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Enchères en temps réel et données personnelles : une expérimentation

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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

Publicado en: Educación
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Enchères en temps réel et données personnelles : une expérimentation

  1. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 8. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure simplifi´ee Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 Site
  9. 9. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure simplifi´ee Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 Site 1
  10. 10. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure simplifi´ee Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 Site 1 2
  11. 11. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure simplifi´ee Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 Site 1 2 3
  12. 12. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure simplifi´ee Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 Site 1 2 3 4
  13. 13. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure simplifi´ee Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 Site 1 2 3 4 5
  14. 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. 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. 16. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure avec interm´ediaires Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 DSP1 DSP2 DSP3 SSP1SSP2 SSP3 Site
  17. 17. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure avec interm´ediaires Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 DSP1 DSP2 DSP3 SSP1SSP2 SSP3 Site
  18. 18. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure avec interm´ediaires Platform us1 us2 us3 ad1ad2ad3 DSP1 DSP2 DSP3 SSP1SSP2 SSP3 Site 1
  19. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 27. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure avec interm´ediaires 0
  28. 28. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Structure avec interm´ediaires 0 1
  29. 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. 30. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Le ”cookie matching” Platform User Bidder
  31. 31. Presentation Le Real Time Bidding (RTB) Le ”cookie matching” Platform User Bidder 1 La platforme lit le cookie de l’utilisateur ”AAA”
  32. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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

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