在国家自然科学基金项目（批准号：72201234、72192805）等资助下，香港中文大学（深圳）的高品教授及其合作者在信息增强型广告机制研究中取得进展。相关成果以“Position Auctions with Endogenous Product Information: Why Live-Streaming Advertising Is Thriving”为题，于2025年11月发表在《管理科学》（Management Science）。论文链接：https://doi.org/10.1287/mnsc.2021.01299。
在数字经济时代，在线广告与推荐机制已成为连接商品与消费者的关键基础设施。传统广告排序机制（如搜索广告、竞价排名）主要依赖“位置价值”，即高位广告带来更多点击。随着短视频、直播、AR展示等新形式的兴起，广告内容本身正成为决定转化与收益的核心要素。如何在“广告位分配”与“信息内容控制”之间实现协同优化，成为新一代广告机制设计的核心科学问题。
该研究发现，信息展示的灵活性正成为广告收益的新驱动力。通过比较卖家生成内容（Seller-Generated Content）与平台生成内容（Platform-Generated Content），研究指出：当平台能够主动控制展示深度与内容形式时，可显著提升低位广告的有效价值，打破“曝光率决定收益”的传统规律。信息控制使广告机制从“流量竞争”转向“信息竞争”，为视频、短剧、直播等信息增强型广告的快速增长提供了系统性解释。
在方法论上，该研究通过建立广告机制与顺序选择问题（Order Selection Problem）的等价关系，揭示了该问题在结构上的普适性与计算复杂性。进一步地，该研究将模型扩展至包含折扣因子的动态环境、可多次选择的多单位场景，以及展示顺序受限（展示次序受到结构性约束）的复杂设定，并发现简单的静态阈值策略仍能在这些条件下实现近似最优收益。这一结果表明，即使在复杂约束下，简单机制仍具稳健的效率与解释力，为可计算机制设计、信息优化与顺序决策提供了新的理论工具。
该成果为广告平台开发“可解释、可验证”的信息增强型机制奠定了理论基础，也为顺序决策、机制设计与信息优化的交叉研究开辟了新方向，对提升我国数字平台的算法治理与机制创新能力具有重要意义。