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PlatformBid：统一广告平台视角下的自动出价基准
实时竞价（RTB）是计算广告的核心，涉及三个关键角色：供应方平台（SSP）出售广告库存，需求方平台（DSP）代表广告主出价，广告交易平台（Ad Exchange）负责撮合拍卖。传统的自动出价算法通常只关注DSP侧，即通过调整出价来最大化广告主的转化量，而忽略平台整体收益。然而，如今的大型广告平台（如社交媒体和电商公司）往往集成了SSP、DSP和Ad Exchange的功能，从平台的角度看，自动出价不仅要为广告主争取转化，还要为平台创造更多收入。
目前缺乏以平台为中心的评估框架，这限制了自动出价研究的发展。为此，研究者提出了PlatformBid——首个从统一广告平台视角设计的综合性基准。PlatformBid定义了三种具有代表性的场景：同质竞争（所有广告主使用相同算法）、异质竞争（广告主采用多样化算法策略）以及促销竞争（如黑色星期五期间广告主增加预算以提升销量）。基于这些场景，研究者系统评估了现有自动出价方法，包括经典控制方法、基于强化学习的方法以及最新的生成式方法。此外，他们还提出了一种基于流匹配（flow-matching）的新方法BidFlow，利用流匹配的表达能力来处理动态竞争环境。在快手平台上的在线实验显示，BidFlow在目标成本上提升了0.68%，验证了PlatformBid离线与在线结果的一致性。
这一基准的提出，为自动出价研究提供了更贴近实际应用的评估工具，有望推动该领域在统一平台视角下的进一步发展。