Nonparametric Estimation of Sponsored Search Auctions and Impact of Ad Quality on Search Revenue
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an empirical model of sponsored search auctions where advertisers are ranked by bid and ad quality. Our model is developed under the “incomplete information” setting with a general quality scoring rule. We establish nonparametric identification of the advertiser’s valuation and its distribution given observed bids and introduce novel nonparametric estimators. Using Yahoo! search auction data, we estimate value distributions and study the bidding behavior across product categories. We also conduct a counterfactual analysis to evaluate the impact of different quality scoring rules on the auctioneer’s revenue. Product-specific scoring rules can enhance auctioneer revenue by at most 24.3% at the expense of advertiser profit (−28.3%) and consumer welfare (−30.2%). The revenue-maximizing scoring rule depends on market competitiveness. This paper was accepted by Jean-Pierre Dube, marketing. Funding: This work was supported by the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada under the Insight Development Grant [Grant 430-2022-00841] to D. Kim. Supplemental Material: The online appendix and data files are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2023.02052 .
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».