แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

An assessment on real time bidding strategies for advertising markets

Organization : J.C. Bose University of Science and Technology Department of Computer Engineering

Organization : J.C. Bose University of Science and Technology Department of Computer Engineering
Email : komal_bhatia1@rediffmail.com

Organization : J.C. Bose University of Science and Technology. Department of Computer Engineering
Email : neelam.duhan@gmail.com
keyword: Online advertising
LCSH: Real-time data processing
; Digital marketing
LCSH: Advertising -- Technological innovations
LCSH: Marketing -- Data processing
LCSH: Internet advertising
Abstract: With the advancement in the advertising industry, Real-Time Bidding (RTB) is become the most promising framework for the ad-space auction. The main challenge in RTB is to handle the highly dynamic nature of the data and do computations with this exponentially growing SO that the involving agencies get high Return of Investment (ROI. In the RTB process, advertisers buy ad- space (impressions) published by the publisher (website owner). When user visits a webpage, an ad-space is created. If ad-space is not reserved for any specific advertiser then publisher ad-server auctions it on the open ad-market. Publisher ad-server connects to the Server-Side Platform (SSP), SSP sends the ad-request with auction information (like web cookies, unique visitors, page views per visit, sessions etc.) to Ad-Exchange (AdX), which further send the ad-request to DSPs. DSPs bid on the behalf of advertisers for the ad-space and submit it to the AdX. The winner, who bids more than other competitors, will win the auction and display her ad to the publisher website. In RTB, there are two important bid price models, from the view of advertiser. One is to estimate the utility and other is auction cost. The former deals with the probability of user responses towards displayed ad ( i.e. determination of Conversion rate (CVR) and Click through Rate (CTR)) and later deals with the amount paid by the advertisers after winning auction. In this paper an attempt has been made to provide insights about the bidding strategies from demand and supply side platforms. The motive is to give detail about real time bidding strategies with the future work guidance.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2022
Modified: 2024-05-14
Issued: 2024-05-14
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In IEEE Computer Society. 2022 Fifth International Conference on Computational Intelligence and Communication Technologies (CCICT 2022) (pp.138-145). Los Alamitos, CA : IEEE Computer Society
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 CCICT 2022pp.138-145.pdf 289.47 KB
ใช้เวลา
0.04674 วินาที

Gupta, Piyush
Title Contributor Type
An assessment on real time bidding strategies for advertising markets
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Gupta, Piyush;Bhatia, Komal Kumar;Duhan, Neelam

บทความ/Article
Bhatia, Komal Kumar
Title Contributor Type
An assessment on real time bidding strategies for advertising markets
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Gupta, Piyush;Bhatia, Komal Kumar;Duhan, Neelam

บทความ/Article
Duhan, Neelam
Title Contributor Type
An assessment on real time bidding strategies for advertising markets
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Gupta, Piyush;Bhatia, Komal Kumar;Duhan, Neelam

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 37
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 8,282
รวม 8,319 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 161,020 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 1,758 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 21 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 14 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 9 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 5 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 2 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 1 ครั้ง
รวม 162,830 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.60