Shapley Value Methods for Attribution Modeling in Online Advertising

Auteurs : Kaifeng Zhao, Seyed Hanif Mahboobi, Saeed R. Bagheri

Résumé scientifique

This paper re-examines the Shapley value methods for attribution analysis in the area of online advertising. As a credit allocation solution in cooperative game theory, Shapley value method directly quantifies the contribution of online advertising inputs to the advertising key performance indicator (KPI) across multiple channels. We simplify its calculation by developing an alternative mathematical formulation. The new formula significantly improves the computational efficiency and therefore extends the scope of applicability. Based on the simplified formula, we further develop the ordered Shapley value method. The proposed method is able to take into account the order of channels visited by users. We claim that it provides a more comprehensive insight by evaluating the attribution of channels at different stages of user conversion journeys. The proposed approaches are illustrated using a real-world online advertising campaign dataset.

Les articles autour de lui, par date et par proximité

Plus haut, c’est plus proche de cet article ; à gauche, c’est plus ancien. Les traits relient les articles proches entre eux : les groupes de traits sont des sous-thèmes. Sélectionnez un point pour voir pourquoi il est là. Retour au résumé de cet article

Les articles les plus proches Les travaux antérieurs sur lesquels il s’appuie Les articles qui le citent

Les articles autour de celui-ci

Classés selon la proximité de leur titre et de leur résumé avec ceux de cet article. Sélectionnez-en pour les lire ensemble.

Les articles les plus proches

Proche Cité par cet article
Beyond the Last Touch: Attribution in Online Advertising
Ron Berman · 2018 · Marketing science (Providence, R.I.) · cité 143 fois · Pas encore résumé

Résumé scientifique
Online advertisers often utilize multiple publishers and bid in multiple auctions concurrently to deliver ads, a process which may result in externalities between publishers that impact advertising effectiveness. In conjunction with these externalities, uncertainty about consumer visit patterns may limit the advertiser's ability to optimize its campaigns.We define the attribution problem as the attempt to measure such uncertainties and correct for the externalities, and determine the characteristics of a good attribution process. Using an analytical model of an online campaign we show that publisher externalities will lead an advertiser to shift from truthful bidding in equilibrium, and that…
Proche* Cité par cet article
A Non-parametric Approach to the Multi-channel Attribution Problem
M. Yadagiri, Shiv Kumar Saini, R. Sinha · 2015 · WISE · cité 18 fois · Pas encore résumé
Proche
Counterfactual Shapley Additive Explanations
Emanuele Albini, Jason Long, Danial Dervovic et al. · 2021 · Machine Learning · cité 80 fois · Résumé IA disponible

Résumé scientifique
Feature attributions are a common paradigm for model explanations due to their simplicity in assigning a single numeric score for each input feature to a model. In the actionable recourse setting, wherein the goal of the explanations is to improve outcomes for model consumers, it is often unclear how feature attributions should be correctly used. With this work, we aim to strengthen and clarify the link between actionable recourse and feature attributions. Concretely, we propose a variant of SHAP, Counterfactual SHAP (CF-SHAP), that incorporates counterfactual information to produce a background dataset for use within the marginal (a.k.a. interventional) Shapley value framework. We motivate …
Proche* Cité par cet article
Attributing Conversions in a Multichannel Online Marketing Environment: An Empirical Model and a Field Experiment
Hong-Shuang Li, P. K. Kannan · 2014 · Journal of Marketing Research · cité 446 fois · Pas encore résumé
Proche* Cité par cet article Utilisé en profondeur par cet article Une méthode qu’il utilise
Causally motivated attribution for online advertising
Brian Dalessandro, Claudia Perlich, Ori Stitelman et al. · 2012 · International Workshop on Data Mining for Online Advertising · cité 122 fois · Pas encore résumé
Proche* Cité par cet article
Attribution Theory and Advertising Effectiveness
Richard M. Sparkman, William B. Locander · 1980 · Journal of Consumer Research · cité 108 fois · Pas encore résumé
Apparenté Cité par cet article Une méthode qu’il utilise
Do display ads influence search? Attribution and dynamics in online advertising
Pavel Kireyev, Koen H. Pauwels, Sunil Gupta · 2016 · International Journal of Research in Marketing · cité 167 fois · Pas encore résumé

Résumé scientifique
As firms increasingly rely on online media to acquire consumers, marketing managers rely on online metrics such as click-through rate (CTR) and cost per acquisition (CPA). However, these standard online advertising metrics are plagued with attribution problems and do not account for synergy or dynamics. These issues can easily lead firms to overspend on some actions and thus waste money and/or underspend in others, leaving money on the table.
Apparenté
Efficient Shapley Values Estimation by Amortization for Text Classification
Chenghao Yang, Fan Yin, He He et al. · 2023 · Computation and Language · cité 7 fois · Résumé IA disponible

Résumé scientifique
Despite the popularity of Shapley Values in explaining neural text classification models, computing them is prohibitive for large pretrained models due to a large number of model evaluations. In practice, Shapley Values are often estimated with a small number of stochastic model evaluations. However, we show that the estimated Shapley Values are sensitive to random seed choices -- the top-ranked features often have little overlap across different seeds, especially on examples with longer input texts. This can only be mitigated by aggregating thousands of model evaluations, which on the other hand, induces substantial computational overheads. To mitigate the trade-off between stability and ef…

Les travaux antérieurs sur lesquels il s’appuie

Apparenté* Une méthode qu’il utilise
A patent portfolio-based approach for assessing potential R&D partners: An application of the Shapley value
B. Song, H. Seol, Yongtae Park · 2016 · Technological Forecasting and Social Change · cité 44 fois · Pas encore résumé
Apparenté* Une méthode qu’il utilise
The Shapley Value
Robert J. Aumann · 1994 · cité 1 083 fois · Pas encore résumé
Apparenté*
Practice Prize Paper - Marketing's Profit Impact: Quantifying Online and Off-line Funnel Progression
T. Wiesel, Koen H. Pauwels, J. Arts · 2011 · Marketing science (Providence, R.I.) · cité 185 fois · Pas encore résumé
Apparenté* Une méthode qu’il utilise
A multiple criteria hesitant fuzzy decision making with Shapley value-based VIKOR method
G. Wei, Nian Zhang · 2014 · Journal of Intelligent & Fuzzy Systems · cité 107 fois · Pas encore résumé
Apparenté* Une méthode qu’il utilise
A Value for n-person Games
L. Shapley · 1988 · cité 10 819 fois · Pas encore résumé

Aller plus loin

Comment ces articles sont-ils trouvés ?

Nous comparons le titre et le résumé de cet article avec ceux de tous les articles résumés sur ce site, et avec les articles que Semantic Scholar recommande, ceux qu’il cite et ceux qui le citent (pour un article très cité, ses citations les plus récentes et, depuis OpenAlex, les plus citées). Parmi les travaux antérieurs et les suites, les articles qui s’utilisent en profondeur, une méthode qu’il utilise et les suites très citées remontent un peu. Les niveaux (très proche, proche, apparenté) viennent de la similarité des textes, pas d’un jugement de qualité ; * signale un article sans résumé, comparé par son titre. La phrase sous un article est écrite par une IA à partir des deux résumés : vérifiez-la dans les articles. Un article jugé hors sujet par trois lecteurs quitte la liste.

Mis à jour le 5 novembre 2026.