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Enregistrement W1936423809 · doi:10.1287/mksc.2015.0944

Matching Value and Market Design in Online Advertising Networks: An Empirical Analysis

2015· article· en· W1936423809 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMarketing Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Market Behavior and Pricing
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHong Kong University of Science and TechnologyChinese University of Hong KongUniversity of Hong Kong
Mots-clésCounterfactual thinkingMatching (statistics)Profit (economics)Online advertisingMicroeconomicsIncentiveRevenueAdvertisingTwo-sided marketMechanism designValue (mathematics)Incentive compatibilityEconomicsNetwork effectComputer scienceBusinessThe Internet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advertising networks have recently played an increasingly important role in the online advertising market. Critical to the success of an advertising network are two mechanisms: an allocation mechanism that efficiently matches advertisers with publishers and a pricing scheme that maximally extracts surplus from the matches. In this paper, we quantify the value and investigate the determinants of a successful advertiser-publisher match, using data from Taobao’s advertising network. A counterfactual experiment reveals that the platform’s profit under a decentralized allocation mechanism is close to the profit level when the platform centrally assigns the matching under perfect platform knowledge of matching values. In another counterfactual experiment, we explore the effect of platform technology and revenue model on the strategic choice of the pricing schemes of list price versus generalized second price (GSP) auction pricing. We find that platforms that profit from the advertiser side may have less incentive to adopt GSP auction than platforms that profit from the publisher side.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil0,807

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle