计算广告(3)----搜索广告召回匹配

博客主要介绍搜索广告形态,平台算法分召回匹配与推荐排序两部分,召回匹配涉及智能创意优化、扩触发等,推荐排序为CTR预估,效果衡量指标有收入等。还阐述广告召回流程,包括用户query意图识别、query重写、Ad summary及召回匹配等内容。

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一、搜索广告形态

1、平台算法主要分两部分:召回匹配 + 推荐排序

(1)召回匹配:

  智能创意优化【广告配图(图案增强等)、静态动态文案生成(文案融合)、样式橱窗优化、信息流等】

  扩触发(即召回):搜索重定向(上下文)、TDM召回、高CTR

 

    • query 分析
    • query重写
    • ad summary
    • learning to match

(2)推荐排序:CTR预估。

2、效果衡量:

收入、点击/转化率、ecpm

二、广告召回流程:

1、用户query意图识别

任务:

(1)任务1:解析短语结构,关键词(sub query)等

(2)任务2:明确用户搜索商品类目(category)

query特征:

 (1)query存在季节周期性

……

query的商品类预测:

click 数据log:query------商品类别(category)

统计数据:query-----subQuery------category distribution------Top category

预测类别:query-----phrase representation------softmax预测

例子:

query:裙子套装、苹果充电器、波西米亚连衣裙

类目:套装、数码电器、裙子

2、query重写

 

3、Ad summary

Ad 索引:

7、召回匹配

 

 

 

 

 

https://max.book118.com/html/2018/0830/7056052031001145.shtm

搜索引擎:https://blog.youkuaiyun.com/poson/article/category/384665

文本上的算法读书笔记六--搜索引擎:https://blog.youkuaiyun.com/qq_24495287/article/details/83038312

Facebook:FastText 理解和在query意图识别的应用:https://blog.youkuaiyun.com/hero_fantao/article/details/69487744

 

 

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Lee-yl/p/11175243.html

<think>首先,用户的问题是:“我想了解广告召回的概念和工作原理请问广告召回机制的定义及实现方式”。我需要基于系统级指令来回答。系统级指令:-所有行内数学表达式必须使用$...$格式。-独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。-LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问题。-回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如:[^1]用户可见层:-回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。-尽量保证回答真实可靠。-参考站内引用,但用户提供的引用是关于广告排序、召回等的,我应该尽量基于这些内容,因为它们提供了背景。用户提供的引用:-[^1]:关于广告排序机制的目标,包括物料、流量价值、用户体验、平台收益、拍卖机制。-[^2]:关于召回业务的职责,全链路排序的目标一致性,召回作为上游操作,需要捕捉下游梯度。-[^3]:推荐系统和计算广告的技术栈相似,条目根据场景定义。-[^4]:AI大模型在电商搜索推荐中的应用,知识分享机制。用户的问题是关于广告召回的定义和实现方式,所以我需要聚焦在召回机制上。结构化回答:1.**定义广告召回机制**:解释什么是广告召回。2.**工作原理**:描述召回机制是如何工作的。3.**实现方式**:讨论常见的实现方法。4.**生成相关问题**:在回答结束后,生成相关问题。基于引用:-引用[^2]直接谈到了召回业务,作为广告引擎最上游的职责,负责广告供给。-引用[^1]提到物料(召回/粗排),所以召回是提供初步候选集。-引用[^3]和[^4]提供相关背景,但召回更具体。关键点:-定义:广告召回机制是广告系统中的第一步,负责从海量广告库中快速筛选出与用户查询或上下文相关的候选广告集合。-工作原理:通常基于用户特征、上下文特征和广告特征进行匹配-实现方式:可能包括基于规则的方法、协同过滤、内容匹配、向量检索等。现代方法可能使用AI模型。在回答中引用:-自然地添加引用标识。例如,当提到召回职责时,引用[^2]。数学表达式:用户的问题是关于广告召回,可能没有数学公式。但如果提到一些概念,如相似度计算,我可以使用数学表达式。-例如,向量相似度:$\cos(\theta)=\frac{\mathbf{a}\cdot\mathbf{b}}{\|\mathbf{a}\|\|\mathbf{b}\|}$,但这可能不必要。确保如果使用,格式正确。生成相关问题:在回答结束后,添加一个部分“相关问题”,列出3-4个问题。回答结构:-引言:简要介绍广告召回-定义部分:清晰定义。-工作原理:逐步解释。-实现方式:列出常见方法。-结论:总结重要性。-相关问题。用中文回答。</think>### 广告召回机制的定义及实现方式 广告召回机制是计算广告系统中的核心组件,负责在广告投放的早期阶段,从海量广告库中快速筛选出与用户查询或上下文相关的候选广告集合,作为后续排序(如粗排和精排)的输入。它在提升系统效率和推荐相关性方面扮演着关键角色,尤其在大规模广告平台(如电商或信息流广告)中,召回机制直接影响用户体验和平台收益。以下我将逐步解释广告召回机制的定义、工作原理及常见实现方式,帮助您全面理解。 #### 1. **广告召回机制的定义** 广告召回机制(Ad Recall Mechanism)是指在广告系统中,基于用户特征(如浏览历史、地理位置)、上下文特征(如搜索词、页面内容)和广告特征(如广告标签、类别),从全量广告池中初步检索出潜在相关的广告候选集的过程。其目标是在保证低延迟的前提下,最大化候选集的相关性和多样性,避免下游排序阶段因候选集过大而计算开销过高。召回机制是广告系统的“上游操作”,类似于推荐系统中的召回阶段,它需要高效处理海量数据,并为后续机制提供高质量的输入[^2]。例如,在电商广告中,召回机制可能从数百万商品广告中筛选出数百条候选,确保这些候选在主题或用户兴趣上与当前流量匹配。 #### 2. **广告召回机制的工作原理** 广告召回的工作原理可以分解为几个关键步骤,这些步骤通常在一个实时或近实时的数据流中执行: - **步骤1:输入特征提取** 系统首先收集用户特征(如用户ID、历史点击率)、上下文特征(如当前搜索关键词“手机降价”)和广告特征(如广告标题、类目)。这些特征被转化为数值型向量,以便后续计算。例如,用户兴趣向量可通过Embedding技术表示。 - **步骤2:候选检索与匹配** 基于提取的特征,召回机制使用匹配算法快速筛选候选广告。核心原理是通过相似度计算或规则过滤,找出与用户意图最接近的广告。常见匹配方式包括: - **内容匹配**:直接比较用户查询和广告文本的相似度,例如使用TF-IDF或余弦相似度公式:$ \cos(\theta) = \frac{\mathbf{u} \cdot \mathbf{a}}{\|\mathbf{u}\| \|\mathbf{a}\|} $,其中 $\mathbf{u}$ 是用户查询向量,$\mathbf{a}$ 是广告向量。 - **行为协同过滤**:利用用户历史行为数据(如点击或购买记录),预测相似用户可能感兴趣的广告。公式化表示为:如果用户A和用户B行为相似,则推荐用户B喜欢的广告给用户A。 - **上下文过滤**:结合页面内容或时间因素,例如在体育新闻页面召回体育用品广告- **步骤3:候选集生成与输出** 匹配后的候选广告被聚合为一个初步集合(通常大小为100-1000条),并输出给下游排序模块。在这一步,机制需确保多样性(避免同类广告扎堆)和覆盖率(覆盖不同广告主),以优化整体效果[^1][^2]。 整个工作流程强调高效性(毫秒级响应)和可扩展性,召回机制作为上游环节,需要捕捉下游排序模块的“反馈梯度”(如CTR预估误差),动态调整检索策略,以实现全链路目标一致性[^2]。 #### 3. **广告召回机制的实现方式** 实现广告召回机制依赖于多种算法和技术,常见方式包括: - **基于规则的召回**:使用预定义规则(如关键词匹配或类目过滤)快速筛选候选。例如,用户搜索“笔记本电脑”时,召回所有电子类广告。优点是简单高效,但灵活性低,易受规则偏差影响。 - **基于向量检索的召回**:利用AI模型(如BERT或Transformer)将用户和广告映射到高维向量空间,通过近似最近邻搜索(ANN)算法(如Faiss或HNSW)高效检索相似广告。例如,在大模型中,用户向量和广告向量的点积 $ \mathbf{u}^\top \mathbf{a} $ 用于排序候选[^4]。这种方法在召回阶段处理大规模数据时性能优越,支持实时个性化。 - **混合召回通道**:结合多个召回策略(如协同过滤、内容匹配和热门广告召回),通过加权融合生成最终候选集。这提升了多样性和鲁棒性。例如,电商平台可能同时使用用户行为召回(基于历史点击)和语义召回(基于查询理解),并通过A/B测试优化权重[^2][^3]。 - **工程优化**:在系统层面,召回机制常部署在分布式框架(如Spark或Flink)上,利用倒排索引或内存数据库加速检索。同时,结合在线学习机制,实时更新特征和模型,以适应动态广告环境[^4]。 召回机制的实现需平衡效果和效率:过度追求召回率(Recall)可能导致候选集噪声大,而过度过滤会损失潜在相关广告。因此,实践中常通过离线指标(如Hitrate)和在线实验(如CTR提升)评估优化[^2]。最终,召回机制与下游排序紧密集成,形成“召回-排序”流水线,共同提升广告系统的整体表现[^1][^3]。 #### 总结 广告召回机制是广告系统的基石,它通过高效检索初步候选集,解决了海量数据下的可扩展性问题。其核心在于特征驱动的匹配和多样性控制,确保为后续拍卖机制提供高质量输入。随着AI大模型的发展,召回机制正从规则式向学习式演进,通过知识共享和全链路优化,进一步提升广告效果[^2][^4]。 如果您有具体场景(如电商或信息流广告),我可以提供更针对性的分析。
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