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
