自動入札は、広告主に対して自動的に入札額を提供することでオンライン広告を円滑にする重要な手段です。従来の研究は、特定の入札シナリオに特化したモデルの開発に注力してきましたが、一般化に限界があります。これに対処するため、Bid2Xという新しい入札基盤モデルを提案し、異なるシナリオから得たデータを用いて、入札の効果を推定する統一関数を学習します。Bid2Xは、異質なデータを符号化するために均一な埋め込みを利用し、複雑な変数間の相関や動的な時間依存性を捉える2つの注意機構を導入しています。このモデルは、広告プラットフォーム「淘宝（タオバオ）」に展開され、オフライン評価では様々なベースラインに対して優位性を示しました。オンラインA/Bテストでは、GMVを4.65%、ROIを2.44%向上させる成果を上げました。