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Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une
exp´erimentation
Martin Quinn et Vincent Toubiana
ECN EHESS
04-01-2016
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 1 / 51
Outline
1 Presentation
Le Real Time Bidding (RTB)
Environnement
Contribution
2 Methodologie
Le mod`ele
Description techniques
Les exp´erimentations
3 Resultats
Resultats de la 1ere exp´erience
Travaux en cours
4 Discussion
Predictions
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 2 / 51
Outline
Introduction: le ”real time bidding”
Achat de publicit´es en volume
Advertiser
Site
Contrats (CPM,CPC etc)
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 3 / 51
Outline
Introduction: le ”real time bidding”
structure ” Adnetwork” ...
AdvertiserAdvertiserAdvertiser
Ad
network
SiteSiteSite
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 4 / 51
Outline
Introduction: le ”real time bidding”
..aujourd’hui les ench`eres en temps r´eel
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Presentation
Outline
1 Presentation
Le Real Time Bidding (RTB)
Environnement
Contribution
2 Methodologie
Le mod`ele
Description techniques
Les exp´erimentations
3 Resultats
Resultats de la 1ere exp´erience
Travaux en cours
4 Discussion
Predictions
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 6 / 51
Presentation Le Real Time Bidding (RTB)
Etat du march´e
Figure: Observatoire de la publicit´e digitale, PwC s1 2015
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Presentation Le Real Time Bidding (RTB)
Structure simplifi´ee
Platform
us1 us2 us3 ad1ad2ad3
Site
Presentation Le Real Time Bidding (RTB)
Structure simplifi´ee
Platform
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Site
1
Presentation Le Real Time Bidding (RTB)
Structure simplifi´ee
Platform
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Structure simplifi´ee
Platform
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Structure simplifi´ee
Platform
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Structure simplifi´ee
Platform
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Structure simplifi´ee
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Structure simplifi´ee
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Presentation Le Real Time Bidding (RTB)
Structure avec interm´ediaires
Platform
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DSP1 DSP2
DSP3
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Structure avec interm´ediaires
Platform
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Structure avec interm´ediaires
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Structure avec interm´ediaires
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Structure avec interm´ediaires
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Structure avec interm´ediaires
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Structure avec interm´ediaires
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Structure avec interm´ediaires
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Structure avec interm´ediaires
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Structure avec interm´ediaires
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Structure avec interm´ediaires
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Presentation Le Real Time Bidding (RTB)
Structure avec interm´ediaires
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Structure avec interm´ediaires
0
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Structure avec interm´ediaires
0
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Presentation Le Real Time Bidding (RTB)
Le ”cookie matching”
Platform
User Bidder
Presentation Le Real Time Bidding (RTB)
Le ”cookie matching”
Platform
User Bidder
1
La platforme
lit le cookie
de l’utilisateur
”AAA”
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Le ”cookie matching”
Platform
User Bidder
1
La platforme
lit le cookie
de l’utilisateur
”AAA”
2
La platforme
pr´esente le
cookie ”AAA”
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Le ”cookie matching”
Platform
User Bidder
1
La platforme
lit le cookie
de l’utilisateur
”AAA”
2
La platforme
pr´esente le
cookie ”AAA”
Peut lire ”AAA”
mais pas son
propre cookie
⇒mauvaise
ench`ere
Presentation Le Real Time Bidding (RTB)
Le ”cookie matching”
Platform
User Bidder
1
La platforme
lit le cookie
de l’utilisateur
”AAA”
2
La platforme
pr´esente le
cookie ”AAA”
Peut lire ”AAA”
mais pas son
propre cookie
⇒mauvaise
ench`ere
3
Presentation Le Real Time Bidding (RTB)
Le ”cookie matching”
Platform
User Bidder
1
La platforme
lit le cookie
de l’utilisateur
”AAA”
2
La platforme
pr´esente le
cookie ”AAA”
Peut lire ”AAA”
mais pas son
propre cookie
⇒mauvaise
ench`ere
3
4
L’ench´erisseur
comprend que
”AAA” = ”123”
⇒meilleure
information
Presentation Le Real Time Bidding (RTB)
Le ”cookie matching”
Platform
User Bidder
1
La platforme
lit le cookie
de l’utilisateur
”AAA”
2
La platforme
pr´esente le
cookie ”AAA”
Peut lire ”AAA”
mais pas son
propre cookie
⇒mauvaise
ench`ere
3
4
L’ench´erisseur
comprend que
”AAA” = ”123”
⇒meilleure
information
table de correspondance
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Presentation Environnement
Privatics
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 14 / 51
Presentation Environnement
Privatics
2013 ⇒ Papier de l’´equipe Privatics de l’INRIA ”Selling off
privacy at auction”, Olejnik, Minh-Dung and Castellucia.
Probl´ematiques: quel prix pour les donn´ees personnelles dans le
RTB? Quelle diffusion des donn´ees personnelles?
Exploitation d’une faille dans le processus RTB → r´ecup´eration
du prix des emplacements publicitaires ( 25% des prix visibles).
Construction de robots:
1 Caract´erisation des robots en fonction de diff´erentes cat´egories de
profils type.
2 R´ecup´eration des prix sur une liste de sites identifi´es.
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 14 / 51
Presentation Environnement
R´esultats de l’´equipe Privatics
Fr´equence et impact du cookie matching dans les
ench`eres⇒consid´erable,
Impact des caract´eristiques du cookies sur le prix pratiqu´es
pour un emplacement publicitaire.
Mise `a disposition d’un outil quantified self:
http://yourvalue.inrialpes.fr/
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 15 / 51
Presentation Environnement
R´esultats de l’´equipe Privatics
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Presentation Environnement
Enjeux
Enjeux de recherche:
Quel prix pour les donn´ees personnelles? Pour les donn´ees
contextuelles?⇒ Quel prix pour cet utilisateur dans cette situation?
Quel environnement concurrentiel dans le RTB?
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Presentation Environnement
Enjeux
Enjeux de recherche:
::::
Quel::::
prix:::::
pour:::
les::::::::
donn´ees:::::::::::::
personnelles? Pour les donn´ees
contextuelles?⇒ Quel prix pour cet utilisateur dans cettesituation?
Quel environnement concurrentiel dans le RTB?
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 18 / 51
Presentation Environnement
Enjeux
Enjeux de recherche:
::::
Quel::::
prix:::::
pour:::
les::::::::
donn´ees:::::::::::::
personnelles? Pour les donn´ees
contextuelles?⇒ Quel prix pour cet utilisateur dans cette situation?
Quel environnement concurrentiel dans le RTB?
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 19 / 51
Presentation Environnement
Enjeux
Enjeux de recherche:
::::
Quel::::
prix:::::
pour:::
les::::::::
donn´ees:::::::::::::
personnelles? Pour les donn´ees
contextuelles?⇒ Quel prix pour cet utilisateur dans cette situation?
Quel environnement concurrentiel dans le RTB?==¿ les strat´egies
des ench´erisseurs sont-elles diff´erentes?
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 20 / 51
Presentation Environnement
M´ethode
Mˆeme m´ethodologie de r´ecup´eration des prix ,
Mod`ele statistique permettant de comprendre l’impact crois´e
d’un utilisateur dans une situation sur le prix,
Plusieurs aspects `a prendre en compte dans la formulation d’une
ench`ere.
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 21 / 51
Presentation Environnement
Aspects
La structure concurentielle
Le partage de la valeur
L’information disponible
Les strat´egies possibles
Utilisateurs
Publicitaires
Environnement
valeur des donn´ees personnelles
valeur du contexte
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Presentation Environnement
Type d’ench`ere
Ench`eres au second prix (Vickrey),
Un seul emplacement `a la fois ,
Prix plancher.
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 23 / 51
Presentation Environnement
Environment informationnel
Information incompl`ete et imparfaite: base commune + cookie
propri´etaire,
Cookie matching: entre tous les acteurs, de mani`ere r´ep´et´e... ⇒
ench`eres en information maximum.
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Presentation Contribution
1ere
exp´erimentation
Analyse h´edonique des prix pratiqu´es:
Comprendre l’impact de chaque caract´eristiques de l’ench`ere sur
le prix,
Analyser les diff´erentes strat´egies des ench´erisseurs.
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 25 / 51
Presentation Contribution
2nd
exp´erimentation
Analyse dynamique du prix face `a des chocs:
Protection/anonymat: changement de comportement pendant le
surf, concernant l’anonymat/la vie priv´ee,
Diversification du profil: nouvelles pr´ef´erences pour d’autres
cat´egories pendant le surf,
Actions contributives volontaires: commentaires, notes...
pendant le surf.
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 26 / 51
Methodologie
Outline
1 Presentation
Le Real Time Bidding (RTB)
Environnement
Contribution
2 Methodologie
Le mod`ele
Description techniques
Les exp´erimentations
3 Resultats
Resultats de la 1ere exp´erience
Travaux en cours
4 Discussion
Predictions
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Methodologie Le mod`ele
Design
Profil
Categories
V. d´emographiques
Intention d’achat
Protection
Crawler
Profil
Crawler
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 28 / 51
Methodologie Le mod`ele
Design
Crawler
Rtb Site 1
Rtb Site 2
Rtb Site 3
Rtb Site 4
Rtb Site 5
Rtb Site 6
Rtb Site 7
Rtb Site 8
Rtb Site 9
Rtb Site 10
Rtb Site 11
Rtb Site 12
Rtb Site 13
Rtb Site ...
Rtb Site 11
Rtb Site 12
Rtb Site N
Rtb Site 11
Rtb Site 12
Rtb Site N
Rtb Site 11
Rtb Site 12
Rtb Site N
Base de
prix RTB
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Methodologie Description techniques
Probl`emes
1 Crawler instable, peu scalable et peu instanciable
2 Variables d´emographiques: google ferme Ad preferences
3 Tous les prix ne sont pas visibles
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 30 / 51
Methodologie Description techniques
1: nouveau Crawler
OpenWPM est un crawler d´evelopp´e par Princeton.
L’outil est con¸cu sp´ecifiquement pour crawler un mˆeme site avec
plusieur profils
Un ”TaskManager” distribue les tˆaches aux diff´erents crawlers:
Si un partie du crawler crash, cela n’impact pas les autres crawls.
Cela permet de faire tourner deux fois plus de profils en parall`ele.
Les diff´erentes instances ´etaient lanc´ees depuis le mˆeme process ⇒
manque de stabilit´e.
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 31 / 51
Methodologie Description techniques
Task manager
Task manager Instance 1
Instance 2
Instance 3
Profil 1
Profil 2
Profil 3
Site ..
Site 1
Site n
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 32 / 51
Methodologie Description techniques
2: Ad preferences
Une ´equipe de Carnegie Melon a ´etudi´e l’impact des crit`eres
d´emographiques sur les publicit´ees affich´ees.
Ils ont notament observ´e que les hommes se voyaient proposer des
annonces d’emplois correspondant `a des salaires plus ´elev´es.
L’´etude s’appuyait sur ”Ads preferences” qui permettait de renseigner
les donn´ees sociaux-d´emo utilis´ees par Google.
Google a salu´e l’´etude ... et ferm´e ”Ads preferences” quelques
semaines plus tard.
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 33 / 51
Methodologie Description techniques
2: Ad preferences
Alternative ⇒ Exelate (un Data-broker):
Diff´erentes donn´ees socio-d´emo peuvent ˆetre renseign´ees
D`es que le profil est renseign´e, il’y a une synchronisation avec
plusieurs acteurs (dont Google)
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 34 / 51
Methodologie Description techniques
Exelate
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Methodologie Description techniques
Ce que nous observons
L’extension ”RTB Watcher” de l’INRIA est utilis´ee pour collecter:
Les prix des publicit´es
Le nom du ad-exchanger ainsi que l’ench´erisseur gagnant
Les ”cookies matching” (ce qui permet un proxy du nombre
d’ench´erisseurs)
L’extension a ´et´e modifi´ee pour extraire les informations suivantes:
Annonceur qui affiche sa publicit´e
Dimension de la publicit´e
Le script qui affiche la publicit´e
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 36 / 51
Methodologie Description techniques
Autres variables
Caract´eristiques du site: cat´egorie, acteurs tierces, r´eputation,
vues, rang
Caract´eristiques environnementales: aspect temporel,
g´eographique...
Caract´eristiques de la plateforme: premium ou pas, reputation...
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 37 / 51
Methodologie Les exp´erimentations
1ere
exp´erimentation
Profils
72 profils vides → d´etermination sur 5 variables (rapport IAB):
Cat´egorie: Sport, Mode, Technologie
Variables d´emographiques: age et sexe
Protection: aucune ou DNT =+ acteurs tierces
Intention d’achat: oui ou non
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 38 / 51
Methodologie Les exp´erimentations
1ere
exp´erimentation
72 profils Cat´egories
V. d´emographiques
Protection
Intention d’achat
Crawler
72 profils Site ..
Site 1
Site n
Crawler
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 39 / 51
Methodologie Les exp´erimentations
2nd
exp´erimentation
Profils
4 groupes de 18 profils vides → d´etermination sur 4 variables.
Cat´egorie: Sport, Mode, Technologie
Variables d´emographiques: age et sexe
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 40 / 51
Methodologie Les exp´erimentations
2nd
exp´erimentation
Nous cr´eons trois types de choc:
Protection/anonymat: changement de comportement pendant le surf,
l’internaute s’oppose `a la publicit´ee cibl´ee
Diversification du profil: nouvelles pr´ef´erences pour d’autres
cat´egories pendant le surf
Actions contributives volontaires: commentaires, notes... pendant le
surf
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 41 / 51
Methodologie Les exp´erimentations
2nd
exp´erimentation
72 profils Cat´egories
V. d´emographiques
Crawler
group 2
group 1
group 3
group 4
..
Site 2
Site 1
..
Site n
..
Site 2
Site 1
..
Site n
Control
Choc 1
Choc 2
Choc 3
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 42 / 51
Resultats
Outline
1 Presentation
Le Real Time Bidding (RTB)
Environnement
Contribution
2 Methodologie
Le mod`ele
Description techniques
Les exp´erimentations
3 Resultats
Resultats de la 1ere exp´erience
Travaux en cours
4 Discussion
Predictions
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 43 / 51
Resultats Resultats de la 1ere
exp´erience
L’Inria et nos r´esultats
L’analyse des profils:
Prix sup´erieurs avec intention d’achat (significatif dans toutes les
cat´egories).
Diff´erents niveaux de prix entre cat´egories (Mode>Sport>Techno).
Effet n´egatif significatif de la protection des utilisateurs sur le prix
(seulement pour quelques ench´erisseurs).
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 44 / 51
Resultats Resultats de la 1ere
exp´erience
R´esultats pr´eliminaires
R´esultats similaires pour l’analyse contextuelle:
Effet temporel: prix sup´erieur le matin (mais significatifs seulement
pour quelques sites/encherisseurs).
Diff´erences tr`es significatives de prix entre ench´erisseur ⇒diff´erentes
strat´egies.
Prix et sites: notion de sites stars dans des cas pr´ecis.
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 45 / 51
Resultats Resultats de la 1ere
exp´erience
Strat´egie des ench´erisseurs
Diff´erentes strat´egies:
Profils pr´ecis dans une situation pr´ecise: importante variation entre
les ench´erisseurs
Les entreprises int´eress´ees par le mˆeme couple profil/contexte ne
font pas forc´ement augmenter les prix. ⇒ ´evitent la concurrence
frontale,
Souligne les diff´erentes strat´egies et une possible entente tacite sur
la r´epartition des segments d’utilisateurs.
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 46 / 51
Resultats Travaux en cours
Travaux encours
Renforcer la 1ere exp´erimentation ⇒ D´ecomposer le prix gagnant en
fonction des caract´eristiques.
2nd exp´erimentation ⇒ Analyser l’impact des changements de
pr´ef´erences des utilisateurs sur le comportement des ench´erisseurs.
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 47 / 51
Discussion
Outline
1 Presentation
Le Real Time Bidding (RTB)
Environnement
Contribution
2 Methodologie
Le mod`ele
Description techniques
Les exp´erimentations
3 Resultats
Resultats de la 1ere exp´erience
Travaux en cours
4 Discussion
Predictions
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 48 / 51
Discussion Predictions
Native advertising
La limite entre contenu organique, contenu sponsoris´e
et publicit´e n’est pas clairement d´efinie,
Le Native Advertising m´elange la publicit´e au contenu.
Certains l’ont d´ej`a automatis´e,
Une personnalisation du contenu ”sponsoris´e” bas´ee
sur les profils et le RTB.
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 49 / 51
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Le CPM et le ClickBait
Le RTB diminue
l’importance du contexte
dans lequel une pub est vue,
Paiement ”`a la publicit´e
vue” ⇒ d´eveloppement de
titre accrocheur,
R´emun´eration des auteurs
selon le trafic,
Tendance `a ´ecrire des
articles ”viraux” qui seront
plus consult´es.
Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 50 / 51
Discussion Predictions
Merci
Questions?
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  • 3. Outline Introduction: le ”real time bidding” Achat de publicit´es en volume Advertiser Site Contrats (CPM,CPC etc) Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 3 / 51
  • 4. Outline Introduction: le ”real time bidding” structure ” Adnetwork” ... AdvertiserAdvertiserAdvertiser Ad network SiteSiteSite Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 4 / 51
  • 5. Outline Introduction: le ”real time bidding” ..aujourd’hui les ench`eres en temps r´eel Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 5 / 51
  • 6. Presentation Outline 1 Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Environnement Contribution 2 Methodologie Le mod`ele Description techniques Les exp´erimentations 3 Resultats Resultats de la 1ere exp´erience Travaux en cours 4 Discussion Predictions Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 6 / 51
  • 7. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Etat du march´e Figure: Observatoire de la publicit´e digitale, PwC s1 2015 Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 7 / 51
  • 8. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure simplifi´ee Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 Site
  • 9. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure simplifi´ee Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 Site 1
  • 10. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure simplifi´ee Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 Site 1 2
  • 11. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure simplifi´ee Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 Site 1 2 3
  • 12. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure simplifi´ee Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 Site 1 2 3 4
  • 13. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure simplifi´ee Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 Site 1 2 3 4 5
  • 14. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure simplifi´ee Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 Site 1 2 3 4 5 6 Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 8 / 51
  • 15. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure simplifi´ee 1 2 3 4 5 6 Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 9 / 51
  • 16. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure avec interm´ediaires Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 DSP1 DSP2 DSP3 SSP1SSP2 SSP3 Site
  • 17. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure avec interm´ediaires Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 DSP1 DSP2 DSP3 SSP1SSP2 SSP3 Site
  • 18. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure avec interm´ediaires Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 DSP1 DSP2 DSP3 SSP1SSP2 SSP3 Site 1
  • 19. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure avec interm´ediaires Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 DSP1 DSP2 DSP3 SSP1SSP2 SSP3 Site 1 2
  • 20. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure avec interm´ediaires Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 DSP1 DSP2 DSP3 SSP1SSP2 SSP3 Site 1 2 3
  • 21. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure avec interm´ediaires Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 DSP1 DSP2 DSP3 SSP1SSP2 SSP3 Site 1 2 3 4
  • 22. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure avec interm´ediaires Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 DSP1 DSP2 DSP3 SSP1SSP2 SSP3 Site 1 2 3 4 5
  • 23. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure avec interm´ediaires Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 DSP1 DSP2 DSP3 SSP1SSP2 SSP3 Site 1 2 3 4 56
  • 24. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure avec interm´ediaires Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 DSP1 DSP2 DSP3 SSP1SSP2 SSP3 Site 1 2 3 4 56 7
  • 25. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure avec interm´ediaires Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 DSP1 DSP2 DSP3 SSP1SSP2 SSP3 Site 1 2 3 4 56 7 8 Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 10 / 51
  • 26. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure avec interm´ediaires 1 2 3 4 56 7 8 Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 11 / 51
  • 27. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure avec interm´ediaires 0
  • 28. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure avec interm´ediaires 0 1
  • 29. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure avec interm´ediaires 0 1 2 3 4 56 7 8 Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 12 / 51
  • 30. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Le ”cookie matching” Platform User Bidder
  • 31. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Le ”cookie matching” Platform User Bidder 1 La platforme lit le cookie de l’utilisateur ”AAA”
  • 32. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Le ”cookie matching” Platform User Bidder 1 La platforme lit le cookie de l’utilisateur ”AAA” 2 La platforme pr´esente le cookie ”AAA”
  • 33. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Le ”cookie matching” Platform User Bidder 1 La platforme lit le cookie de l’utilisateur ”AAA” 2 La platforme pr´esente le cookie ”AAA” Peut lire ”AAA” mais pas son propre cookie ⇒mauvaise ench`ere
  • 34. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Le ”cookie matching” Platform User Bidder 1 La platforme lit le cookie de l’utilisateur ”AAA” 2 La platforme pr´esente le cookie ”AAA” Peut lire ”AAA” mais pas son propre cookie ⇒mauvaise ench`ere 3
  • 35. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Le ”cookie matching” Platform User Bidder 1 La platforme lit le cookie de l’utilisateur ”AAA” 2 La platforme pr´esente le cookie ”AAA” Peut lire ”AAA” mais pas son propre cookie ⇒mauvaise ench`ere 3 4 L’ench´erisseur comprend que ”AAA” = ”123” ⇒meilleure information
  • 36. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Le ”cookie matching” Platform User Bidder 1 La platforme lit le cookie de l’utilisateur ”AAA” 2 La platforme pr´esente le cookie ”AAA” Peut lire ”AAA” mais pas son propre cookie ⇒mauvaise ench`ere 3 4 L’ench´erisseur comprend que ”AAA” = ”123” ⇒meilleure information table de correspondance Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 13 / 51
  • 37. Presentation Environnement Privatics Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 14 / 51
  • 38. Presentation Environnement Privatics 2013 ⇒ Papier de l’´equipe Privatics de l’INRIA ”Selling off privacy at auction”, Olejnik, Minh-Dung and Castellucia. Probl´ematiques: quel prix pour les donn´ees personnelles dans le RTB? Quelle diffusion des donn´ees personnelles? Exploitation d’une faille dans le processus RTB → r´ecup´eration du prix des emplacements publicitaires ( 25% des prix visibles). Construction de robots: 1 Caract´erisation des robots en fonction de diff´erentes cat´egories de profils type. 2 R´ecup´eration des prix sur une liste de sites identifi´es. Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 14 / 51
  • 39. Presentation Environnement R´esultats de l’´equipe Privatics Fr´equence et impact du cookie matching dans les ench`eres⇒consid´erable, Impact des caract´eristiques du cookies sur le prix pratiqu´es pour un emplacement publicitaire. Mise `a disposition d’un outil quantified self: http://yourvalue.inrialpes.fr/ Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 15 / 51
  • 40. Presentation Environnement R´esultats de l’´equipe Privatics Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 16 / 51
  • 41. Presentation Environnement Enjeux Enjeux de recherche: Quel prix pour les donn´ees personnelles? Pour les donn´ees contextuelles?⇒ Quel prix pour cet utilisateur dans cette situation? Quel environnement concurrentiel dans le RTB? Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 17 / 51
  • 42. Presentation Environnement Enjeux Enjeux de recherche: :::: Quel:::: prix::::: pour::: les:::::::: donn´ees::::::::::::: personnelles? Pour les donn´ees contextuelles?⇒ Quel prix pour cet utilisateur dans cettesituation? Quel environnement concurrentiel dans le RTB? Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 18 / 51
  • 43. Presentation Environnement Enjeux Enjeux de recherche: :::: Quel:::: prix::::: pour::: les:::::::: donn´ees::::::::::::: personnelles? Pour les donn´ees contextuelles?⇒ Quel prix pour cet utilisateur dans cette situation? Quel environnement concurrentiel dans le RTB? Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 19 / 51
  • 44. Presentation Environnement Enjeux Enjeux de recherche: :::: Quel:::: prix::::: pour::: les:::::::: donn´ees::::::::::::: personnelles? Pour les donn´ees contextuelles?⇒ Quel prix pour cet utilisateur dans cette situation? Quel environnement concurrentiel dans le RTB?==¿ les strat´egies des ench´erisseurs sont-elles diff´erentes? Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 20 / 51
  • 45. Presentation Environnement M´ethode Mˆeme m´ethodologie de r´ecup´eration des prix , Mod`ele statistique permettant de comprendre l’impact crois´e d’un utilisateur dans une situation sur le prix, Plusieurs aspects `a prendre en compte dans la formulation d’une ench`ere. Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 21 / 51
  • 46. Presentation Environnement Aspects La structure concurentielle Le partage de la valeur L’information disponible Les strat´egies possibles Utilisateurs Publicitaires Environnement valeur des donn´ees personnelles valeur du contexte Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 22 / 51
  • 47. Presentation Environnement Type d’ench`ere Ench`eres au second prix (Vickrey), Un seul emplacement `a la fois , Prix plancher. Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 23 / 51
  • 48. Presentation Environnement Environment informationnel Information incompl`ete et imparfaite: base commune + cookie propri´etaire, Cookie matching: entre tous les acteurs, de mani`ere r´ep´et´e... ⇒ ench`eres en information maximum. Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 24 / 51
  • 49. Presentation Contribution 1ere exp´erimentation Analyse h´edonique des prix pratiqu´es: Comprendre l’impact de chaque caract´eristiques de l’ench`ere sur le prix, Analyser les diff´erentes strat´egies des ench´erisseurs. Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 25 / 51
  • 50. Presentation Contribution 2nd exp´erimentation Analyse dynamique du prix face `a des chocs: Protection/anonymat: changement de comportement pendant le surf, concernant l’anonymat/la vie priv´ee, Diversification du profil: nouvelles pr´ef´erences pour d’autres cat´egories pendant le surf, Actions contributives volontaires: commentaires, notes... pendant le surf. Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 26 / 51
  • 51. Methodologie Outline 1 Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Environnement Contribution 2 Methodologie Le mod`ele Description techniques Les exp´erimentations 3 Resultats Resultats de la 1ere exp´erience Travaux en cours 4 Discussion Predictions Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 27 / 51
  • 52. Methodologie Le mod`ele Design Profil Categories V. d´emographiques Intention d’achat Protection Crawler Profil Crawler Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 28 / 51
  • 53. Methodologie Le mod`ele Design Crawler Rtb Site 1 Rtb Site 2 Rtb Site 3 Rtb Site 4 Rtb Site 5 Rtb Site 6 Rtb Site 7 Rtb Site 8 Rtb Site 9 Rtb Site 10 Rtb Site 11 Rtb Site 12 Rtb Site 13 Rtb Site ... Rtb Site 11 Rtb Site 12 Rtb Site N Rtb Site 11 Rtb Site 12 Rtb Site N Rtb Site 11 Rtb Site 12 Rtb Site N Base de prix RTB Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 29 / 51
  • 54. Methodologie Description techniques Probl`emes 1 Crawler instable, peu scalable et peu instanciable 2 Variables d´emographiques: google ferme Ad preferences 3 Tous les prix ne sont pas visibles Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 30 / 51
  • 55. Methodologie Description techniques 1: nouveau Crawler OpenWPM est un crawler d´evelopp´e par Princeton. L’outil est con¸cu sp´ecifiquement pour crawler un mˆeme site avec plusieur profils Un ”TaskManager” distribue les tˆaches aux diff´erents crawlers: Si un partie du crawler crash, cela n’impact pas les autres crawls. Cela permet de faire tourner deux fois plus de profils en parall`ele. Les diff´erentes instances ´etaient lanc´ees depuis le mˆeme process ⇒ manque de stabilit´e. Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 31 / 51
  • 56. Methodologie Description techniques Task manager Task manager Instance 1 Instance 2 Instance 3 Profil 1 Profil 2 Profil 3 Site .. Site 1 Site n Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 32 / 51
  • 57. Methodologie Description techniques 2: Ad preferences Une ´equipe de Carnegie Melon a ´etudi´e l’impact des crit`eres d´emographiques sur les publicit´ees affich´ees. Ils ont notament observ´e que les hommes se voyaient proposer des annonces d’emplois correspondant `a des salaires plus ´elev´es. L’´etude s’appuyait sur ”Ads preferences” qui permettait de renseigner les donn´ees sociaux-d´emo utilis´ees par Google. Google a salu´e l’´etude ... et ferm´e ”Ads preferences” quelques semaines plus tard. Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 33 / 51
  • 58. Methodologie Description techniques 2: Ad preferences Alternative ⇒ Exelate (un Data-broker): Diff´erentes donn´ees socio-d´emo peuvent ˆetre renseign´ees D`es que le profil est renseign´e, il’y a une synchronisation avec plusieurs acteurs (dont Google) Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 34 / 51
  • 59. Methodologie Description techniques Exelate Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 35 / 51
  • 60. Methodologie Description techniques Ce que nous observons L’extension ”RTB Watcher” de l’INRIA est utilis´ee pour collecter: Les prix des publicit´es Le nom du ad-exchanger ainsi que l’ench´erisseur gagnant Les ”cookies matching” (ce qui permet un proxy du nombre d’ench´erisseurs) L’extension a ´et´e modifi´ee pour extraire les informations suivantes: Annonceur qui affiche sa publicit´e Dimension de la publicit´e Le script qui affiche la publicit´e Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 36 / 51
  • 61. Methodologie Description techniques Autres variables Caract´eristiques du site: cat´egorie, acteurs tierces, r´eputation, vues, rang Caract´eristiques environnementales: aspect temporel, g´eographique... Caract´eristiques de la plateforme: premium ou pas, reputation... Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 37 / 51
  • 62. Methodologie Les exp´erimentations 1ere exp´erimentation Profils 72 profils vides → d´etermination sur 5 variables (rapport IAB): Cat´egorie: Sport, Mode, Technologie Variables d´emographiques: age et sexe Protection: aucune ou DNT =+ acteurs tierces Intention d’achat: oui ou non Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 38 / 51
  • 63. Methodologie Les exp´erimentations 1ere exp´erimentation 72 profils Cat´egories V. d´emographiques Protection Intention d’achat Crawler 72 profils Site .. Site 1 Site n Crawler Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 39 / 51
  • 64. Methodologie Les exp´erimentations 2nd exp´erimentation Profils 4 groupes de 18 profils vides → d´etermination sur 4 variables. Cat´egorie: Sport, Mode, Technologie Variables d´emographiques: age et sexe Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 40 / 51
  • 65. Methodologie Les exp´erimentations 2nd exp´erimentation Nous cr´eons trois types de choc: Protection/anonymat: changement de comportement pendant le surf, l’internaute s’oppose `a la publicit´ee cibl´ee Diversification du profil: nouvelles pr´ef´erences pour d’autres cat´egories pendant le surf Actions contributives volontaires: commentaires, notes... pendant le surf Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 41 / 51
  • 66. Methodologie Les exp´erimentations 2nd exp´erimentation 72 profils Cat´egories V. d´emographiques Crawler group 2 group 1 group 3 group 4 .. Site 2 Site 1 .. Site n .. Site 2 Site 1 .. Site n Control Choc 1 Choc 2 Choc 3 Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 42 / 51
  • 67. Resultats Outline 1 Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Environnement Contribution 2 Methodologie Le mod`ele Description techniques Les exp´erimentations 3 Resultats Resultats de la 1ere exp´erience Travaux en cours 4 Discussion Predictions Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 43 / 51
  • 68. Resultats Resultats de la 1ere exp´erience L’Inria et nos r´esultats L’analyse des profils: Prix sup´erieurs avec intention d’achat (significatif dans toutes les cat´egories). Diff´erents niveaux de prix entre cat´egories (Mode>Sport>Techno). Effet n´egatif significatif de la protection des utilisateurs sur le prix (seulement pour quelques ench´erisseurs). Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 44 / 51
  • 69. Resultats Resultats de la 1ere exp´erience R´esultats pr´eliminaires R´esultats similaires pour l’analyse contextuelle: Effet temporel: prix sup´erieur le matin (mais significatifs seulement pour quelques sites/encherisseurs). Diff´erences tr`es significatives de prix entre ench´erisseur ⇒diff´erentes strat´egies. Prix et sites: notion de sites stars dans des cas pr´ecis. Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 45 / 51
  • 70. Resultats Resultats de la 1ere exp´erience Strat´egie des ench´erisseurs Diff´erentes strat´egies: Profils pr´ecis dans une situation pr´ecise: importante variation entre les ench´erisseurs Les entreprises int´eress´ees par le mˆeme couple profil/contexte ne font pas forc´ement augmenter les prix. ⇒ ´evitent la concurrence frontale, Souligne les diff´erentes strat´egies et une possible entente tacite sur la r´epartition des segments d’utilisateurs. Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 46 / 51
  • 71. Resultats Travaux en cours Travaux encours Renforcer la 1ere exp´erimentation ⇒ D´ecomposer le prix gagnant en fonction des caract´eristiques. 2nd exp´erimentation ⇒ Analyser l’impact des changements de pr´ef´erences des utilisateurs sur le comportement des ench´erisseurs. Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 47 / 51
  • 72. Discussion Outline 1 Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Environnement Contribution 2 Methodologie Le mod`ele Description techniques Les exp´erimentations 3 Resultats Resultats de la 1ere exp´erience Travaux en cours 4 Discussion Predictions Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 48 / 51
  • 73. Discussion Predictions Native advertising La limite entre contenu organique, contenu sponsoris´e et publicit´e n’est pas clairement d´efinie, Le Native Advertising m´elange la publicit´e au contenu. Certains l’ont d´ej`a automatis´e, Une personnalisation du contenu ”sponsoris´e” bas´ee sur les profils et le RTB. Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 49 / 51
  • 74. Discussion Predictions Le CPM et le ClickBait Le RTB diminue l’importance du contexte dans lequel une pub est vue, Paiement ”`a la publicit´e vue” ⇒ d´eveloppement de titre accrocheur, R´emun´eration des auteurs selon le trafic, Tendance `a ´ecrire des articles ”viraux” qui seront plus consult´es. Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 50 / 51
  • 75. Discussion Predictions Merci Questions? martin.quinn@telecom-paristech.fr vtoubiana@cnil.fr Martin Quinn et Vincent Toubiana (ECN EHESS)Ench`eres en temps r´eel et donn´ees personnelles: une exp´erimentation04-01-2016 51 / 51