在现今的互联网世界里，竞价成为了越来多商业服务的售卖方式，包括但不限于竞价广告、云服务商的竞价实例等等。而拍卖机制作为竞价的最重要一环，如何才算是一个好的竞价拍卖机制，确实是十分值得讨论的问题。
一、 竞价机制设计原则
拍卖机制是指通过一系列明确的规则和买者竞价所决定的价格来决定资源配置的一种市场机制。即在确定的时问和地点，通过一定的组织机构，以公开竞价的形式，将特定物品或者财产权利转让给最高应价者的买卖方式。
在传统的竞价拍卖中存在——采买商品的买方、提供商品的卖方、撮合交易的平台三种角色，但在互联网世界里，大型的商品服务提供方往往同时担任卖方与平台这两个角色（本文主要讨论的也是这种类型的平台），所对应的拍卖机制也有所不同。具体而言，对于这种类型的平台，因平台所售卖商品由自身提供，所以平台的设计原则是如何尽可能提高卖方总收益，即偏向卖方的拍卖机制设计，具体包括以下三点：
1. 尽可能暴露买方真实的付费意愿
2. 提高买方竞价效率
3. 提高卖方总收益
二、 竞价机制介绍
现有的互联网竞价产品中主要包括以下三种竞价拍卖机制：广义第一价格拍卖（Generalized First Price auction 以下简称GFP）、广义第二价格拍卖（Generalized Second Price auction 以下简称GSP）、Vickrey-Clarke-Groves竞价拍卖制（以下简称VCG）。下文将以竞价广告为例，具体展开介绍三种机制的特点及各自的优劣势。
2.1. 广义第一价格拍卖GFP（Generalized First Price auction）
广义第一价格（以下简称GFP）与传统第一密封竞价类似，众多买方进行竞价投标，出价高者得，竞价成功者需要支付自己提出的报价。
这种出价策略的主要特点是在拍卖环节中买方之间进行的是重复博弈（微小差值策略）， 在每一轮拍卖结束后，广告主会根据上一轮报价的情形决定下一轮的报价决策，而这场价格战会被自然而然地分为价格攀升阶段（螺旋上升）和价格崩溃阶段（螺旋下降或直线下降）。
以广告位拍卖举例：
当在信息完全不对称的情况下，A/B/C三个广告主均会采用“微小差值策略“进行探价（螺旋上升），比如C->1.01,B->1.02,A->1.03，出价超过2，C就会放弃出价，当出价超过4，B就会放弃出价，当两方放弃后，剩下一方失去的竞争者，从而再次把价格拉低（A想：我没有竞争者了，为啥还出价这么高），放弃方得知价格被拉低后，又会开始新一轮的“微小差值策略”。同样也有可能存在出现AB两方的竞价收益差不多，当A降价后，B竞价成功后，可能为了缩减成本也向下调价，然后A再次探价，从而导致出现螺旋下降的形态。如下图所示
所以如果按照这种形式竞价，会导致：
1）平台方收益会非常不稳定；
2）竞价效率不高
所以GFP只能是在平台了解买方估价的前提下运作，否则因为没有均衡，波动会在极大程度上带来拍卖效率上的损失。Yahoo和Google初期都是采用这种策略，直到2002年Google提出了GSP竞价算法。
2.2. 广义第二价格拍卖GSP（Generalized Second Price auction）
广义第二价格（以下简称GSP）与传统第二密封竞价类似，众多买方进行竞价投标，出价高者得，竞价成功者需要支付出价第二高者提出的报价再加上一个最小单位。GSP是一种稳定的竞价方式，可操作性很强，现阶段几乎所有的互联网广告平台都使用这一种竞价方式。
在GSP策略下，大部分的竞买人会按照自己相对真实的意愿报价，因为他所报的价格与自己的成本并没有直接的关系。
仍以上文例子说明，在GSP的情况下，A/B/C三个广告主出价10/4/2，（反正我出的钱只要比我的收益低就行了，最终成本又不是按照我出的价格算），最终A的实际竞价=4+0.01，B=2+0.01，C竞价失败，在一次博弈下，竞价各方基本都能按照自己的真实意愿报价，所以GSP可以达到一个相对均衡的状态。但GSP的不足是，它也不是一种“鼓励讲真话”的机制，说实话不一定形成纳什均衡，竞价的结果不一定全局最优的。
我们重新来看一个例子：
在这种情况下，广告主A出价10元的情况下的总收益=200*10-200*8=400，假设在多次博弈下，广告主A逐渐发现广告位2的转化效果与1相近，预算当广告主A将价格调为7（获得广告位2）的情况下总收益=180*10-180*2=1440>400，也就是说广告主A按照低于自己真实意愿价格报价反而能获得更高的收益，此时讲真话不是一种占优策略。
当然在目前的广告竞价环境下，由于竞争环境激烈、各个广告位效果差异较大，很难出现向下调价所获得的成本降低程度要大于因此而减少的收益（即调价的激励=p1*n1-p2*n2-(n1-n2)*P>0，此处p1/p2为广告位1/2的竞价成本，n1/n2为广告位1/2的投放效果，P为竞价收益），所以在大部分情况下，GSP仍然是一种相对稳定的策略。
基于GSP存在的问题，一种新的算法随之出现了，即VCG竞价机制。
2.3. VCG（Vickrey-Clarke-Groves）竞价机制
VCG机制是通过计算一个广告主参加拍卖给别的广告者带来的效用损失之和来定价的。具体而言：在VCG机制下，广告主i的定价等于他占用了第i个广告位所带来的影响， 即如果i没有出现可以给其它广告主带来的点击收益之和。注意在第j(j < i)个广告位上的广告主不受i的影响， 然而当j > i时，如果i没有出现，那么j就会排到j - 1名，那么i对j的影响就是j对每次点击的估价乘以广告位i和j - 1点击数的差别。
仍以GFP中的例子来看
1) 假设A不参加竞价，B和C的社会总效用为200*4 + 100*2 = 1000元
2) A如果参加竞价，B和C的社会总效用为100*4 + 0*2 = 400元
3) 因为A参加了竞价，导致B和C的社会总效用损失了1000 – 400 = 600元
4) 于是，A需要为每一次点击支付600 / 200 = 3元
在VCG的情况下，诚实出价（忠于价值出价）是一个占优策略，此时博弈各方处于纳什均衡状态。因为对于广告主A而言，无论广告主B的出价如何提高，广告位1和2的效果如何接近，价格调整带来的成本降低必然小于因此减少的收益，（具体而言，降低的成本=原本补偿广告主B的部分=（n1-n2）*p2，而减少的收益=原本在广告位1多获得的效果=（n1-n2）p1，因为p1>p2，所以（n1-n2）*p2-（n1-n2）p1<0，即无调价激励）。
三、 优劣势对比
综合来看，GFP无疑是劣势最明显的一种竞价方式，这里需要说明下为什么GFP的平台收益较低，因为平台在大部分重复博弈的时间内没有按照真实意愿报价，处于螺旋变化的过程，导致总收益（积分面积）必然较小。
这里需要重点对比的是GSP与VCG两种竞价模式，这也是目前互联网广告中两大巨头各自的选择（Google和Facebook）。总的来看，VCG是一种更有效的博弈规则，可以使得竞买人能够按照真实意愿出价，更快的使平台达到均衡点，但同时VCG的的扣费规则很难向一般用户解释。而且在相同的出价的情况下，VCG的收入不如GSP，并且广告主们会延长逐步降低他们出价的过程。另外需要说明的是，对于大平台而言，模式切换的成本是相当高的，由于VCG相对GSP出现的较晚，所以许多GSP的平台也因此降低了切换的意愿。
四、 总结
总的来说，计算广告领域的市场设计需要依赖博弈论、拍卖理论和机制设计的基础知识，如何为广告排序，是一个信息检索和经济学的综合问题，机制设计也仍然是一个开放的领域，是一个很好的研究方向，且不仅仅是竞价机制，如何优化出价策略，帮助竞买人更好的提升ROI的、如何优化投放效率提升转化率、广告位精细化运营（ecpm匀平等等）也是值得投入精力思考的地方。
五、 补充说明
这里需要强调的是本文的讨论都是基于非合作博弈状态而言，在实际情况中，由于大平台的广告主数量众多，广告主之间很难形成有效的合谋力量，所以可以近似为非合作博弈下的理想状态，但对于小平台而言，广告主之间的串谋对于平台的影响则较为强烈（这里涉及如何反串谋的风控策略，不再赘述）。同时本文所举例子中的排序是基于竞价排序，根据广告的出价倒序排列，但在实际运行过程中，大部分的平台是根据期望收益最大来排序——即收入排序，这里的期望收益指的bid*Q，被点击的广告主付的费用为bid(i+1)*Q(i+1)/Q(i)，此处的Q可能为点击率或者转化率等。
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