title: Identifying Consumer-Welfare Changes when Online Search Platforms Change Their List of Search Results
Creators: name: Martin, Ryan
Publisher: name: Bank of Canada
Year: 2020

description: "Online shoppers are guided by search platforms: consumers type a search phrase into the platform’s query box, and the platform chooses how products appear in response. While search platforms may choose responses that help consumers find products more efficiently, they may also have incentives to mislead consumers. For example, search platforms may organize responses to favor their own products over third-party products that better suit consumer needs.

This paper uses a search-platform experiment to determine how to measure the effects of search responses on consumer welfare. In my model, the search platform has two different search algorithms, and the algorithm used for each consumer is assigned randomly. I apply the model in a study of users of an online travel agency. The data—from a data-mining competition sponsored by Expedia—contain an experiment that fits my model’s framework: Expedia treated some users with randomly ordered product listings and others with products ranked as Expedia saw best. I measure how consumer welfare changes across the two algorithms.

I find that under the random listing, the welfare of the users of the online travel agency is lowered by an average of $8.84 per user relative to Expedia’s own ranking system. I also simulate the welfare harm from a counterfactual search response that removes the top five products from all search results and find the welfare lowered by an average of $20.51 per user. Thus, platforms may create value for consumers by providing useful product orderings, but they can also substantially harm consumers by hiding products."

description: "Les achats en ligne des consommateurs sont guidés par les plateformes de recherche : le consommateur tape des mots-clés dans le champ de recherche de la plateforme, et celle-ci choisit la façon dont elle affiche les produits correspondants. Si les plateformes de recherche peuvent sélectionner des résultats qui aident le consommateur à trouver des produits plus efficacement, elles peuvent aussi être portées à le tromper. Par exemple, elles peuvent trier les résultats de manière à favoriser leurs propres produits au détriment d’autres produits qui répondent mieux aux besoins du consommateur.

Dans cette étude, je me sers d’une expérience sur une plateforme de recherche pour déterminer comment mesurer l’effet des résultats de recherche sur le bien-être des consommateurs. Dans mon modèle, la plateforme dispose de deux algorithmes de recherche différents, et l’algorithme utilisé pour chaque consommateur est attribué de manière aléatoire. J’applique le modèle aux utilisateurs d’une agence de voyage en ligne. Les données, tirées d’un concours d’exploration de données parrainé par Expedia, contiennent une expérience qui cadre avec mon modèle : Expedia a procuré à certains utilisateurs une liste de produits classés au hasard et à d’autres une liste de produits classés selon ses propres critères. Je mesure les différences entre les deux algorithmes sur le plan du bien-être des consommateurs.

Je constate que dans le cas de la liste aléatoire, le bien-être des utilisateurs de l’agence de voyage en ligne est réduit en moyenne de 8,84 $ par utilisateur par rapport au propre système de classement d’Expedia. Je simule également le préjudice pour le bien-être à partir d’une liste contrefactuelle qui exclut les cinq premiers produits de tous les résultats de recherche, et j’observe que le bien-être est inférieur en moyenne de 20,51 $ par utilisateur. Ainsi, les plateformes peuvent être bénéfiques au consommateur en lui fournissant des classements utiles de produits, mais elles peuvent aussi lui nuire considérablement en masquant certains produits."