作者：固林的游戲魚塘
廣告投放系統(tǒng)的工作原理很簡單，就是在一定規(guī)則約束下，給用戶匹配ecpm最高的廣告。
概述
每?次send，就是在廣告系統(tǒng)下使用機(jī)器學(xué)習(xí)等算法，將廣告和用戶匹配的結(jié)果。實(shí)際上用戶的請求數(shù)很多，但廣告系統(tǒng)不保證每?次都會有廣告匹配。
從用戶請求廣告到返回廣告，大致會經(jīng)歷四個階段：召回、粗排、精排、混排。每?個階段都是由廣告候選量級和機(jī)器算力間tradeoff的結(jié)果。
召回
召回階段負(fù)責(zé)廣告的粗選，會在當(dāng)前請求中快速篩選大概1000~2000條相對匹配的廣告進(jìn)?步排序和優(yōu)化。召回階段主要包含以下幾個部分：
? 廣告主業(yè)務(wù)定向過濾，?般是廣告主在計劃粒度上設(shè)置的定向規(guī)則，如性別、年齡、人群包、app過濾等。
? 廣告系統(tǒng)的頻控過濾，為保證使用體驗，不能讓用戶在短時間內(nèi)看到重復(fù)的廣告。用戶dislike過于頻繁，會讓整個request在之后不推送廣告。
? 廣告系統(tǒng)的流控過濾，根據(jù)廣告主預(yù)算和當(dāng)前消耗，控制廣告主快速消耗預(yù)算的策略，防止廣告在超預(yù)算后還被繼續(xù)投放。防止廣告主過度集中在某一流量位消耗的策略，如激勵位置的廣告。
? 召回模型過濾，可以把模型理解為黑盒，它會預(yù)估每個候選廣告在當(dāng)前用戶請求下被成功send的概率，概率越高廣告排名越靠前。?般來說，召回模型如果過濾較多，基本都是廣告競爭力不夠，或廣告系統(tǒng)下游（精排和混排）對廣告類型打壓所致。同時隨著時間推移，會使模型學(xué)習(xí)的預(yù)估分偏低，從而逐漸讓該類廣告投放量越來越少。
? 返回結(jié)果，此時大概量級為1000~2000條廣告。
粗排
粗排的任務(wù)是根據(jù)當(dāng)前用戶請求和候選廣告隊列，用?個比召回模型更復(fù)雜的模型得到更精細(xì)化/個性化候選的過程。這里大概會將量級從2000條降到150條左右。主要的業(yè)務(wù)邏輯控制和過濾有：
? 候選廣告按照adv_id和ad_id打散，每個ad_id最多返回1個cid，每個adv_id返回最多兩個cid。
? 設(shè)置了?些業(yè)務(wù)保量的邏輯，防止粗排返回的廣告過于單一。
? 經(jīng)過粗排模型，進(jìn)行截斷返回。
精排
精排主要包括兩部分，?是參與到大模型的預(yù)估邏輯，另?個是參與復(fù)雜過濾/排序邏輯。
? 主要的過濾對象，當(dāng)sorted ecpm<0時，說明hc過于負(fù)向，會過濾該廣告。同adv下最多保留?個cid，這里和粗排的邏輯對應(yīng)，進(jìn)?步把控。ecpm門檻，防止流量賤賣，降低廣告主調(diào)價動機(jī)。
? 風(fēng)控出價，廣告消耗占比最?，成熟期主力出價。大部分廣告主均是通過成本來表達(dá)自身訴求，并希望系統(tǒng)能夠保證成本。所以系統(tǒng)目標(biāo)是滿足客戶的成本訴求，并最大化跑量。
系統(tǒng)根據(jù)后驗計費(fèi)比反饋，通過PID調(diào)控機(jī)制來動態(tài)調(diào)整出價，最終實(shí)現(xiàn)保成本的目標(biāo)。對于風(fēng)控出價來說，最好的結(jié)果廣告主的計費(fèi)比=1，這是系統(tǒng)需要調(diào)控的目標(biāo)。
? 流控出價，對應(yīng)優(yōu)先低成本出價，廣告消耗占比非常低。因廣告主預(yù)算設(shè)定不合理，沒法達(dá)成優(yōu)先低成本的效果。這里可以通過智能調(diào)價來滿足廣告主的保成本訴求?；谧顑?yōu)出價理論，通過PID調(diào)價來實(shí)現(xiàn)預(yù)算按照預(yù)期花費(fèi)速度花完，從而實(shí)現(xiàn)最低成本的目標(biāo)
? 關(guān)于Hidden Cost，Hidden cost表示廣告對系統(tǒng)本?的隱藏?fù)p失，這個損失和之前的頻控規(guī)則不同，是通過?種線性分?jǐn)?shù)的行為引?到排序公式中。
? 打壓策略，dislike/report打壓，當(dāng)用戶對廣告點(diǎn)擊投訴或dislike后，會使這部分廣告的hc升?。用戶歷史展現(xiàn)廣告和當(dāng)前廣告相似度打壓，防?用戶看到過多相似廣告。低質(zhì)素材打壓。
? 素材擠壓的判斷邏輯，在系統(tǒng)粗排階段，對相同ad_id下的cid控制。?般來說，模型會選擇最優(yōu)解輸送到下游，所以粗排之后每個廣告主基本都只有1~2個廣告返回。而這個廣告本?，是不區(qū)分素材的，因此不太會出現(xiàn)擠壓，而只會自己和自己的廣告產(chǎn)?擠壓。
混排
并不是所有的廣告位都有混排，因此有些廣告到精排階段就結(jié)束了。對于有混排廣告位的廣告，主要是和自然結(jié)果的文章進(jìn)行pk和插入的過程，這里有?些計費(fèi)邏輯和刷內(nèi)頻控的邏輯進(jìn)行廣告過濾。
? 刷內(nèi)頻控，對于廣告候選隊列中的相同維度會進(jìn)行過濾（如adv id、customer id、app name等），保證同request內(nèi)返回多條廣告的時候，不會推送連續(xù)相同的廣告。
? 和推薦側(cè)pk并插入的邏輯，文章內(nèi)容混排；確定在文章內(nèi)容隊列中需要插?的廣告位；確定插入的廣告模型，返回上游。
以上就是關(guān)于廣告投放系統(tǒng)的簡介，希望對大家有所幫助。
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