快手提出平台级自动竞价基准 PlatformBid，论文入选 KDD 2026
本文介绍快手提出的 PlatformBid 基准与 BidFlow 方法，标志着自动竞价研究从单广告主视角转向平台全局优化，入选 KDD 2026。
计算广告的自动竞价传统上只考虑单个广告主如何出价；快手联合东南大学、南洋理工大学提出 PlatformBid——业界首个从统一平台视角设计的自动竞价基准，并配套新方法 BidFlow，兼顾多广告主竞争下的平台整体效率与约束稳定性，论文发表于 KDD 2026。
正文摘录
.jpg)  在计算广告领域，实时竞价（Real-Time Bidding，RTB）是核心范式：当用户在媒体端产生一次曝光机会时，广告交易平台向所有竞争广告主发起竞价请求，广告主通过 DSP（Demand-Side Platform，需求方平台）的自动竞价算法实时出价，最高出价者赢得展示。这一过程中，广告主只需设定高层目标（如目标 CPA、预算上限），自动竞价算法便自动完成全部出价决策 —— 它已经成为现代计算广告不可或缺的基础设施。 然而，长期以来自动竞价研究和基准主要停留在 DSP 视角，关注单一广告主的转化最大化。以快手广告系统为代表，真实工业场景中的自动竞价已经运行在统一平台体系内：流量供给、广告主投放和竞价交易相互耦合，自动竞价算法不仅要优化单个广告主效果，也需要兼顾多广告主竞争下的平台整体效率与约束稳定性。面向这一问题，快手联合东南大学、南洋理工大学共同提出 PlatformBid —— 业界首个从统一广告平台视角设计的综合自动竞价基准；同时，团队提出了基于 Flow Matching（流匹配）的新方法 BidFlow。相关成果已发表于 KDD 2026。