. ¡ ¡ ¡Was ¡the ¡ad ¡clicked ¡on? ¡ ¡ ¡Did ¡the ¡click ¡result ¡in ¡a ¡purchase? ¡ How ¡are ¡these ¡ads ¡different ¡than ¡the ¡ ads ¡from ¡the ¡offline ¡media? ¡ can ¡be ¡shown ¡to ¡very ¡par/cular ¡viewers. ¡ ¡ ¡(Targe/ng) ¡ Pay-­‑per-­‑click ¡ Price ¡depends ¡on ¡how ¡many ¡people ¡saw ¡your ¡ What ¡is ¡being ¡sold? ¡ adver/sement ¡and ¡then ¡clicked ¡on ¡it. ¡ Except ¡for ¡banner ¡ads, ¡which ¡are ¡s/ll ¡sold ¡ largely ¡on ¡a ¡pay-­‑per-­‑impression ¡basis. ¡ (we ¡know ¡they ¡read ¡it) ¡ 3 ¡

11/29/11 ¡ 3 ¡cents ¡per ¡ (Typically ¡very ¡low ¡price) ¡ impression ¡for ¡ 2009 ¡superbowl ¡ Past: ¡ Pay-­‑per-­‑impression ¡ How ¡is ¡the ¡price ¡determined? ¡ Present: ¡ $50 ¡per ¡click ¡for ¡ Pay-­‑per-­‑click ¡ “car ¡insurance” ¡ (Typically ¡much ¡higher) ¡ Matching ¡ ¡auc/on ¡(per ¡keyword) ¡ Matching ¡market ¡ Click-­‑through ¡rates ¡ Value ¡per ¡click ¡ (# ¡of ¡clicks/hour) ¡ 10 ¡ 7 ¡ 1 ¡ A ¡ Slot ¡One ¡ Slot ¡Two ¡ 6 ¡ 4 ¡ 2 ¡ B ¡ Ad ¡A ¡ 1 ¡ 0 ¡ 3 ¡ C ¡ Ad ¡B ¡ Ad ¡C ¡ Slots ¡ Adver/sers ¡ Generalized ¡Second ¡Price ¡Auc/on ¡ Each ¡adver/ser ¡j ¡announces ¡a ¡bid ¡b j ¡ Value ¡of ¡adver/ser ¡j ¡for ¡slot ¡i ¡is: ¡ Slot ¡i ¡is ¡assigned ¡to ¡the ¡i th ¡highest ¡bidder ¡at ¡a ¡ price ¡per ¡click ¡equal ¡to ¡the ¡(i+1) st ¡ highest ¡ bidder’s ¡bid ¡ v ij ¡= ¡(value ¡per ¡click) ¡x ¡(click-­‑through ¡rate) ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡= ¡ ¡v i ¡ c j ¡ 4 ¡

11/29/11 ¡ Truthful ¡Bidding ¡is ¡Not ¡ Slot ¡i ¡is ¡assigned ¡to ¡the ¡i th ¡highest ¡bidder ¡at ¡a ¡ price ¡per ¡click ¡equal ¡to ¡the ¡(i+1) st ¡ highest ¡ Necessarily ¡an ¡Equilibrium! ¡ ¡ bidder’s ¡bid ¡ (and ¡therefore ¡also ¡not ¡a ¡dominant ¡strategy) ¡ 10 ¡ 7 ¡ 7 ¡ 1 ¡ A ¡ 10 ¡ 7 ¡ 7 ¡ 1 ¡ A ¡ Click-­‑through ¡ Click-­‑through ¡ 6 ¡ 4 ¡ 6 ¡ rates ¡ 2 ¡ B ¡ 4 ¡ 6 ¡ 6 ¡ rates ¡ 2 ¡ B ¡ 0 ¡ 1 ¡ 3 ¡ C ¡ 1 ¡ 0 ¡ 1 ¡ 3 ¡ C ¡ 1 ¡ Bid ¡ Value ¡ Bid ¡ Value ¡ (per ¡click) ¡ If ¡each ¡bidder ¡bids ¡their ¡true ¡valua/on, ¡then ¡A ¡gets ¡Slot ¡1 ¡ Payments: ¡A ¡pays ¡6*10 ¡= ¡60 ¡ B ¡pays ¡1*4 ¡= ¡4 ¡ C ¡pays ¡0*0 ¡= ¡0 ¡ and ¡her ¡payoff ¡is ¡7*10-­‑6*10=10 ¡ Truthful ¡Bidding ¡is ¡Not ¡ 10 ¡ 5 ¡ 3 ¡ 7 ¡ 1 ¡ A ¡ Necessarily ¡an ¡Equilibrium! ¡ ¡ Click-­‑through ¡ Value ¡ (and ¡therefore ¡also ¡not ¡a ¡dominant ¡strategy) ¡ 4 ¡ 5 ¡ 6 ¡ 4 ¡ rates ¡ 2 ¡ B ¡ per ¡click ¡ 10 ¡ 7 ¡ 5 ¡ 1 ¡ A ¡ 0 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 3 ¡ C ¡ Click-­‑through ¡ 4 ¡ 6 ¡ 6 ¡ rates ¡ 2 ¡ B ¡ Bidder ¡A ¡bids ¡5, ¡B ¡bids ¡4 ¡and ¡C ¡bids ¡1 ¡is ¡an ¡ equilibrium ¡ 0 ¡ 1 ¡ 3 ¡ C ¡ 1 ¡ Bidder ¡A ¡bids ¡3, ¡B ¡bids ¡5 ¡and ¡C ¡bids ¡1 ¡is ¡also ¡an ¡ Bid ¡ Value ¡ equilibrium ¡(and ¡it’s ¡not ¡socially ¡op/mal, ¡since ¡it ¡ If ¡A ¡were ¡to ¡bid ¡5, ¡then ¡she ¡gets ¡Slot ¡2 ¡and ¡her ¡payoff ¡is ¡ assigns ¡B ¡the ¡highest ¡slot) ¡ 7*4-­‑1*4=24 ¡(which ¡is ¡higher ¡than ¡10!). ¡ Vickrey-­‑Clarke-­‑Groves ¡ Mechanism ¡ Is ¡There ¡a ¡Way ¡to ¡Encourage ¡ Outcome ¡is ¡the ¡one ¡that ¡maximizes ¡ ¡ Truthful ¡Bidding? ¡ social ¡welfare. ¡ Each ¡individual ¡is ¡charged ¡the ¡harm ¡they ¡ cause ¡to ¡the ¡rest ¡of ¡the ¡world ¡ = ¡how ¡much ¡they ¡can ¡lower ¡their ¡bid ¡and ¡ s/ll ¡win. ¡ 5 ¡

11/29/11 ¡ 10 ¡ 7 ¡ 10 ¡ 7 ¡ (70, ¡28, ¡0) ¡ (70, ¡28, ¡0) ¡ 1 ¡ A ¡ 1 ¡ A ¡ Click-­‑through ¡ Click-­‑through ¡ Value ¡ Value ¡ 4 ¡ (60, ¡24, ¡0) ¡ 6 ¡ 4 ¡ (60, ¡24, ¡0) ¡ 6 ¡ rates ¡ 2 ¡ B ¡ rates ¡ 2 ¡ B ¡ per ¡click ¡ per ¡click ¡ 0 ¡ (10, ¡4, ¡0) ¡ 1 ¡ 0 ¡ (10, ¡4, ¡0) ¡ 1 ¡ 3 ¡ C ¡ 3 ¡ C ¡ First ¡assign ¡items ¡to ¡buyers ¡so ¡as ¡to ¡maximize ¡total ¡ What ¡is ¡the ¡harm ¡caused ¡by ¡bidder ¡B’s ¡existence? ¡ valua/on ¡ ¡(70 ¡+ ¡4) ¡– ¡(70 ¡+ ¡0) ¡= ¡4 ¡ What ¡is ¡the ¡harm ¡caused ¡by ¡bidder ¡A’s ¡existence? ¡ What ¡is ¡the ¡harm ¡caused ¡by ¡bidder ¡C’s ¡existence? ¡ ¡(70 ¡+ ¡24) ¡– ¡(70 ¡+ ¡24) ¡= ¡0 ¡ If ¡bidder ¡A ¡was ¡not ¡there, ¡B ¡would ¡make ¡60 ¡and ¡C ¡would ¡ make ¡4, ¡which ¡improves ¡their ¡combined ¡valua/on ¡by ¡24. ¡ So ¡A ¡has ¡to ¡pay ¡40. ¡ Some ¡interes/ng ¡ observa/ons ¡ If ¡items ¡are ¡assigned ¡and ¡prices ¡computed ¡according ¡to ¡ In ¡matching ¡markets ¡ the ¡VCG ¡procedure, ¡then ¡truthfully ¡announcing ¡ valua/ons ¡is ¡a ¡dominant ¡strategy ¡for ¡each ¡buyer, ¡and ¡ • ¡VCG ¡prices ¡= ¡ ¡unique ¡set ¡of ¡market ¡ the ¡resul/ng ¡assignment ¡maximizes ¡the ¡total ¡valua/on ¡ clearing ¡prices ¡of ¡minimum ¡total ¡sum. ¡ of ¡any ¡perfect ¡matching ¡of ¡slots ¡and ¡adver/sers. ¡ • ¡These ¡prices ¡are ¡envy-­‑free. ¡ • ¡ ¡GSP ¡has ¡a ¡pure ¡Nash ¡equilibrium ¡in ¡which ¡ Works ¡in ¡any ¡matching ¡market ¡(and ¡much ¡more ¡ generally). ¡ the ¡outcome ¡and ¡payments ¡are ¡same ¡as ¡ VCG’s. ¡ Matching ¡Market ¡ 1 ¡ 1 ¡ Market ¡Equilibria. ¡ v ij ¡= ¡value ¡of ¡buyer ¡j ¡ 2 ¡ 2 ¡ for ¡house ¡of ¡seller ¡i ¡ (a ¡non-­‑nega/ve ¡whole ¡number) ¡ 3 ¡ 3 ¡ House ¡ House ¡ sellers ¡ buyers ¡ 6 ¡