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爱奇艺信息流广告的排序算法演进

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Python编程爱好者
发布2020-11-11 10:49:25
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发布2020-11-11 10:49:25
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文章被收录于专栏:Python编程爱好者

作者 | 刘国辉

整理 | 计算广告生态

目录设定

  • 1. 爱奇艺信息流广告业务简介
  • 2. 信息流广告核心问题与挑战
  • 3. 爱奇艺信息流广告排序算法演进过程
  • 4. 总结与展望

爱奇艺在线广告系统的排序算法部分

爱奇艺中国视频行业领先者,伴随着移动搜索市场的日渐强大,爱奇艺推出移动端信息流广告,视频关联位广告,贴片广告,浮层广告,角标广告等等

广告形式丰富多样

爱奇艺的广告系统的精准触达的算法演变和核心排序的方式

1. 爱奇艺信息流广告业务简介

爱奇艺信息流广告是依托爱奇艺海量视频内容及用户、优质流量资源

结合广告行业特点,为企业主提供跨平台、多终端的网络推广服务

爱奇艺效果推广结合百度大数据及强大技术实力,可以实现了海量触达,定向精准

2. 信息流广告核心问题与挑战

ranking_score = bid * PCTR * PCVR * Q_score

ECPM竞价排序 : bid * PCTR * PCVR 创意质量分 : Q_score

核心内容是:

ECPM竞价排序 -> 广告的效果和曝光,也代表了公司企业的商业利益

创意质量分 -> 用户体验

3. 爱奇艺信息流广告排序算法演进过程

整体构建

点击率预估
  • eCPM = bid * pCTR
  • 计费方式:按点击(CPC)或 TrueView(CPV)计费
  • 预估单元:内容id
业务数据流
模型选择

基于预估准确性 & 工程复杂度 选择不同的算法模型进行评估是实现

在线学习-提高模型时效性
深度学习-提高模型泛化能力
特征工程
特征自动评估工具
偏差校准
排序算法1.0
排序漏斗-解决广告数量快速增长的问题
粗排-双DNN模型
排序算法2.0
OCPX
智能出价

ranking_score = PCTR * PCVR * (bid*alpha)

排序算法3.0
创意质量分

ranking_score = bid * PCTR * PCVR * Q_score

创意质量分
排序算法4.0

4. 总结与展望

广告投放的趋势
  • 平台智能化,投放自动化
  • 广告主运营傻瓜化,可以专注在素材、落地页质量的提升
  • 用户看到的广告原生化、个性化
效果提升的关键
  • 对业务场景的深入理解
  • 收集足够、有效的数据
  • 稳定、可靠的工程架构支撑
  • 算法模型的持续调优

作者:Johngo

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原始发表:2020-11-10,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 1. 爱奇艺信息流广告业务简介
  • 2. 信息流广告核心问题与挑战
  • 3. 爱奇艺信息流广告排序算法演进过程
    • 点击率预估
      • 业务数据流
        • 模型选择
          • 在线学习-提高模型时效性
            • 深度学习-提高模型泛化能力
              • 特征工程
                • 特征自动评估工具
                  • 偏差校准
                    • 排序算法1.0
                      • 排序漏斗-解决广告数量快速增长的问题
                        • 粗排-双DNN模型
                          • 排序算法2.0
                            • OCPX
                              • 智能出价
                                • 排序算法3.0
                                  • 创意质量分
                                    • 创意质量分
                                      • 排序算法4.0
                                      • 4. 总结与展望
                                        • 广告投放的趋势
                                          • 效果提升的关键
                                          领券
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