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Minimizando o Arrependimento em Estratégias de Publicidade em Outdoors

Este estudo apresenta métodos para reduzir o arrependimento na alocação de espaços publicitários em outdoors.

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Índice

A publicidade ao ar livre, especialmente as propagandas em outdoors, se tornou uma indústria enorme que continua crescendo a cada ano. Os Anunciantes querem alcançar o maior número possível de clientes, então é crucial para eles influenciar o comportamento do consumidor de forma eficaz. Uma prática comum é que os anunciantes pagam por um certo número de visualizações do seu conteúdo, e eles precisam garantir que o fornecedor entregue as visualizações prometidas. Se o fornecedor oferecer visualizações demais, ele tem prejuízo, e se oferecer de menos, também perde. Essa situação é chamada de "arrependimento".

O objetivo deste trabalho é lidar com a questão de minimizar o arrependimento na publicidade em outdoors. Tratamos isso como um problema de escolher os melhores espaços para os outdoors de maneira que atenda às necessidades dos anunciantes enquanto minimiza perdas potenciais. Ao longo deste estudo, vamos apresentar vários métodos para alocar slots de outdoors de forma eficiente e analisar seu desempenho.

A Importância da Publicidade em Outdoors

A publicidade em outdoors é eficaz devido à sua visibilidade e à crescente tendência dos outdoors digitais. Esses anúncios são colocados em áreas com muito movimento, capturando a atenção de motoristas e pedestres. Estudos mostram que um número significativo de pessoas nota os outdoors enquanto viaja. À medida que esse método publicitário evolui, entender como medir seu impacto de forma eficaz é fundamental.

Definindo o Problema

Os outdoors são alugados pelos anunciantes de um fornecedor, que oferece a eles um número fixo de visualizações baseado no pagamento. Se as necessidades de um anunciante não forem atendidas, o fornecedor enfrenta uma perda, que eles querem minimizar. Existem dois tipos de perdas: o arrependimento excessivo por oferecer mais visualizações do que o necessário, e o arrependimento insatisfeito por não fornecer o suficiente. Ambos esses Arrependimentos precisam ser gerenciados para garantir um resultado lucrativo.

Contribuição deste Estudo

Este estudo tem como objetivo abordar vários aspectos chave da Alocação de slots sem arrependimento na publicidade em outdoors. As contribuições são as seguintes:

  1. Investigação do problema de alocação de slots sem arrependimento em contextos de múltiplos anunciantes, onde a literatura existente é limitada.
  2. Introdução de quatro Estratégias de solução eficientes para alocar slots de outdoors.
  3. Testes extensivos dessas estratégias usando dados do mundo real para comparar seu desempenho com métodos existentes.

Pesquisa Anterior

Numerosos estudos se concentraram na publicidade ao ar livre e tópicos relacionados. Essas pesquisas incluem:

  • Seleção de Locais Influentes: Identificar os melhores locais para anúncios para maximizar a visibilidade.
  • Maximização de Influência Baseada em Trajetórias: Utilizando dados de localização para determinar as melhores rotas para maximizar a eficácia do anúncio.
  • Seleção de Outdoors Influentes: Escolhendo outdoors que podem influenciar um grande número de espectadores.

Apesar desses esforços, ainda falta entendimento sobre cenários de múltiplos anunciantes, que este estudo busca abordar.

Contexto e Definição do Problema

Aqui, definimos os componentes necessários para nossa análise. Os outdoors estão estacionados em várias localizações, e seus slots têm uma duração definida. Cada slot pode estar associado a uma influência específica, que mede quantas pessoas ele pode alcançar.

Para calcular a influência, precisamos de informações sobre a trajetória de potenciais espectadores e as características dos próprios outdoors. O objetivo é alocar esses slots para diferentes anunciantes de uma maneira que minimize o arrependimento enquanto satisfaz as demandas de influência deles.

Abordagens de Solução Propostas

Dada a complexidade do problema de minimização do arrependimento, propomos quatro métodos distintos para abordá-lo de forma eficaz:

  1. Política de Alocação Eficaz (EA): Essa estratégia envolve classificar os anunciantes com base em seu orçamento e necessidades de influência e alocar slots para eles de acordo.

  2. Política de Troca Um a Um Dirigida pelo Anunciante (EAOE): Neste método, começamos com uma alocação inicial e depois trocamos slots entre anunciantes para encontrar uma configuração que reduza o arrependimento.

  3. Política de Troca Um a Um Dirigida pelo Outdoor (EBOE): Em vez de simplesmente trocar slots entre anunciantes, essa estratégia explora a possibilidade de trocar slots atribuídos por slots não alocados.

  4. Política de Troca Um para Dois Dirigida pelo Outdoor (EBTE): Semelhante à EBOE, mas essa estratégia permite que um anunciante troque um slot por dois do pool não alocado, proporcionando mais flexibilidade para encontrar um ajuste melhor.

Experimentação e Resultados

Testamos essas estratégias usando conjuntos de dados do mundo real, focando em diferentes parâmetros e circunstâncias. Os resultados indicam como cada abordagem se saiu na minimização do arrependimento em comparação com métodos existentes.

Eficácia do Pré-processamento

Antes de aplicar as estratégias principais, passamos por uma etapa de pré-processamento para remover quaisquer slots de outdoors ineficazes. Essa etapa reduziu significativamente os cálculos necessários para o processamento, permitindo uma alocação mais eficiente.

O Papel das Proporções de Demanda-Oferta

Os experimentos variaram a proporção de demanda-oferta, que representa a relação entre o que os anunciantes querem e o que o fornecedor pode fornecer. Ao ajustar essa proporção, examinamos como isso afetou o arrependimento geral e o sucesso das estratégias de alocação.

Observações

Através dos nossos estudos, fizemos várias observações chave sobre a eficácia dos métodos propostos:

  • Minimização do Arrependimento: Nossas estratégias propostas consistentemente superaram os métodos tradicionais, levando a um arrependimento geral reduzido. Isso foi particularmente significativo em cenários de alta demanda onde os anunciantes muitas vezes têm necessidades não atendidas.

  • Tempo de Cálculo: Embora alguns métodos exigissem mais tempo para serem calculados, eles levaram a melhores resultados em termos de minimização do arrependimento. Essa compensação é crítica em aplicações práticas, já que os anunciantes buscam respostas rápidas.

  • Compartilhamento de Influência: As estratégias mais bem-sucedidas envolveram uma combinação de alocação inicial eficaz e ajustes responsivos entre anunciantes e slots não alocados. Essa flexibilidade permitiu um equilíbrio mais ideal entre atender às demandas e minimizar arrependimentos.

Conclusão

Este estudo destaca a importância da alocação eficaz de slots na publicidade em outdoors e fornece várias abordagens viáveis para alcançar resultados sem arrependimento. Os resultados sugerem que, utilizando algoritmos eficientes e se adaptando a dados do mundo real, os anunciantes podem reduzir significativamente as perdas que sofrem devido a demandas de influência não atendidas.

Trabalho Futuro

Existem diversas avenidas para continuar a pesquisa, particularmente explorando ambientes online onde tanto os anunciantes quanto os slots de outdoors não são fixos, mas mudam dinamicamente. Estudos adicionais também poderiam focar em refinar os algoritmos para aumentar sua eficiência e eficácia em várias situações, abrindo caminho para ainda melhores resultados no futuro.

Fonte original

Título: Towards Regret Free Slot Allocation in Billboard Advertisement

Resumo: Creating and maximizing influence among the customers is one of the central goals of an advertiser, and hence, remains an active area of research in recent times. In this advertisement technique, the advertisers approach an influence provider for a specific number of views of their content on a payment basis. Now, if the influence provider can provide the required number of views or more, he will receive the full, else a partial payment. In the context of an influence provider, it is a loss for him if he offers more or less views. This is formalized as 'Regret', and naturally, in the context of the influence provider, the goal will be to minimize this quantity. In this paper, we solve this problem in the context of billboard advertisement and pose it as a discrete optimization problem. We propose four efficient solution approaches for this problem and analyze them to understand their time and space complexity. We implement all the solution methodologies with real-life datasets and compare the obtained results with the existing solution approaches from the literature. We observe that the proposed solutions lead to less regret while taking less computational time.

Autores: Dildar Ali, Suman Banerjee, Yamuna Prasad

Última atualização: 2024-01-29 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2401.16464

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2401.16464

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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