Adのウォーターフォールとヘッダービディングでどれくらい収益性が変わるかのシミュレーター

Main.scala

import scala.util._

// ウォーターフォールとヘッダービディングの収益性の違いのシミュレーター
object Main {


  def main(args: Array[String]): Unit = {

    /*val r = new Random()
    println((0 to 10000).count(i => Math.abs(r.nextGaussian()) < 1.96))*/

    println("完全なヘッダービディングの収益を100%とした場合")
    val AdNetworkCount = 4
    val RepeatCount = 100000
    for {
      average <- List(10,15,20)
      adNetworkDiffRate <- List(0.1, 0.2, 0.3)
    } {
      implicit val generator = new RequestGenerator(average, AdNetworkCount, adNetworkDiffRate)

      println(s"平均CPM:${average} AdNetworkばらつき率:${adNetworkDiffRate} AdNetwork数:${AdNetworkCount}")
      WaterFall(LongWaterFall).simulate(RepeatCount).print("ウォーターフォール(長)")
      WaterFall(MiddleWaterFall).simulate(RepeatCount).print("ウォーターフォール(中)")
      WaterFall(ShortWaterFall).simulate(RepeatCount).print("ウォーターフォール(短)")
      SemiHeaderBidding(average).simulate(RepeatCount).print("semiヘッダービディング")
      println("-----")
    }

/* 実行例
完全なヘッダービディングの収益を100%とした場合
平均CPM:10 AdNetworkばらつき率:0.1 AdNetwork数:4
ウォーターフォール(長) 回収率:98.45786001464806%
ウォーターフォール(中) 回収率:95.94250759968641%
ウォーターフォール(短) 回収率:95.32811642286117%
semiヘッダービディング 回収率:96.22654055843394%
-----
平均CPM:10 AdNetworkばらつき率:0.2 AdNetwork数:4
ウォーターフォール(長) 回収率:98.80534380288879%
ウォーターフォール(中) 回収率:94.85651925484314%
ウォーターフォール(短) 回収率:92.5891787886672%
semiヘッダービディング 回収率:93.48112730550136%
-----
平均CPM:10 AdNetworkばらつき率:0.3 AdNetwork数:4
ウォーターフォール(長) 回収率:99.02468882454988%
ウォーターフォール(中) 回収率:95.14958872449401%
ウォーターフォール(短) 回収率:91.47923209263206%
semiヘッダービディング 回収率:91.57295896824192%
-----
平均CPM:15 AdNetworkばらつき率:0.1 AdNetwork数:4
ウォーターフォール(長) 回収率:97.81008185174099%
ウォーターフォール(中) 回収率:96.41267007480255%
ウォーターフォール(短) 回収率:95.47571811468512%
semiヘッダービディング 回収率:96.29300628110845%
-----
平均CPM:15 AdNetworkばらつき率:0.2 AdNetwork数:4
ウォーターフォール(長) 回収率:98.12196441326212%
ウォーターフォール(中) 回収率:96.1872915214154%
ウォーターフォール(短) 回収率:93.3970807081184%
semiヘッダービディング 回収率:93.46957656577808%
-----
平均CPM:15 AdNetworkばらつき率:0.3 AdNetwork数:4
ウォーターフォール(長) 回収率:98.36494870911764%
ウォーターフォール(中) 回収率:96.61328990879493%
ウォーターフォール(短) 回収率:93.05973523451505%
semiヘッダービディング 回収率:91.55412645199016%
-----
平均CPM:20 AdNetworkばらつき率:0.1 AdNetwork数:4
ウォーターフォール(長) 回収率:96.95262705408607%
ウォーターフォール(中) 回収率:96.29636533609869%
ウォーターフォール(短) 回収率:95.514557836815%
semiヘッダービディング 回収率:96.24046117987854%
-----
平均CPM:20 AdNetworkばらつき率:0.2 AdNetwork数:4
ウォーターフォール(長) 回収率:96.54949591312048%
ウォーターフォール(中) 回収率:95.59217621549557%
ウォーターフォール(短) 回収率:93.44760157561835%
semiヘッダービディング 回収率:93.45394837685826%
-----
平均CPM:20 AdNetworkばらつき率:0.3 AdNetwork数:4
ウォーターフォール(長) 回収率:96.26946117935829%
ウォーターフォール(中) 回収率:95.36890381258682%
ウォーターフォール(短) 回収率:93.0202725217402%
semiヘッダービディング 回収率:91.5592365847358%
-----

*/

    
  }


  val LongWaterFall: List[Double] = List(
    30,
    25,
    20,
    17.5,
    15,
    14,
    13,
    12,
    11,
    10,
    9,
    8,
    7,
    6,
    5,
    3
  )
  val MiddleWaterFall: List[Double] = List(
    30,
    25,
    20,
    15,
    10,
    5
  )
  val ShortWaterFall: List[Double] = List(
    30,
    20,
    10,
    5
  )
}
case class ResultPrinter(best: Double, actual: Double) {
  def print(name: String) = {
    println(s"${name} 回収率:${(actual/best*100)}%")
  }
}

case class WaterFall(floors: List[Double])(implicit generator: RequestGenerator) {

  def simulate(count: Int) = {

    val selectedECPMs = for(i <- 0 until count) yield {
      val req = generator.next()
      val best = req.cpms.max

      val actual = choose(req)
      //println(s"${actual}/${best} ${req}")

      best -> actual
    }

    val (bests, actuals) = selectedECPMs.toList.unzip

    //println(actuals.sum / bests.sum)
    ResultPrinter(bests.sum, actuals.sum)
  }

  def choose(req: Request): Double = {
    // ウォーターフォールの先頭からチェックし、
    // floorを満たすcpmを提供するAdNetworkが見つかればそのcpmを返す
    for { 
      floor <- floors
      cpm <- req.cpms
    } {
      if(floor <= cpm) {
        return cpm
      }
    }
    // Backfillに落ちたものは、ほとんどファーストのネットワークに取られると仮定
    req.cpms(0) * 0.8 + req.cpms(1)
  }
}


class RequestGenerator(averageCpm: Double,numOfCompany: Int, companyDiffRate: Double) {

  val random = new Random()

  def next() = {
    //val a = random.nextDouble * averageCpm * 2
    val a = Math.max(0.01, random.nextGaussian() / 1.96 * averageCpm + averageCpm)
    Request((0 until numOfCompany).map(i => 
      a * (1 - companyDiffRate + random.nextDouble() * 2 * companyDiffRate)
    ).toList)
  }
}


case class Request(
  cpms: List[Double]
)

/*
始めのネットワークをある閾値以上の場合だけ優先して出し、それ以下のものの場合はヘッダービディングを行う
*/
case class SemiHeaderBidding(firstFloor: Double)(implicit generator: RequestGenerator) {
  def simulate(count: Int) = {

    val selectedECPMs = for(i <- 0 until count) yield {
      val req = generator.next()

      val best = req.cpms.max

      val actual = if(req.cpms(0) >= firstFloor) {
        req.cpms(0)
      } else {
        req.cpms.max
      }
      //println(s"${actual}/${best} ${req}")

      best -> actual
    }

    val (bests, actuals) = selectedECPMs.toList.unzip

    //println(actuals.sum / bests.sum)
    ResultPrinter(bests.sum, actuals.sum)
  }
}