Trading off Relevance and Revenue in the Jobs Marketplace: Estimation, Optimization and Auction Design

要約

我々は、プラットフォームが求職者ごとに求人のランキングを決定する、ジョブマーケットプレイスにおけるポジション割り当ての問題を研究している。ランキングメカニズムの設計は、促進された仕事の配置による短期的な収益と、求職者の持続的な関与による長期的な健全性の両方に影響を与えるため、市場の効率性にとって非常に重要である。我々の分析は、収益と関連性のトレードオフ、および求人オークション設計の革新に焦点を当てている。我々は、収益への影響を最小限に抑えながら関連性を向上させる2つの方法、すなわち求職者の嗜好を取り入れることと、ポジションを考慮したオークションを適用することを実証した。

要約(オリジナル)

We study the problem of position allocation in job marketplaces, where the platform determines the ranking of the jobs for each seeker. The design of ranking mechanisms is critical to marketplace efficiency, as it influences both short-term revenue from promoted job placements and long-term health through sustained seeker engagement. Our analysis focuses on the tradeoff between revenue and relevance, as well as the innovations in job auction design. We demonstrated two ways to improve relevance with minimal impact on revenue: incorporating the seekers preferences and applying position-aware auctions.

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arxiv.jp, DeepL