互联网广告算法和系统实践-读书笔记

书籍简介

作者：王勇睿

第一部分：互联网广告简介

广告是由已确定的出资人通过各种媒介进行的有关产品（商品、服务和观点）的、有偿的、有组织的、综合的、劝服性的非人员的信息传播活动。

三方角色

广告主（Advertiser），媒体（Media），普通受众（Audience）

1.2 互联网广告简史

合约广告（Agreement-based Advertising）：采用合同约束的方式，让某一广告位在某一时间被特定广告位独占。
担保式投放(Guaranteed delivery)：网站作为媒体方，需要跟广告主保证一定的投放量（页面展示或者时长），主要以CPM（cost per mile，千次展示付费）。
上下文广告(Contextual Advertising)：假定用户的兴趣点跟当前的广告内容是相关的，根据网页的上下文内容进行定向。
广告交易平台(Ad Exchange)：类似股票交易平台，一方面接入流量，一方面接入竞价的广告主。

计费方式：
三种方式无法相互取代，因为广告主的诉求不一样。

1. CPC (Cost Per Click)：按照点击付费；适用于广告主希望把流量引入自己的网站。
2. CPS(Cost Per Sale)：只有发生销售，广告主才会付费，不用担心投资回报率
3. CPM：广告主要求大面积、稳定的曝光

1.3 互联网广告的类型

条幅广告、邮件直接营销广告、富媒体广告、视频广告、文字链广告、社交广告、移动端广告

1.4 有效性模型

曝光：位置很重要
关注：广告创意本身吸引人，做到定向精准投放
理解：广告本身所传递的信息能否被浏览者理解，优秀的广告不仅让人关注，还要让浏览者一下子知道是什么品牌、什么活动、什么噱头
信息接受：很难，很难让所有人都接受创意内容
保持：广告主关注中长期转化，让潜在用户关注品牌核心价值，牢记心中

一个好的创意，不仅要吸引人（提升CTR），并且能够抓住人（提升ROI）。

1.5 计费模式

（一）CPM
按千次展示计费，广告平台只需要把广告投放出去，获得足够的曝光，适用于品牌广告
（二）CPT
按照单位时间计费，大广告主为了增加曝光度
（三）CPC
广告系统需要对点击率进行预估，给出尽可能准确的预估分数。
广告主可以参与竞价，变相的控制推广流量。
广告主关注点击率，仍然不关注广告的实际成交情况，成交风险广告主自己承担。
（四）CPS
广告系统要预估ROI指标，完全站在广告主一方。

CPM/CPT	CPC	CPS
大的品牌广告主	同时照顾广告主和流量提供方的控制权，被广泛接受	特殊的推广渠道（阿里巴巴的淘客）

1.6 机制设计

机制设计讨论的问题是：
在给定一个社会目标或者经济目标，以及自由选择、自愿消散的分散化决策下，能否并且怎样设计一个经济机制（包括制约条件，资源配置等），使得参与者的个人利益与设计者既定的目标一致。

广告机制设计：如何将广告平台上有限的广告位置分配给不同的广告，以达到某种既定的利益目标。目标在不同的公司甚至不同的业务线不尽相同，有可能是实现广告平台利益的最大化，有可能是实现广告主，广告平台，广告受众三赢。

纳什均衡：

本地无嫉妒均衡：locally envy-free equilibria

占优策略：

激励相容：
如果竞拍方按照真实股价出价，能够保证其获得最大利益，该竞价策略称为激励相容。

1.6.1 广告位拍卖

n个广告：$A=\{a_1,a_2,\cdots ,a_n\}$
m个广告位：$S=\{s_1,s_2,\cdots ,s_m\}$
广告拍卖目标：从A中选取m条广告，依次放置到S中，如果广告$a_i$被点击了，广告系统需要向广告主收取一定的费用。
对于广告主而言，每次关键字拍卖竞争的不仅是是否获得展示机会，还包括在S中的排序位置。

广告位拍卖分为两个步骤：

• 广告排序：关键字命中后，展示哪些广告
• 广告扣费：广告被点击后，向广告主收取多少费用

1.6.2 广义一阶价格

一阶价格：广告主本身的出价
广告排序方式按照竞价降序排列，然后选取排序较高的前几个广告位用于展现。如果广告发生点击，就会按照广告主的竞拍出价，进行扣费。
导致竞价机器人出现，频繁改价，降低成本。

1.6.3 广义二阶价格

对于第$i$位的广告，如果发生点击，收取第i位广告主，第i+1位广告竞价上加上一个货币最小值。

对于$A=\{a_1,a_2,\cdots ,a_n\}$，n条广告，每条广告的点击价值为$V=\{v_1,v_2,\cdots ,v_n\}$，广告平台提供$S=\{s_1,s_2,\cdots ,s_m\}$，每个位置当前竞价为$P=\{p_1,p_2,\cdots ,p_m\}$，点击率为$X=\{x_1,x_2,\cdots ,x_m\}$，对于任意广告位i上获得位置的广告j，有
$$(v_j-p_i)x_i\ge (v_j-p_{i-1})x_{i-1}$$
则称当前状况为纳什均衡，即任意一方如果加价使得排名升高，都会使得利益降低。

$$\frac{{\alpha }_{i+1}{b}_{i+1}}{{\alpha }_i}+最小货币单位$$
i+1表示排名在i后一位的广告。
广告点击率越高，每一次被点击时，从广告主扣除的费用越少，激励广告主优化广告质量提高点击率，从而提升整个广告系统的用户体验。

不是激励相容的。

1.6.3 VCG机制

目标是最大化社会价值
Vickrey-Clarke-Groves
对于$A=\{a_1,a_2,\cdots ,a_n\}$，n条广告，
每条广告的点击价值为$V=\{v_1,v_2,\cdots ,v_n\}$，
广告平台提供$S=\{s_1,s_2,\cdots ,s_m\}$，
每个位置当前竞价为$P=\{p_1,p_2,\cdots ,p_m\}$，
点击率为$X=\{x_1,x_2,\cdots ,x_m\}$

VCG优点：

• 激励相容
• 最大化社会价值
• 存在纳什均衡，且均衡点唯一

缺点：

• 计算困难，难以向广告主解释
• 相同竞价条件下VCG扣费低于GSP，鲜有广告系统愿意降低收入使用VCG

1.7 技术课题

1.7.1 优化目标

“找到用户、上下文和合适的广告之间的最佳匹配。”

互联网广告算法的核心问题，是根据用户、环境、广告的全部有效信息，找到最合适的投放策略和模型，兼顾浏览者、广告主、广告平台的最大利益，并不断调整。

目标函数可以表示为：
$$F(U,C,A)$$

其中，U表示User，C表示Context，A表示Advertisement。

对于广告主：
$$F=\frac{{\sum }_{i=1}^{N}Retur{n}_i}{{\sum }_{i=1}^{N}Inves{t}_i}$$

对于浏览者，注重广告产品有没有用，创意好不好看，定向准不准，即广告对自己吸引大不大，这种吸引可以体现在CTR上：
$$F=\frac{{\sum }_{i=1}^{N}Clic{k}_i}{{\sum }_{i=1}^{N}Impressio{n}_i}$$

对于广告系统：
$$F=CTR\times PPC\times Discount$$
PPC: Pay per Click 点击收费

搜索引擎技术

存储技术和实时计算技术

推荐技术

点击率预估

1.8 系统架构

• 前端引擎：接收网页广告请求
• 检索引擎
• 实时点击率预估
• 广告主操作消息更新服务：广告主有权利随时更改广告竞价，保证更新消息的及时性，完整性和安全性。
• 用户行为数据收集和更新系统
• 特征提取与行为分析
• 反作弊系统：发现和处理作弊模块，包括异常的访问、无效的点击
• 广告主后台
• 存储系统
• 计算系统

第二部分：搜索广告

2.1 搜索广告架构

搜索广告从收到查询，到最后展出广告，经历：
广告检索、广告排序、流量分配

2.2 广告检索

2.3 广告排序

通常，广告系统会按照ECPM排序：
$$ECPM=PPC\ast CTR\ast 1000$$

2.3.3 算法评估

在工业环境下，一个CTR预估模型效果是否好，最终的检验方法是看其应用于广告系统时，能否带来稳定的收入提升。

大型互联网企业，会建立一套分流机制，从生产系统中且分出一部分小流量，用于实验算法，只有在小流量上，CTR，RPM，RPC能符合要求，才会将算法发布到全流量上。

2.4 广告主推荐工具

2.4.1 投放要素

投放层级关系：
一个group完整的投放需求与策略：

给广告主提供的投放基本要素：

2.4.2 竞价词推荐方式

2.5 在线学习

在线学习模型被广泛应用于CTR预估模型中，所谓在线模型，是指模型每获得一个新的训练实例，可以立即根据这个新的训练实例对权重向量进行调整。

海量数据的情况下，模型存储量过大，往往会给并发查询的时效性带来很大挑战。
降低模型存储空间的方法：
1、降低模型特征维度：L1正则化；泊松选择法
2、降低每一维特征权重需要的存储量

第三部分：定向广告

3.1 上下文定向

上下文定向：根据投放页面的内容，推送相关的广告。

在上下文定向中，对页面内容的刻画是关键的问题。

3.2 受众定向

受众定向：给当前的用户流量打标签，用于区分用户的兴趣点

3.2.1 监督行为定向

将点击事件和浏览事件看作是两种不同的泊松分布，其概率密度为：
$$P(y)=\frac{{\lambda }^y{e}^{-\lambda }}{y!}$$
泊松分布的均值$\lambda =w^{t}x$，$w$为需要估计的参数。

3.2.2 非监督行为定向

3.3 行为定向

3.4 推荐系统

3.6 定向广告算法架构

定向广告解决的是当前场景下人与广告的关系：即“这样一个人”应该配“什么样的广告”。

定向广告要素图

定向算法逻辑图：先圈定候选集，然后排序
1、根据“人的历史信息”和“场景信息”，找到一个“适合这个人的广告候选集”；
2、在候选集里进行排序，找到最好的若干个广告，返回。

3.7 定向广告的平衡之道

3.7.1 关于用户疲劳

疲劳指的是浏览者连续看到相同或者类似的广告后，产生兴趣下降的现象。

3.7.2 关于多样性

多样性的问题首先要保证召回率，然后再根据候选集进行进一步的选择，也就是保证一个多样性的底线。

3.7.3 关于多目标

3.7.4 关于E&E

• Exploration: 搜寻
  在广告创意全集中去找到合适的一批候选集
• Exploitation: 探索
  在一批候选集里，独具慧眼的找到最适合的那一批少部分创意

第四部分：实时广告竞价

4.1 基本概念

广告交易市场、需求方平台和供应方平台是实时广告竞价最基本的三个参与者。
实时广告竞价实质上是定向展示广告的一种更高效的实现方式，其最终目标是通过对数据的挖掘和利用，在最合适的时间将最合适的广告展示给最合适的用户，达到三方的共赢。
实时广告系统的竞价路径：

4.2 广告交易市场

4.2.2 实时广告竞价

第五部分：广告系统架构及挑战

5.1 广告系统的特点

高性能
海量数据存储与处理
可运维性

5.2 功能职责划分