计算广告丨《互联网广告算法和系统实践》读书笔记

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AVR单片机教程——UART进阶

引言

这是我阅读《互联网广告算法和系统实践》的笔记,作者王勇睿,在百度阅读上可以购买,书的篇幅很短,一天就能看完。

本书主要介绍了搜索广告算法、非搜索(定向)广告算法和实时竞价广告算法,为读者梳理了广告中的常用概念如CTR、ECPM,一个广告系统如何组成,实践中还会考虑什么问题,没有涉及多的数学和算法模型。本书适合入门,但作为小白,很多内容读完后没有具体的案例消化,理解深度上有所欠缺。我想当具备了一定的实践经验后再来翻阅此书,才能融会贯通。之后的计划是继续阅读刘鹏老师的《计算广告学》。

互联网广告算法和系统实践

第一部分 互联网广告简介

1.1 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。

  • 传统广告业务包括三方角色:广告主、媒体、普通受众
  • 广告历史

1.2 互联网广告

  • 显示广告、合约广告、定向广告、受众定向技术
  • 担保式投放
  • 竞价广告、广义二阶拍卖GSP、广义一阶拍卖GSP
  • 搜索广告、上下文广告、实时竞价
  • 广告交易平台、需求方平台、提供方平台
  • 计费方式:点击付费CPC、销售付费CPS、千次展现付费CPM

1.3 互联网广告类型

  • 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

计算广告丨《互联网广告算法和系统实践》读书笔记

  • 曝光:位置很重要。
  • 关注:广告创意吸引人,借助算法定向精准投放
  • 理解:让用户迅速理解广告
  • 信息接受:研究人群行为,还要借助心理学
  • 保持:追求中长期转化
  • 购买:最终决策,给用户提供更多更好的选择

好创意不但能吸引人(提升CTR),而且能够抓住人(提升ROI)。

1.5 计费模式

  • CPM:Cost Per Mile,按照千次展现计费,展现之后的效果广告平台不保证。适合品牌广告。
  • CPT:Cost Per Time,按照单位时间计费。为了增加曝光度。
  • CPC:Cost Per Click,按照千次点击计费,广告系统要负责对点击率CTR预估;广告主可以参与竞价。关注点击率,但不关注广告实际成交情况,风险由广告主承担。
  • CPS:Cost Per Sale,关注转化率,对广告主有利。

对广告主,风险从大到小:CPM/CPT、CPC、CPS

广告系统收益指标:若千次展现的期望收益CPM值eCPM。

1.6 机制设计

1.6.1 广告位拍卖

  • n个广告A,m个广告位S,m<n,广告位拍卖从A中选取m条广告,依次放置到S中。
  • 拍卖竞争除了展现机会,还包括S中排序位置。
  • 广告位拍卖过程分为广告排序和广告扣费。广告排序考虑展现哪些广告,广告扣费考虑收取多少费用。
  • 广告拍卖是多次重复博弈,纳什均衡点、本地无嫉妒均衡、占优策略、激烈相容

1.6.2 广义一阶价格GFP

  • 广告展现不扣费
  • 一阶价格是指广告主本身出价。
  • 不存在纳什均衡点,竞价机器人导致广告系统收益大大降低。

1.6.3 广义二阶价格GSP

  • 对应第i位广告,若发生点击,GSP收取第i位广告主,第i+1位广告竞价加上一个货币最小值。
  • 若广告主降低竞价,其展现位置不变时,不会降低收费。下家没有降低竞价行为,导致上家付出更多点击费用。存在本地无嫉妒均衡。
  • 均衡报价:n个广告A,每条广告价值V,m个广告位S,每个位置点击率X,每个位置当前竞价P。对于任意广告位i上获得位置的广告j有\((v_j-p_i)x_i\ge(v_j-p_{i-1})x_{i-1}\)
  • 均衡点不唯一,不是激励相容。
  • 现实中广告扣费要考虑点击率因素。对于广告i,广告系统预估i在当前场景点击率ai,结合竞价bi,计算每千次展现期望收益\(ecpm_i=a_ib_i\),随后将广告集合按照\(ecpm\)排序,排序靠前若干条用于展现。计费时,若第i个广告被点击,从广告主扣除费用为\(\frac{a_{i+1}b_{i+1}}{a_i}+最小货币单位\)
    • 若广告点击率越高,广告主扣除费用越少,激励用户优化广告质量提高广告点击率。

1.6.4 VCG机制

  • 目标为最大化社会价值
  • 有n个广告A,广告竞价为V,广告平台提供S广告位,每个位置点击率X,每条广告真实价格V。当广告i不参与关键字拍卖,排在i后的广告主i+1,…,m可获得的预期总收益为

\[ x_iv_{i+1}+x_{i+1}v_{i+2}+…+x_mv_{m+1} \]

  • 由于\(a_i\)参与,广告获得价值为

\[ x_{i+1}v_{i+1}+x_{i+2}v_{i+2}+…+x_mv_{m}+x_{m+1}v_{m+1} \]

  • 通常只有m个广告位,所以\(x_{m+1}=0\),如果\(a_i\)被点击,那么它要付出代价是给社会其他个体带来的利益损失

\[ (x_i-x_{i+1})v_{i+1}+(x_{i+1}-x{i+2})v_{i+2}+…+(x_{m-1}-x_m)v_m+(x_m-x_{m+1})v_{m+1} \]

  • VCG相比GSP优势
    1. VCG激烈相容,按照真实估价出价是最优选择
    2. VCG机制最大化社会价值,有利于广告主
    3. VCG存在纳什均衡,均衡点唯一
  • 缺点
    1. 计算困难,可解释性差
    2. 相同竞价情况VCG扣费低于GSP机制,广告系统不愿意降低收入

1.7 技术课题

  • 优化目标
    • 计算广告学:找到用户、上下文和合适广告间最佳匹配。
    • 互联网广告算法核心问题:根据用户、环境、广告全部有效消息,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。
    • 用户U、环境C、广告A,算法目标函数为\(F(U,C,A)\)
      • 对于广告主,关注投资回报率ROI,\(F=\frac{\sum_iReturn_i}{\sum_iInvest_i}\)
      • 对于用户,\(F=\frac{\sum_iClick_i}{\sum_iImpression_i}\)
      • 对于广告系统,\(F=CTR*PPC*Discount\)\(CTR\)是点击率,\(PPC\)是点击收费,\(Discount\)业务因子。
  • 搜索引擎技术
    • 广告系统和搜索引擎相似,广告系统没有爬虫模块,通过规范化步骤获取。
  • 存储技术和实时计算技术
    • 需要一个适合大规模读写的存储系统,需要实时计算系统。
  • 推荐技术
  • 点击率预估CTR Prediction
  • 广告主工具
    • 对广告主,广告系统提供推广工具和统计工具。
  • 系统架构简介
    • 前端引擎:接受网页发来广告请求,初步处理发给后端,拿到结果拼接返回请求者,这是在线部分Online
    • 检索引擎:关注效率和性能,Online
    • 实时点击率预估服务:对广告打分,一维、二维分数,Online
    • 广告主操作消息更新服务:广告主有权随时更改广告竞价,Online
    • 用户行为数据收集和更新系统:一般是Online
    • 特征提取和行为分析:一般用Hadoop平台,Offline
    • 反作弊系统:Offine和Online
    • 广告主后台:Offline和Online
    • 存储系统:存储任务<key,value>形式,有Offline和Online
    • 计算系统:信息挖掘,一般采取Hadoop作数据挖掘和特征提取计算,采取MPI架构做模型训练。

第二部分 搜索广告

2.1 搜索广告架构

  • 搜索广告:搜索过程中搜索引擎推送的互联网广告。
  • 当用户输入查询后,广告系统会经过:广告检索、广告排序、流量分配三个模块为用户提供广告。
  • 广告检索:以当前查询关键字为基础+用户自身信息,从数以万计的广告集合中粗选出合适的广告。可分为广告索引和广告匹配子模块。
    • 广告索引:将广告建成\(<key:用户竞价词, value:关联的广告列表>\)的索引形式。
    • 广告匹配:将用户查询分解成相关竞价词,从建好的索引中提取广告。
  • 广告排序:计算检索到广告的质量分数并排序。
  • 流量分配:根据广告排序分数,决定当前情况给用户出哪些广告。

2.2 广告检索

  • 根据用户关键字,选出相关广告,实际设置粗选和精选两个步骤:
    • 粗选:用信息检索,选取和查询关键字相关的一批广告。
    • 精选:精确的预估广告的点击率,进行排序。
  • 广告检索经过三步骤:广告分析,关键字分析和相关性匹配。
    • 广告分析:对广告进行处理,获取广告相关信息。
    • 关键字分析:根据用户输入,判断是否出广告,出什么广告。
    • 相关性匹配:根据关键字分析结果,去索引库中检索广告。

2.2.1 广告分析

  • 两个目的:
    • 将广告组织成倒排索引形式\(<key:竞价词-value:广告id链表>\)
    • 从广告中抽取特征。
  • 广告主建立广告会选择相关的竞价词,容易造成常见词严重倾斜,解决问题的方法包括竞价词生成和模糊匹配。
    • 竞价词生成:广告系统通过分析广告主的landing page,帮助广告主选取竞价词。
    • 模糊匹配:用户选择一个通股出价,按照出价,广告系统自己选择跟广告相关的竞价词。

2.2.2 查询分析

  • 长串:语义信息丰富,展现量不足,总量大,存储压力大。提取关键词汇很重要。
  • 短串:语义信息不明确,根据用户个性化信息或上下文信息消除歧义。
  • 重要指标:扩大召回。

2.2.3 相关性匹配

  • 精确匹配:关键字严格包含某个竞价词才触发广告。
  • 模糊匹配

2.3 广告排序

  • 广告系统按照ECPM降序排列广告候选集,将排序靠前广告展现出来。
    • \(ECPM=广告竞拍价*广告CTR*1000\)
    • 广告竞拍价:广告主提供;CTR:广告系统利用机器学习准确预估;
  • 基于点击模型的CTR预估方法
    • 点击率建模为\[P(click)=P(click|Seen)P(Seen)\],从而计算\(P(click|Seen)\)
  • 基于机器学习的CTR预估算法

2.3.1 逻辑回归模型

  • 函数形式\(y=\frac{1}{(1+e^{-w^Tx})}\)
    • \(x输入特征向量,y预测目标,w学习特征权重\)
    • 输入x,类别为1的条件概率计算广告丨《互联网广告算法和系统实践》读书笔记;输入x,类别为0的条件概率计算广告丨《互联网广告算法和系统实践》读书笔记

计算广告丨《互联网广告算法和系统实践》读书笔记

  • 采用极大似然估计学习特征权重\(w\)

    计算广告丨《互联网广告算法和系统实践》读书笔记

    • 最大化似然函数的对数计算广告丨《互联网广告算法和系统实践》读书笔记
    • 逻辑回归求解属于无约束优化问题,目标函数负对数似然函数恰好是凸函数,可以采用梯度下降等方法求解\(w\)
    • 寻找负对数似然函数的梯度方向计算广告丨《互联网广告算法和系统实践》读书笔记
    • 迭代公式计算广告丨《互联网广告算法和系统实践》读书笔记
  • 防止过拟合

    • L2正则\(NLL(w)+\lambda w^Tw\)
    • L1正则\(NLL(w)+\lambda\|w\|_1\)
  • 漂移,在线学习:逻辑回归的对数似然函数具有样本可加性。

    • 随机梯度下降计算广告丨《互联网广告算法和系统实践》读书笔记

2.3.2 特征处理方式

  • 将人的先验知识,表示成机器学习算法能够接受的方式。
  • 常用特征
    • 广告和查询关键字的相似度:广告本身特征、查询本身特征、相似广告的特征、相似查询的特征。
    • 广告的树形结构信息:广告主-广告账户-广告计划-广告组-广告创意,同一个广告主的其他广告创意的CTR能帮助当前广告创意的CTR。

2.3.3 算法评估

  • CTR预估模型效果是否好:全流量-小流量实验-离线指标验证

  • 衡量预估CTR和真实CTR之间差异,使用AUC衡量CTR预估精度。AUC是ROC曲线下的面积。

    • ROC是二维平面上的曲线,横坐标是FPR,纵坐标是TPR。调节分类器参数,使得ROC曲线形成一条从(0,0)到(1,1)的曲线,AUC就是ROC曲线下面积之和。
    • 互联网广告系统计算AUC:AUC等价于正样本score大于负样本score的概率。若正负样本score值相同,则按0.5正样本score大于负样本score对计算。
  • 假设正样本数M,负样本数N,计算AUC开销是M*N,通过排序减少AUC时间复杂度。

    • 将样本按照score大小从高到低排序,score第一大样本获得n=M+N的rank值;第二大样本获得rank值为n-1。对rank为r的正样本i,组成正样本score大于负样本score的样本对个数为 r-排在i后的正样本数。

    • 因此AUC可如下方式计算

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2.4 广告主推荐工具

2.4.1 投放要素

  • 广告主注册一个推广账户Account,包含多个推广计划Campaign,每个计划包含多个推广单元Group,设置Group主要需要竞价词Bidword和广告创意Creative。

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  • 一个Group完整投放需求和策略列表

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  • 搜索广告系统需要帮助广告主”充分表达自己投放需求”,给广告主提供投放基本元素。

    计算广告丨《互联网广告算法和系统实践》读书笔记

    • 推荐重点在于竞价词Bidword。

2.4.2 竞价词推荐方式

  • 竞价词的推荐方式

    • 主动推荐:不用广告主参加
    • 被动推荐:广告主主动创建一些搜索词
  • 竞价词的匹配方式

    • 精确匹配:精确命中广告主所竞价的词
    • 模糊匹配:广告系统对竞价词进行一定程度的扩展
  • 推荐工具实际上找到“一座桥梁“

    python接口自动化测试 – mock模块基本使用介绍

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    1. 广告主到中间节点边归一化权重,中间节点到候选词边故意话权重,文本相关性。
    2. 根据中间节点出度、入度信息,计算中间节点调整系数,结合第一步相关性,计算出:\(<广告主1,中间节点,候选词>\)的分数
    3. 根据\(<广告主1,中间节点,候选词>\)的数据,固定一个候选词,综合所有中间节点,计算所有\(广告主1,候选词1>\)分数,循环计算,获得\(<广告主1,候选词>\)打分列表。
    4. 根据分数排序,获取前N个词。

2.4. 3 其他工具

  • 投放前后,广告主需要一些数据帮助决策或者反馈,如下

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2.5 实践一:在线学习前沿

  • 为了让模型特征量缩减,可以将逻辑回归目标函数修改成,模型将倾向于学习稀疏的\(w\)权重。

    \[NLL(w)+\lambda\|w\|_1\]

  • 随机梯度下降法简单易行,但往往难以得到特征向量稀疏的结果,Google提出FTRL-Proximal方法可以得到稀疏性更好的训练结果,其更新公式为:

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  • 海量数据下,模型存储量过大给并发查询时效性带来很大挑战。
    • 降低模型特征维数,泊松选择法
    • 降低每一维特征存储量,float是4个字节,Google提出q2.13编码方式,用2个字节。

第三部分 定向广告

定向广告即非搜索广告

3.1 上下文定向

  • 根据投放页面内容,推送相关广告。关键问题对页面内容的刻画:
    • 内容提供商自定义:广告平台预先人工定义一些网页的类型标签,内容提供商自己选择网页类型。
    • 页面关键字提取:爬虫抽取网页中内容,进行一定内容分析,从中抽取可以精确匹配上的竞价词,然后到广告库中检索广告。
    • 网页聚类:使用爬虫抽取网页内容,然后对网页库进行文本聚类。

3.2 受众定向

  • 给当前用户流量打标签的过程
    • 显示标签应用:按照标签售卖流量
    • 隐式应用:不按照用户标签显示售卖流量
  • 受众定向方法:
    • 用户背景资料调查、行为定向

3.2.1 监督行为定向

  • 线性泊松回归模型计算广告丨《互联网广告算法和系统实践》读书笔记,其中\(\lambda=w^tx\),W为预估参数,x为特征向量,y为事件发生频次。
    • 给定数据集\(T={(x_i,y_i)}\),有对数似然函数计算广告丨《互联网广告算法和系统实践》读书笔记
    • 其对w的对每一项梯度值为计算广告丨《互联网广告算法和系统实践》读书笔记
  • 通过上面的线性泊松回归求出用户对该兴趣点的浏览频次的期望\(\lambda_{view}\)和点击频次的期望\(\lambda_{click}\),用户i对类别k的CTR计算方法计算广告丨《互联网广告算法和系统实践》读书笔记

3.2.2 非监督行为定向

  • 将用户向量化表示
    • 基于item的向量表示法、基于query的向量表示法
    • 向量化后,行为定向问题建模成经典的聚类问题。

3.3 行为定向

  • 按照用户的历史行为,进行广告推荐。用户的行为在不同类型的广告系统中有不同定义。

3.4 推荐系统

3.4.1 基于用户的协同过滤算法

  • 想知道用户n对电影m的评分,需要参考与用户n相似的其他用户,用他们对m的评分来拟合n对m的评分\(r_{nm}\)。对于给定用户\(n\),他打过分的电影集合是\(M_n\),那么\(n\)的平均得分是\(r_n=\frac{1}{|M_n|}\sum_i^{\in}r_{ni}\),用户n对电影m的评分可以通过如下公式计算,

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    • \(U_n\)表示与n相似的用户集合,\(s_{uv}\)表示用户u和v之间的相似度,\(z_n\)是相似度平滑因子,\(z_n=\sum_i^{\in}|s_{uv}|\)
    • 如何定义与n相似的用户集合,用什么方法衡量用户之间相似度,根据具体应用不断调试。

3.4.2 基于单品的协同过滤算法

  • 用相似单品的得分来计算\(r_{nm}\),计算方法如下

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  • \(s_{im}\)表示电影i同电影m的相似度,与基于用户的协同过滤算法相同,该相似度也需要根据具体应用不断调试。该算法需要用户有充足行为,当用户行为比较稀疏,难以给出准确预估结果。

3.4.3 奇异值分解SVD

  • 希望将数据维度降低,实现某种程度上的聚合。
  • 将数据聚集成K个隐藏类,原始矩阵R可被分解成两个矩阵乘积形式\(R_{nm}=W_{nk}V_{km}\)\(w_{nk}\)表示用户n对k类型电影的兴趣度,\(v_{km}\)表示电影m属于k类型电影的隶属度。
  • 线性代数中,任何一个实矩阵R可分解为\(R=U\sum P^T\)
    • \(\sum\)是K*K的对角线矩阵,\(K\)为矩阵R的秩,对角线上每个元素为\(RR^T\)矩阵特征值的平方根。
    • U是N*K的矩阵,每一列是矩阵\(RR^T\)的特征向量。
    • \(P^T\)为K*M的矩阵,P中每一列是矩阵\(A^TA\)的特征向量。
  • 去除\(\sum\)中绝对值较小的特征值,并在U和P中除去其对于的特征向量使得计算广告丨《互联网广告算法和系统实践》读书笔记,从而达到降维目的,使得R计算高效。
  • 实际推荐系统,除了使用SVD方法求得W和V以外,另一种方法令\(\hat{R}=WV\),最小化\(\hat{R}\)和R的差异,求解出最优W和V。损失函数是计算广告丨《互联网广告算法和系统实践》读书笔记
    • 计算广告丨《互联网广告算法和系统实践》读书笔记

3.5 定向排序

  • 定向广告排序和搜索广告排序机制基本相同,cpc收费下,两者按照ecpm进行排序。计算ecpm最重要因素是对广告进行ctr预估。
  • 搜索广告的ctr预估一般是单模态模型,而定向ctr预估可看作是多模态模型,如何融合不同定向方式也是多模态学习的难点。

3.6 实践一:定向广告算法架构

  • 定向广告解决“这样一个人”应该配”什么样的广告”?

  • 定向广告要素

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  • 第一步根据用户历史行为,选定一批用户的意图,并找到对应的广告。

    • 推荐系统(利用用户历史行为)
    • 利用用户属性方法(人口统计学)
    • 利用标签方法
  • 第二步根据这些广告,进行排序。

    • 如果考虑点击率就是做\(<user,ad>\)点击率预估,获得打分。
    • 采用ecpm进行排序\(ecpm=ctr*bidprice\)

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3.7 实践二:定向广告的平衡之道

  • 关于用户疲劳
    • 针对频繁访问的用户
    • 针对访问次数稀疏,兴趣点转换很慢的用户
    • “一次性”的类型兴趣
    • “连续型”的类型兴趣
  • 关于多样性
    • 给用户选择的余地
    • 首先保证召回率,然后根据候选集进行进一步选择,保证底线。
  • 关于多目标
    • 除了CTR,还有ROI、CVR
    • 多指标线性融合\(rankscore=ctr*roi*bidprice\)
    • 对ROI好的创意筛选再利用\(rankscore=ctr*bidprice\)
  • 关于E&E(搜寻和探索)
    • 如何给新加入的广告和冷广告展现的机会。

第四部分 实时广告竞价

  • 实时广告竞价:建立一种流量交换的协议,使得媒体和广告联盟向全网范围的广告主提供尚未出售的流量,广告主和广告联盟实现合作共赢。

4.1 基本概念

  • 技术核心
    • 将实时产生的展示广告流量及相关特征如客户信息、广告位信息推送给每个感兴趣的购买者,并且搜索出反馈协议。
    • 对推送流量的价值进行实时评价并给出具体CPM出价的方法。
  • 三类角色

    • 广告交易市场AdExchange:实时广告竞价中流量进行实时交易的平台。
    • 需求方平台DSP:广告交易市场中的买方。
    • 供应方平台SSP:广告交易市场中的卖方。

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4.2 广告交易市场

4.2.1 历史与现状

  • Mike Walrath创办Right Media,与Double Click、AdECN三足鼎立,随后被Yahoo收购。
  • 2007年广告交易市场元年
  • 2009年,实时广告竞价
  • 2011年9月,阿里巴巴TANX平台

4.2.2 实时广告竞价

  • 线下部分:竞价交易各参与者之间实现用户ID相互转换和对应,即Cookie Mapping。

  • 线上部分:处理广告请求到来时的竞价和投放过程。

    计算广告丨《互联网广告算法和系统实践》读书笔记

4.2.3 Cookie Mapping

  • 使用cookie累计用户再互联网上的行为数据。
  • 实时竞价时,用户信息不能共享给第三方,于是只将用户标识再竞价请求中提供给流量需求方。Cookie Mapping是解决各互联网公司标识不一致的标准方案。

4.2.4 实践1 典型的广告交易市场架构

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  • 围绕核心的流量交换引擎,有三个重要子系统:
    • 业务系统:为需求方和供给方提供接入共给交易市场的接口。
    • 财务系统:提供安全、高效的财务结算功能
    • 数据系统:对交易过程中产生的数据进行记录、处理
    • 流量交换引擎:实时广告竞价体系的核心。

第五部分 广告系统架构及挑战

5.1 广告系统的特点

  1. 高性能
  2. 海量数据和存储

  3. 可运维性

5.2 功能职责划分

  1. 广告业务系统
  2. 广告投放引擎
  3. 广告效果检测系统
  4. 广告防作弊和结算
  5. 数据平台和算法

5.3 大型广告系统采用的技术

  1. 高性能广告投放引擎
  2. 基于Hadoop的数据平台:分布式计算框架
  3. CDN
  4. 关系数据库
  5. J2EE或LAMP应用开发框架
  6. 负载均衡
  7. 服务化
  8. 消息中间件

后记

  • 数据管理平台DMP:Data Management Platform

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  • DMP在4个阶段保证数据安全性

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  • DMP允许外部数据挖掘引擎接入,产生不同的数据分析结果,供不同的应用方使用

计算广告丨《互联网广告算法和系统实践》读书笔记

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原文地址:《计算广告丨《互联网广告算法和系统实践》读书笔记》 发布于2020-01-25

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