Position Auctions with Endogenous Product Information: Why Live-Streaming Advertising Is Thriving
Notice bibliographique
Résumé
Live-streaming advertising in e-commerce is soaring. Both Amazon and Alibaba have employed this novel marketing model to engage consumers by sequentially exhibiting different products through live-streaming videos. In this paper, we adopt a mechanism design framework to model live-streaming e-commerce as a position auction with endogenous provision of product information. We prove that finding the mechanism that simultaneously optimizes position allocation and information provision is NP-hard. Thus, we develop several approximation algorithms. Building on the connection to the order selection problem, our analysis establishes that heuristics relying solely on product information provision can achieve up to 66.9% of the optimal revenue in the worst case. In contrast, heuristics exploiting position allocation alone may result in arbitrarily large revenue losses. We attribute the efficacy of product information provision to its enhancement of the value of ad spots in position auctions. Our findings suggest that advertising that focuses on differentiating product information—as in live-streaming e-commerce—is more lucrative than conventional position-based sponsored search. This managerial insight remains valid when accommodating multiproduct purchases with dependency or accounting for random consumer attention spans. This paper was accepted by Omar Besbes, revenue management and market analytics. Funding: This work was supported by the National Natural Science Foundation of China [Grants 72201234, 72192805], the Hong Kong Research Grants Council [Grants 16211619, 16502219, 16212821, 16501722, C6032-21G], and the Guangdong Provincial Key Laboratory of Mathematical Foundations for Artificial Intelligence [Grant 2023B1212010001]. Supplemental Material: The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2021.01299 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».