提升CTR(点击率)是在搜索引擎营销中非常重要的一个目标。以下是一些建议,可以帮助您提高CTR业务指标:
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在做数据分析的时候,很多同学在面对一堆数据会无从下手,觉得从哪个角度分析都可以得到很多结论,导致分析的战线越来越长,但是却始终得不到想要的结果。
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在电商搜索中,例如淘宝,拼多多,京东等的搜索的场景往往是:用户A通过搜索框Query找到他/她想要购买的东西,然后搜索引擎通过某些算法策略返回一系列商品,用户再决定是否进行点击购买。
20年5月到现在入职阿里已经快一年了,一年之中也做了几个项目,期间趟过了不少坑,以往的年度总结都是闭门造车,写完了扔印象笔记之中给自己看,今年在知乎上看了很多大佬们的文章,收获很多,尤其是在讨论的过程之中,对自身能力的强化很是受用。于是想晒晒自己一年的收获,欢迎各位大佬交流~
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编者:本文来自搜狗资深研究员舒鹏在携程技术中心主办的深度学习Meetup中的主题演讲,介绍了深度学习在搜狗无线搜索广告中的应用及成果。戳上面的“携程技术中心”(ctriptech)关注,可获知更多技术分享信息哦。 舒鹏老师的分享可点下面的视频看回放,下载演讲PPT请点击阅读原文。 搜索引擎广告是用户获取网络信息的渠道之一,同时也是互联网收入的来源之一,通过传统的浅层模型对搜索广告进行预估排序已不能满足市场需求。近年来,深度学习在很多领域得到广泛应用并已取得较好的成果,本次演讲就是分享深度学习如何有效的运用在
首先我们将问题再明确一下,我们是将 广告算法里面的推荐广告和 自然推荐结果里的推荐系统进行对比,因为广告算法里面还有“搜索广告”,搜索广告和推荐系统差异性就太大了,这里不做讨论。
信息爆炸时代,信息过载已经成为互联网核心问题之一,而通过AI、机器学习等技术过滤低质无用信息,推动有价值信息的生产和迭代,被视为一种有效解决方案。以知乎为例,这家知识内容平台很早就开始着手机器学习的开发实践,并于2016年正式组建机器学习团队,利用站内丰富的中文语料库训练AI算法,推动有价值信息更高效触达用户,为内容产业提供了很好的技术借鉴。日前,在2018AI开发者大会上,知乎首页业务总监张瑞就机器学习在知乎首页中的应用做了技术分享。以下是分享内容摘要。
这是一个非常好的问题,问到算法的根本上来了。我觉得从两方面答才能把这个问题答清楚,一个角度是从产品经理的角度,一个角度是从我们算法工程师角度。
作者:zhongzhao,腾讯 PCG 应用研究员 在推荐系统中,最常用的排序模型是以用户点击为目标的 CTR 预估模型,它没有考虑用户点击后的消费深度,也没有考虑用户的多种互动行为带来的生态方面的收益。为了取得 CTR 以外的更多收益,QQ 看点团队在深度学习框架下,对推荐系统中的多目标建模做了一系列的研究和实践,在图文场景下完成了技术落地,实现了用户阅读时长的显著提升,并在内容生态和账号生态上也取得了正向收益。本文将由浅入深,分享腾讯 QQ 看点图文多目标推荐实践中积累到的经验和方法,供有需要的同
非常高兴与大家进行“深度学习演进之路”的交流,阿里妈妈是阿里巴巴集团下的大数据营销平台,是负责阿里巴巴变现的一个事业部。我研究的方向是机器学习、计算机视觉、推荐系统和计算广告。我在清华大学读的本科和博士,专业是计算机视觉,毕业之后加入阿里巴巴广告技术部,后来组成阿里妈妈事业部,这个事业部负责阿里所有的广告变现产品。我现在是阿里妈妈的研究员,负责精准定向广告技术团队,负责的产品有智能钻展、直通车定向广告,熟悉阿里系统的同学可能会知道这两个产品。
非常高兴与大家进行“深度学习演进之路”的交流,阿里妈妈是阿里巴巴集团下的大数据营销平台,是负责阿里巴巴变现的一个事业部。我研究的方向是机器学习、计算机视觉、推荐系统和计算广告。我在清华大学读的本科和博士,专业是计算机视觉,毕业之后加入阿里巴巴广告技术部,后来组成阿里妈妈事业部,这个事业部负责阿里所有的广告变现产品。我现在是阿里妈妈的研究员,负责精准定向广告技术团队,负责的产品有智能钻展、直通车定向广告,熟悉阿里系统的同学可能会知道这两个产品。 我将分三个部分来讲一下。先讲互联网数据下的深度学习演进,然后讲一
本文转载自:微信AI,作者 xiafengxia 在微信 AI 背后,技术究竟如何让一切发生?微信 AI 公众号推出技术专题系列“微信看一看背后的技术架构详解”,干货满满,敬请关注。以下为专题的第一篇《微信看一看推荐排序》。 一、背景 微信公众平台作为目前用户量最大的互联网原创内容平台之一,每日新发表的文章可达几百万篇。用户可以通过关注公众号、朋友圈、聊天转发等渠道阅读文章。除了前述几种方式以外,用户很难再有其他方式发现更多有趣的文章。因此,看一看个性化推荐应运而生。我们利用用户在微信内的阅读、关注、
最近在梳理过去的项目中的指标,看看不同的场景下,使用哪些指标更合适。随着整理,发现很多时候,我们对指标的应用仅思考是否能够度量一个业务场景,并没有思考是不是有更好的口径,或者指标。
得物社区是一大批年轻人获取潮流信息、分享日常生活的潮流生活社区。其中用户浏览的信息,进行个性化的分发,是由推荐系统来决策完成的。目前得物社区多个场景接入了推荐算法,包括首页推荐双列流、沉浸式视频推荐、分类 tab 推荐流、直播推荐流等多个场景,为了给用户提供更好的服务和体验,我们从整个推荐系统维度为相关服务做了大量优化。现在主流的推荐系统都会有召回、粗排、精排和机制等多个模块组成,本文主要介绍我们在精排层面演进过程中做的一些工作和思考。
短视频是当前互联网最热门的业务之一,聚集了巨大的互联网用户流量,也是各大公司争相发展的业务领域。作为主要营收业务方向,短视频方向的推荐算法也日新月异并驱动业务增长,本期我们看到的是爱奇艺的短视频频道下,推荐多任务算法应用实践路径与落地方案。
从18年11月开始,接触推荐系统半年左右时间,对推荐系统有了基本的认识。相比于之前做的 nlp 任务,推荐系统复杂更多,数据来源更复杂、pipeline 更复杂、场景更复杂、业务更复杂、指标更复杂。在 NLP 部分的时候,绝大多数时间花在了数据-模型以及其 match 上。而在推荐里由于系统复杂度提升,多了更多的功夫在系统架构、代码重构、快速部署上,工程侧的东西在复杂系统中显得更为重要。秉着精益算法的思想,延续之前的系列,这里我结合自己的经验,给大家分享下如何快速的搭建一个不错 baseline 的推荐系统。请各位吸取精华、去其糟柏即可。
“ 好产品是1,而运营是在后面不断加0 ,是变成10、100,还是1亿,都取决于运营做的好不好。”
美团到店广告平台算法团队基于多年来在广告领域上积累的经验,一直在数据偏差等业界挑战性问题不断进行深入优化与算法创新。在之前分享的《KDD Cup 2020 Debiasing比赛冠军技术方案与广告业务应用》一文[4]中,团队分享了在KDD Cup比赛中取得冠军的选择性偏差以及流行度偏差的解决方案,同时也分享了在广告业务上偏差优化的技术框架。
推荐在今天互联网产品,特别是电商产品中被广泛使用。在转转这样一个二手交易平台下,一个好的推荐系统能够帮助买家发现对自己有价值的商品,也能让商品尽可能多的展现在对它感兴趣的用户面前,达到买家与卖家的双赢
随着深度神经网络在语音和图像识别上取得的巨大成功,AlphaGo 战胜人类围棋顶尖高手,以深度网络为基础的人工智能迎来第三次高潮。与此同时互联网所面临的信息超载问题愈演愈烈,其中个性化推荐是重要的信息过滤手段。
信息流场景展示内容在实际业务场景中并不是单一的同类内容,可能有图文、视频等主场景信息流内容,也会有广告、商品等商业内容,同时,针对特殊场景还存在着引流入口的穿插。不同类型内容往往来自不同业务部门,有不同的业务目标上的诉求。如何针对多源内容,在现有推荐机制的基础上,利用混排的方法,对流量实现二次分发,从而实现整体收益最大化是一个比较有挑战的问题。
作者:coreyzhong,腾讯 IEG 应用研究员 本文分为三个部分: Part1 是前菜,帮助没接触过相关内容的同学快速了解我们要做什么、为什么做; Part2 适合刚刚接触 pCTR 建模想要完成项目的算法同学; Part3 适合正在做 CTR 建模项目且想要进一步优化效果的算法同学。 Part1 计算广告 广告是互联网流量变现的重要手段,也是互联网产品进行推广的重要方式。互联网广告行业经历了合约广告时期、精准定向广告时期、竞价广告时期等多阶段的发展,现在行业内已经普遍采用了自动化竞价的广告投放
A:网上已经有很多的文章解释过这个问题,简单的说就是离线评估的 AUC 是评估请求与请求之间点击率的序,而在线评估的是广告与广告点击率的距,评估的角度就不一致,所以这种情况是有可能发生的。举一个极端的例子,假设人在 wifi 环境下更喜欢点广告,但无论是哪个广告更喜欢点的程度都是一样的,如果在离线环境下如果我们加入了是否在 wifi 环境下这个特征,我们就应该能得到更高的 AUC,而在线时,因为这个特征的影响对所有广告是一样的,其实无法提升我们的在线效果,因为 P(Ad_x|Wifi)=P(Ad_x),所以不会提升。
广告是互联网流量变现的重要手段,也是互联网产品进行推广的重要方式。互联网广告行业经历了合约广告时期、精准定向广告时期、竞价广告时期等多阶段的发展,现在行业内已经普遍采用了自动化竞价的广告投放模式。
作者 | 吴海波 责编 | 何永灿 通常机器学习在电商领域有三大应用:推荐、搜索、广告,这次我们聊聊三个领域里都会涉及到的商品排序问题。从业务角度,一般是在一个召回的商品集合里,通过对商品排序,追求GMV或者点击量最大化。进一步讲,就是基于一个目标,如何让流量的利用效率最高。很自然的,如果我们可以准确预估每个商品的GMV转化率或者点击率,就可以最大化利用流量,从而收益最大。 蘑菇街是一个年轻女性垂直电商平台,主要从事服饰鞋包类目,2015年时全年GMV超过了百亿,后与美丽说合并后公司更名为美丽联合集团。2
对于一个搜索或者推荐系统来说,分阶段的设计都是当下的一个标配,主要是为了平衡效率和效果,在百度的广告系统中,也是分成了如下的三层结构:
导读 常规的推荐系统范式已经逐渐走入瓶颈,原因是在当前固定化的问题描述下模型和系统几乎已经发展到极限。当前的主要范式在模型上为召回+排序+重排,系统上为样本挖掘+特征工程+线上打分预估能力建设。一线大厂在上述领域已经把空间挖掘殆尽。同时可以看到,我们的用户对当前推荐系统的满意度仍然未达到理想状态。推荐系统是一个非常面向于用户满意度的平台系统,而用户满意是一个永远存在不同理解的问题,一千个用户眼里有一千种对好的推荐系统的理解。
大家好,我是kaiyuan。最近大模型LLM的各类信息有种乱花渐欲迷人眼的感觉,刷几篇KDD'23的文章冷静一下。
摘要:本篇分享了多模态学习在CTR预估模型中的应用实践及效果展示。首先是背景介绍,通过多模态学习可以更好的处理多模态信息,从而得到更丰富的特征信息,可以更好的提升CTR模型效果;然后重点介绍了多模态学习在CTR模型中的应用实践及效果展示,主要包括多模态实验流程介绍、文本模态和图像模态的应用实践及效果展示和后续优化工作。对于想要将多模态学习应用到CTR预估模型中的小伙伴可能有所帮助。
在推荐系统中,通常有多个业务目标需要同时优化,常见的指标包括点击率CTR、转化率CVR、 GMV、浏览深度和品类丰富度等。为了能平衡最终的多个目标,需要对多个目标建模,多目标建模的常用方法主要可以分为:
养码场的线上课程,以技术人员为核心的学习、交流、分享社群,全方位服务技术人和技术创业者。这里聚集了众多BAT/美团/京东/滴滴/360/小米/网易等知名互联网公司技术总监&技术负责人,他们在这里分享经验、招聘人才,与你一起成长。
目前,对于基于向量召回,那就不得不提到双塔。为什么双塔在工业界这么常用?双塔上线有多方便,真的是谁用谁知道,user塔做在线serving,item塔离线计算embeding建索引,推到线上即可。
b.如果X是2段文本(X1,X2),则是可以抽象为句对分类问题。如下所示 i:如NLI等任务。
美团外卖推荐团队在推荐算法的长期落地实践中,针对外卖业务情境化特点对排序模型进行深入探索与优化。本文介绍了面向情境化建模的“情境细分+统一模型”建模思路,通过用户行为序列建模以及专家网络两个模块的优化,实现不同场景间对信息独有性的刻画和信息共性的相互传递,进而提升全部流量效率。
总第528篇 2022年 第045篇 粗排是工业界搜广推系统的重要模块。美团搜索排序团队在优化粗排效果的探索和实践中,基于业务实际场景,从精排联动和效果性能联合优化两方面优化粗排,提升了粗排的效果。本文介绍了美团搜索粗排的迭代路线、基于知识蒸馏和自动神经网络选择的粗排优化工作,希望为从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。 1. 前言 2. 粗排演进路线 3. 粗排优化实践 3.1 精排联动效果优化 3.2 效果性能联合优化 4. 总结 5. 附录 1. 前言 众所周知,在搜索、推荐、广告等大规模工业界应
Que2Search是Facebook的经典论文,之前我们详细解读了Que2Search的技术方案和一些个人的思考,感兴趣的同学可以移步观看:
以往CTR(Click-Through Rate、点击率)预估模型更加关注于单个业务场景域(domain)的预测。在淘宝的App中,有多种domains需要用到CTR预估模型,比如首页推荐、猜你喜欢等等。如果每个场景都单独建模,模型的数目会很多,可能有几百个,维护成本变大,而且有的domains的数据比较少,模型的学习效果也不够好。考虑到不同domains之间有很大的共性,比如domains间的用户是重叠的、商品也是重叠的,一个思路是把多个domains放到一起建模,利用domains间的共享部分,提升其他domains的效果,减少模型的个数。
淘宝作为世界上最大的电商平台,每天为上百万的广告主提供十亿多在线广告曝光的机会。从商业目的上说,广告主为特定的场景和目标人群进行竞标以竞争商业流量。平台方在十毫秒内选择合适的广告进行展现曝光。常见的出价方法有cpm和cpc。
这是58app端的业务展示,可以看出58的业务场景丰富且复杂,产品形态多样,涵盖了租房、二手房、二手车、招聘、本地服务以及二手物品等多种业务,针对每个业务,又分为置顶,精品,普通等多种不同的产品形态。
指标 广告点击率预估是程序化广告交易框架的非常重要的组件,点击率预估主要有两个层次的指标: 1. 排序指标。排序指标是最基本的指标,它决定了我们有没有能力把最合适的广告找出来去呈现给最合适的用户。这个是变现的基础,从技术上,我们用AUC来度量。 2. 数值指标。数值指标是进一步的指标,是竞价环节进一步优化的基础,一般DSP比较看中这个指标。如果我们对CTR普遍低估,我们出价会相对保守,从而使得预算花不出去或是花得太慢;如果我们对CTR普遍高估,我们的出价会相对激进,从而导致CPC太高。从技术上,我们有Fac
AUC 的全称是 AreaUnderRoc 即 Roc 曲线与坐标轴形成的面积,取值范围 [0, 1].
大家好,今天想和大家讨论下相关推荐技术通用的特点及在实践中的改进点,这也是我们团队在研发实践中一些经验总结。
作者 | Chilia 哥伦比亚大学 NLP搜索推荐 整理 | NewBeeNLP
大家好,我是虫爸。今天给大家分享一款亿级流量实验平台。在互联网行业,要上线一个策略(CTR预估、CVR预估等),或者一个功能,如果贸然全量上线,那么如果新策略效果不佳,可能会造成不小的损失,要么丢失用户,要么损失收入。
指标 广告点击率预估是程序化广告交易框架的非常重要的组件,点击率预估主要有两个层次的指标: 1. 排序指标。排序指标是最基本的指标,它决定了我们有没有能力把最合适的广告找出来去呈现给最合适的用户。这个是变现的基础,从技术上,我们用AUC来度量。 2. 数值指标。数值指标是进一步的指标,是竞价环节进一步优化的基础,一般DSP比较看中这个指标。如果我们对CTR普遍低估,我们出价会相对保守,从而使得预算花不出去或是花得太慢;如果我们对CTR普遍高估,我们的出价会相对激进,从而导致CPC太高
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