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  • 广告展示:该广告在设定时间范围内的展示数量,也可以理解为曝光,广告在页面上曝光显示的次数,显示一次记为一个pv,被一个用户看到记为一个uv。 广告点击:该广告在设定时间范围内的点击数量,广告被点击一次记为...

    广告展示:该广告在设定时间范围内的展示数量,也可以理解为曝光,广告在页面上曝光显示的次数,显示一次记为一个pv,被一个用户看到记为一个uv。

    广告点击:该广告在设定时间范围内的点击数量,广告被点击一次记为一个pv,被一个用户点击记为一个uv。

    广告转化率:= 广告点击 / 广告展示*100%。具体去pv还是uv做除法,看实际应用时的衡量维度。

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  • 1、同质性 我和我的好友,可能会有相同的爱好,通俗来说就是在某些喜好上具有相似性,或者我们的...但是我本人对广告是不敏感的,这种行为的发出,就是受到了好友的影响,这就是潜在的影响力,通过广告进行互动,...

    1、同质性

        我和我的好友,可能会有相同的爱好,通俗来说就是在某些喜好上具有相似性,或者我们的行业背景是相似的,然后才成为好友的。那么一条广告展示给用户和用户的好友,我们可能会都比较喜欢,感兴趣。

    2、影响力

        我的行为会受到好友的影响,举例来说,我曾经见好友点赞一条广告,我也跟着点了赞。但是我本人对广告是不敏感的,

    这种行为的发出,就是受到了好友的影响,这就是潜在的影响力,通过广告进行互动,这也是一种普通广告所不具备的优势。


    我们知道了朋友圈广告的两个独特的性质,在用机器学习算法进行建模的时候,我们需要特征,那么如何去量化同质性和影响力这两个因素呢?

    量化之后,对广告的精准投放和展示是有一定的效果的,因此量化是必须的。这里涉及到图网络模型,以及Node2Vec和Word2Vec,有兴趣的可以自己查阅相关资料。

    因此想要做好朋友圈的广告推荐,不能只传统的考虑用户画像,用户浏览历史信息等,还要结合同质性和影响力来共同决定。

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  • 用WiFi霸屏广告机打广告是什么体验? WiFi霸屏神器是营销及创意广告展示神器,让成千上万的人10秒钟记住你! 中科呐喊是有中科爱讯出品的集广告促销展示、活动互动、个人创意、品牌维护一体的创意广告...

    什么是wifi霸屏神器?用WiFi霸屏广告机打广告是什么体验?


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  • 本文介绍的CIKM20上百度发表的一篇有关展示广告召回阶段样本优化的文章,论文名称《Sample Optimization For Display Advertising》。文章提出了多种样本优化的方法,极大提升了线上广告收入,一起来学习一下。1...

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    本文介绍的是CIKM20上百度发表的一篇有关展示广告召回阶段样本优化的文章,论文名称是《Sample Optimization For Display Advertising》。文章提出了多种样本优化的方法,极大提升了线上广告收入,一起来学习一下。

    1、背景

    工业界广告排序系统大都至少包括两个阶段:候选生成阶段(召回阶段)和排序阶段,如下图所示:

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    本文我们主要关注召回阶段,在这一阶段,通常是多种策略并行,如协同过滤、基于上下文的召回等等。在百度的系统中,最广泛使用的召回的方式是双塔模型。从数据层面来看,训练一个合适的召回模型,面临如下几方面的挑战:

    1)样本选择偏差:召回阶段模型训练的样本是经过排序阶段后最终展示给用户的,仅有一小部分的广告会展示给用户。但模型需要对整个广告队列进行预测,二者存在样本选择偏差。
    2)真实的广告曝光分布通常是长尾的,一小部分广告占据了大部分的曝光,这些广告通常有更高的出价,具有更高的ecpm。但由于大部分曝光的广告没有被用户点击,这些高价值的广告通常多次被标记为负样本,其召回概率也降低,平台的收益也会随之下降。
    3)曝光但未点击的广告,并不一定是真正的负样本。在广告系统中,一个广告未被点击通常出于多方面的原因,并不能直接认为这些广告与用户兴趣不匹配。
    4)广告点击率低,导致样本中正分样本的数量差距较大,正样本比较稀疏。

    对于以上几方面的问题,在召回阶段如何从数据层面进行优化呢?论文提出了多种策略,一起来看一下。

    2、样本优化

    本文提出的策略主要包括Weighted Random Negative Sampling、Real-Negative Subsampling、Sample refinement with PU Learning、Fuzzy Positive Sample Augmentation和Sampling with Noise Contrastive Estimation (NCE)。接下来分别进行简单的介绍。

    2.1 Weighted Random Negative Sampling

    第一种方法是使用负采样方式来丰富训练样本。由于广告曝光存在明显的长尾现象,因此论文提出了分片加权负采样的方式( piece-wise weighted negative sampling method)。

    具体的做法是:首先基于广告的曝光频次对广告进行分组,曝光次数大于一定阈值的计作Ah,曝光次数小于一定阈值的计作Al。随后,产生一个(0,1)之间的随机数p,如果随机数p

    l,则从Al使用均匀采样的方式采样得到一个广告,否则从Ah中基于一元模型分布(unigram distribution)采样一个负样本广告(这里可以参考word2vec里面的negative sampling方式,本文不进行详述)。其中pl定义如下:

    f40dc4ed97c045c37a6ad1cea07c285a.png

    上式中f(ai)为广告ai的曝光频次。而Ah中每个广告的被选择概率为:

    f61b55f95a60139cb65b75dfbe6328d0.png

    由于||Al||远大于||Ah||,相比于原始的负采样方式,存储和时间复杂度上也是明显有降低的。

    2.2 Real-Negative Subsampling

    在百度的广告平台,广告点击率大约只有0.03%,由于长尾分布的存在,一小部分头部的广告占据了大部分的曝光,这些广告可能同时出现在正样本集合(曝光点击)和负样本集合(曝光未点击)中。这些头部广告往往具有更高的商业价值,因此不希望这些样本在负样本集合中出现太多次,因此会对这部分广告的负样本进行降采样。

    具体的,具有高曝光的广告的负样本,基于以下的概率进行抛弃:

    45a53c1c0b6066e90dcfa7ab1d71240d.png

    上式中第二项的分母是归一化后的曝光频次,分子β为设定好的阈值。广告的曝光频次越高,第二项越小,则抛弃概率更高。

    这样的降采样方法,极大保证了线上的CPM指标(广告收入指标),在后文的实验结果中可以看到。

    2.3 Sample refinement with PU Learning

    这一种方法主要针对曝光未点击样本。曝光未点击可能是出于多种原因,并不一定代表用户真的不感兴趣,因此这里采用了一种PU learning的方式。将收集到的数据分为正样本和未标记样本。通过"spy technique"从未标记样本中找到比较置信的负样本。

    c433ebe3273d065c2f973211d9f5be64.png

    1)首先从正样本集合P中随机选取一部分spy set,计作S,并将S加入到未标记样本集合U中;
    2)使用去除S后的正样本集合P\S,作为正样本,U和S的交集作为负样本,训练biased SVM classifer(可参考论文《Building Text Classi ers Using Positive and Unlabeled Examples》)
    3)使用得到的分类器计算U中每个样本的点击概率
    4)计算spy set中所有样本的平均点击概率
    5)U中预测点击率小于4)中得到的平均点击概率的样本, 作为比较置信的负样本, 计作RN。

    最后,可以使用正样本集合P和RN来训练得到召回模型。

    2.4 Fuzzy Positive Sample Augmentation

    为了缓解正样本稀疏的问题,这里采用了一种较为启发式的方式来扩充正样本。在最终返回的广告列表中,只有头部的广告曝光给了用户,还有很多没有得到曝光,虽然这些样本没有得到曝光,但是是经过召回阶段和排序阶段的广告,有更高的概率与用户的兴趣相匹配。因此,从这部分未曝光的样本中,选择CPM高于预先设定阈值的样本作为模糊正样本,加入到模型训练中,但这些样本的label并非为1,而是小于1的数。

    2.5 Sampling with Noise Contrastive Estimation (NCE)

    最后一种方法是在采样时使用Noise Contrastive Estimation (NCE)的方式。关于NCE,可以参考论文《Noise-contrastive estimation: A new estimation principle for unnormalized statistical models》,这里不在详述。

    3、实验结果

    最后来看下实验结果部分,先看下实验的设定,训练集使用所有的正样本以及1%采样的负样本,测试集包括两部分,一部分是不经过排序直接展示在头部的广告,称为Unbiased Test Set,另一部分是经过排序后展示给用户的广告,称为Biased Test Set。

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    离线评估指标包括AUC、click-recall和cost-recall,其中click-recall的计算方式如下:

    56c84acdd5bbe78b87cd9bb40e99856f.png

    上式中,Lu是召回模型得到的广告集合,Bu是用户有点击行为的广告集合,而cost-recall的计算方式与click-recall相似:

    17d7cb1b625e01bfe698c50bdd514a52.png

    而线上的评估指标主要是广告收入。最终的结果如下:

    56aed74c6ab1604cf6a675c546c6fb0d.png

    可以看到,在不断叠加上述策略过程中,模型的AUC越来越低,这主要是因为上述策略增加了模型的泛化能力,而不仅仅是拟合过往的曝光数据。而随着策略的不断叠加,recall指标以及线上CPM都得到了明显的提升。

    好了,本文就介绍到这里,感兴趣的同学可以阅读原文哟~

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