Combining Choice and Response Time Data: A Drift-Diffusion Model of Mobile Advertisements

反事实思维 离散选择 计算机科学 样品(材料) 收入 领域(数学) 偏爱 数据科学 计量经济学 广告 经济 心理学 机器学习 业务 社会心理学 微观经济学 化学 数学 会计 色谱法 纯数学
作者
Khai Chiong,Matthew Shum,Ryan Webb,Richard Chen
出处
期刊:Management Science [Institute for Operations Research and the Management Sciences]
卷期号:70 (2): 1238-1257 被引量:5
标识
DOI:10.1287/mnsc.2023.4738
摘要

Endogenous response time data are increasingly becoming available to applied researchers of economic choices. However, the usefulness of such data for preference estimation is unclear. Here, we adapt a sequential sampling model—previously validated to jointly explain subjects’ choices and response times in laboratory experiments—to model users’ responses to video advertisements on mobile devices in a field setting. Our estimates of utility correlate positively with out-of-sample measures of ad engagement, thus providing external validation of the value of incorporating endogenous response time information into a choice model. We then use the model estimates to assess the effectiveness of manipulating attention toward an advertisement at the beginning of a decision. Counterfactual simulations predict that making an ad “nonskippable” (requiring users to watch some portion of the ad)—as is the practice of some online platforms (e.g., YouTube)—generates only modest increases in click-through rates and revenue. This paper was accepted by David Simchi-Levi, behavioral economics and decision analysis. Funding: R. Webb work was supported by Social Sciences and Humanities Research Council [Grant 430-2019-00246]. Supplemental Material: The data files are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2023.4738 .

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
风犬少年发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
tt完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
2秒前
2秒前
2秒前
Yyyy发布了新的文献求助10
2秒前
yjjslbyfbgfwz发布了新的文献求助10
3秒前
落寞的冷荷完成签到,获得积分10
4秒前
gggghhhh完成签到 ,获得积分10
4秒前
5秒前
chi完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
wy.he应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
6秒前
wy.he应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
wy.he应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
wy.he应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
CipherSage应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
冷傲的雪发布了新的文献求助10
6秒前
CipherSage应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
wy.he应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
7秒前
wy.he应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
李健的小迷弟应助roaring采纳,获得10
7秒前
7秒前
ZRH发布了新的文献求助10
7秒前
上官若男应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
上官若男应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
天天快乐应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
草草发布了新的文献求助10
7秒前
天天快乐应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
星辰大海应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
星辰大海应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
7秒前
wy.he应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
wy.he应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
慕青应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
慕青应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
Les Mantodea de guyane 2500
Feldspar inclusion dating of ceramics and burnt stones 1000
What is the Future of Psychotherapy in a Digital Age? 801
The Psychological Quest for Meaning 800
Digital and Social Media Marketing 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5969454
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7272354
关于积分的说明 15983477
捐赠科研通 5106838
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2742702
邀请新用户注册赠送积分活动 1707788
关于科研通互助平台的介绍 1621014