HMMCB — 跨渠道广告竞价 MARL：CPC 约束下最大化总点击（美团真实 A/B）

1. 解决的问题

母婴 DTC 品牌（如储奶袋/吸奶器）同时在 Google Ads（搜索意图强）、Meta（品牌认知+再营销）、TikTok Shop（内容种草+购买）三个渠道投放

2. 核心算法逻辑

HMMCB 的核心洞察：跨渠道广告竞价是一个两层嵌套决策问题——上层决定「把钱分给哪个渠道」，下层决定「每个渠道出多少价」。单一智能体无法同时优化两个时间尺度和约束维度。

3. 业务应用场景

母婴 DTC 品牌（如储奶袋/吸奶器）同时在 Google Ads（搜索意图强）、Meta（品牌认知+再营销）、TikTok Shop（内容种草+购买）三个渠道投放。 - 每月广告预算 50 万，需满足整体 CPC ≤ 8 元的广告主约束 - 三个渠道竞价节奏不同（Google 实时竞价 < 0.1s、Meta CPM 买量、TikTok 竞价+内容分） - 运营团队手动调预算，每周一次，无法响应促销季/节假日的流量峰谷

数据要求 - 各渠道历史出价记录、曝光量、点击量、成本（≥ 3 个月） - 渠道级别的 CPC、CTR、转化率时序数据（按小时/天） - 广告主设定的预算上限和 CPC 约束参数

HMMCB 运作方式 1. Top-level：每日/每小时根据三渠道实时状态和 CPC 约束，扩散模型生成最优预算分配 $[b_G, b_M, b_T]$ 2. Bottom-level：三个独立渠道智能体，在分配预算约束下实时竞价（Google 调整 tCPC / Meta 调整出价上限 / TikTok 调整竞价系数） 3. 约束保证：Top-level 的条件扩散采样天然保证 $\sum_i b_i \cdot \text{CPC}_i \leq \text{Budget}_{\text{total}} \cdot \text{CPC}_{\text{target}}$

4. 输入数据要求

请查看原始代码模板获取输入规格。

5. 输出结果

请查看原始代码模板获取输出规格。

6. 业务价值 / ROI

• CPC 降低：10–20%（同渠道出价更精准）
• 同预算总点击提升：15–25%（预算分配优化）
• 母婴 DTC 品牌年广告投入 500 万，优化增效约 75–125 万/年

7. 代码模板

代码块数量：1 · 路径：未检测到

# 快速使用示例
from hmmcb_cross_channel.model import HMMCBSystem, ChannelState

# 初始化三渠道系统
channels = [
    ChannelState("google", budget_remaining=200000, cpc_target=8.0,
                 historical_ctr=0.045, bid_history=[6.5, 7.0, 7.2]),
    ChannelState("meta",   budget_remaining=180000, cpc_target=8.0,
                 historical_ctr=0.028, bid_history=[5.0, 5.5, 6.0]),
    ChannelState("tiktok", budget_remaining=120000, cpc_target=8.0,
                 historical_ctr=0.015, bid_history=[]),  # 新渠道，无历史
]

system = HMMCBSystem(channels, total_budget=500000, global_cpc_target=8.0)
results = system.run_bidding_cycle(steps=10)

# 验证：CPC 约束满足 + TikTok 迁移效果 + 总点击超过均匀基线
system.validate_results(results)

8. 论文来源

• 2412.19064