领域：户外广告
问题类型：MILP
分配户外广告活动
公司介绍
VIOOH是全球领先的数字户外（OOH）市场。VIOOH的平台于2018年推出，总部位于伦敦，将买家和卖家连接在一个高端市场中，使户外广告易于访问。
VIOOH是领先的户外广告专家
在数字户外广告和程序化技术专家团队的带领下，VIOOH正在引领户外广告行业的转型，通过使用程序化能力和数据，倡导其在增强全渠道数字营销活动方面的作用。VIOOH目前在15个市场以程序化方式进行交易，后续还会有更多市场。
问题
VIOOH授权媒体所有者为其客户构建户外营销活动。媒体所有者拥有大量的广告面板库存，他们希望有效地管理这些广告面板，同时尽可能满足客户的业务需求。
简而言之，要解决的问题是为每个满足要求的新传入活动匹配传统“静态”和/或数字面板（库存）的子集。
最佳面板分配是要解决的问题
我们可以将其视为数学中的组合问题。面板有许多组合，但我们想要一个最适合业务目标的选择。然而，要满足所有目标可能非常复杂。
例如，典型的需求列表可以是：
- 在100个面板上播出活动
- 至少有2万人看到的活动
- 最高预算：￡100K
- 地理重新分区：
- 50%的面板在伦敦
- 30% 在曼彻斯特
- 20% 在布里斯托尔
- 邻近目标：距离快餐店500米半径内至少80%的面板
- 最大化对24-34岁人口的影响
为了满足这些要求，问题被表示为优化程序。这些要求被定义为最大化的目标或要遵守的约束。由于媒体所有者不断模拟活动并期望在几秒钟内找到解决方案，因此速度是我们面临的主要挑战之一。
优化程序
目标
目标本质上可以是明确的，也可以是隐含的。
- 明确目标是媒体所有者或其客户表达的数量。例如，面板的数量是我们试图尽可能接近的数量。这些数量是可测量的，我们可以很容易地评估结果的质量。
- 另一方面，隐含目标没有可量化的目标。例如，地理分布就是其中之一。我们尝试将面板尽可能分散到一个地区。
约束
有两种类型的约束：
- 有些是“软”约束，即允许违反它们以避免不可行的问题，媒体所有者将评估解决方案并决定是否接受它。
- 必须尊重“硬”约束。例如，在户外广告中，有非常严格的禁止规则。这方面的一个例子是学校旁边没有酒精广告。另一个原因是我们不能在同一小组中有两个竞争客户（数字面板通常在同一 6 小时内轮流托管多达 1 个广告客户）。这些约束比任何目标都重要。为了实现这些目标，目标可能会降级。
一目了然，该程序由 23 个集合、46 个参数、18 个变量块和 29 个方程块组成。每个问题的大小取决于媒体所有者的广告资源和要分配的广告系列数量。
VIOOH技术堆栈
VIOOH平台由微服务组成。UI和后端应用程序使用通用语言（Javascript和Java）。优化程序封装在Python API中。API 以 JSON 格式从前端应用程序接收所有活动数据（持续时间、符合条件的广告资源等）。GDX文件的数据准备和创建是使用GAMS Python API执行的。优化程序写在GAMS文件中
优化解决方案作为 GAMS 模型实现，并与自定义前端通信
结论
更简单的方法可能是使用“贪婪算法”来解决分配问题。这种方法意味着并非评估每个可能的解决方案，而是可以通过根据目标对面板进行排名，然后根据该顺序逐个选择来找到看似不错的解决方案。但是，随着活动的复杂性随着时间的推移而增加并继续增加，这种算法风格不可能平衡所有目标并在所有情况下仍然找到高质量的解决方案。使用优化程序是一个真正的游戏规则改变者，有了这个，VIOOH能够及时解决非常复杂的营销需求。
关于VIOOH
VIOOH是全球领先的数字户外（OOH）市场。VIOOH的平台于2018年推出，总部位于伦敦，将买家和卖家连接在一个高端市场中，使户外广告易于访问。
想知道更多关于VIOOH的信息吗?访问他们的网站https://www.viooh.com
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