Intervention de Martin Quinn (Télécom ParisTech CVPIP) et Vincent Toubiana (CNIL) dans le séminaire EHESS d'Antonio Casilli "Etudier les cultures du numérique (Ce que les plateformes numériques font au travail)" 04.01.2016
Enchères en temps réel et données personnelles : une expérimentation
1. 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
2. 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
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
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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
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SSP3
Site
1
2
3 4
56
7
8
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26. Presentation Le Real Time Bidding (RTB)
Structure avec interm´ediaires
1
2
3 4
56
7
8
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29. Presentation Le Real Time Bidding (RTB)
Structure avec interm´ediaires
0
1
2
3 4
56
7
8
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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
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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?
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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
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