「Q：离线效果中AUC有提升，在线效果没有提升原因是什么？」
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。
其实还有一个原因也很重要，我没有在网上见人提过，离线评估的结果更多的是反映的是曝光比较多的广告的效果，在广告系统中，广告的曝光量是长尾的，绝大部分广告只有比较少的曝光，当模型将曝光比较多的广告预测的比较好，而曝光比较少的广告预测的很差的时候，AUC 有可能是提升的，但在线时效果可能会很差，表现出来的现象是 Bias 比平均点击率偏高很多，原因是这些曝光比较少的广告可能把它们预测的偏低或是偏高，而只有偏高的时候才可能被观察到，那些偏低的没有曝光机会所以观察不到。之前遇到过这个问题，原因是我将广告 ID 采用 Hash 的方式去取 Embedding 向量，Embedding 矩阵行数我设置的比广告 ID 个数小很多，所以广告 ID 的冲突率是很高的，但从离线效果上看不出来，因为广告曝光数是长尾的，上线后效果很差。
「Q：我的在线实验 CPM 涨了，但 CTR 跌了应该如何处理？」
A：点击率预估优化的是收入，如果曝光没变，也可以理解为就是 CPM。CPM 是我们的优化目标，而 CTR 只是我们的指标，类似的还有转化率，负反馈率等等。最理想的情况当然是目标和指标都提升，但现实中如果不是 Bug fix 或是特别有效的特征，运气一般的情况下不会都提升。这种情况下经常有人问我是不是应该将两个，甚至多个目标一起进行优化，首先这样做无疑是很困难的，就一个优化目标经常都做不出来，不用说多个了，另外目标与目标之间如何衡量重要性，产品也只能给一个模糊的回答。
那么，如果 CTR 跌了，申请放量的时候就解释下为什么它可能是跌的，如果批实验放量的领导听不懂，就可以考虑离职了。如果听懂了，说 CTR 下降的比较大，可能对广告主带来一些困扰，那就应该在策略部分做些调整就可以了，也就是调整打分公式，比如加大 CTR 的影响，但请相信我，如果沦落到干这个，绝对是浪费生命，流量不停地在波动，这个值怎么也调不对，最后你能不能全量成功，全凭你放量的速度是不是够快。
「Q：我的曝光涨了，收入也涨了，但点击率和 CPM 都跌了，怎么处理呢？」
A：曝光涨了可能只在某些系统可能这样，比如 DSP，或是在线代码中会有一些阈值判断，比如 eCPM 没有达到一定的值不出广告这样的限制。举一个曝光涨了的例子，比如之前预测广告的 eCPM 偏低，现在预测的正常，就会多出一些广告，这时曝光就涨了。这里有一点比较难理解，多出来的那些曝光很可能是质量比较差的流量，所以如果实验点击率和 CPM 跌了，这很有可能是正常的，看收入更可信一些。我们对流量的效果进行比较的时候，需要两个流量的数据分布是近似的，如果曝光涨了，这个条件就不成立了，所以不可比。当然你要说服别人同意你放量，可能只凭假设不是够的，如果可以做到把阈值去掉，让实验的流量是可比的，也许更有说服力一些。
上面的情况是比较好的情况，但如果之前是预测偏高很多，现在预测正常了，因为曝光下降的原因，导致收入降低了很多，这种情况只能希望审批放量的同事是讲道理的，能结合阈值一起调。
「Q: 为什么我离线统计的 Bias 是正常的，但线上的 Bias 却高的离谱？」
A: 如果不是工程上的问题，出现的情况应该是高的离谱，如果低的离谱，还是先查下工程问题。先说下这里的 Bias 是什么，Bias=(pCTR-CTR)/CTR，比如 Bias 高达 20%，听上去是那么的不靠谱，但它却有可能是合理的，原因是模型无法做到那么的准确，它有可能预测偏高，也可能预测偏低，而预测偏低的情况下它很可能是无法获得曝光的，而预测偏高，特别是预测高的离谱的那些广告，它很可能会得到曝光机会，所以统计出来的 Bias 会明显偏高。
你如果是使用模型去预测，可能高 10-20% 是正常的，如果你用统计的方式去做，可能高 50% 都是正常的，如果你在解决新广告之类的问题，100% 都可能是正常的，当然这里的正常只是指的从算法的角度没有什么 Bug，但并不是说是一个合理的状态。
另外一点就是如果你看到一个模型预测的 AUC 蛮正常的，但 Bias 太高，可能先不要想着去对这个结果做一些调整，比如用另一个模型的结果进行修改，因为它本身可能就是合理的，你再修改下，可能更加的不靠谱。
「Q: 为什么我加入了更多其它来源的训练数据，效果反而更差了？」
A: 应该分两种情况讨论：
- 测试集（test set，不是 dev set 或 validate set）和训练集是同分布的，即也加入了更多其它来源的训练数据，这种情况下，一般来讲离线 AUC 效果会好很多，是由于训练数据中不同来源的数据有着较大的差异，比较好区分，但这时候的 AUC 评估是错误的，具体可以看下 Ng Andrew 的《Machine learning Yearning》中的 Your dev and test sets should come from the same distribution 一节中的介绍。这个错误有意思的地方在，如果知道这个问题，会无法理解有人竟然会犯这么简单的错误，而不知道的时候，犯这个错又是那么的自然。这个错在点击率中犯的可能性比较小，一般来讲是引入其它流量的数据，而且就算犯了这个错也比较好对比。然而最可怕的一种情况是从一开始就引入多来源的数据做，不停在模型上变来变去，一直做不出来。犯这种错最大的问题不是在于对机器学习或是业务的理解，而是处理问题的思路上，开始上线应该是数据特征算法做简化，也方便工程实现和 Bug 定位，做出一个可信的 base。
偏个题，其实在转化率预估中更容易犯这个错，转化的路径比如有点击->安装->激活->付费，如果能收集到所有转化数据，往往做的时候会把所有收集到的转化数据都用上，而不管广告主真的是想优化哪个目标（比如，安装），这种做法预测出来的值往往会特别离谱。
- 避免了第一个问题的情况下，离线效果一般不会有什么提升。
从特征的角度说，多个源的数据，特征不太可能都是一样的，那么一些源特有的特征在别的源上就是缺失特征，这样感觉更难学习。
从数据角度说，如果用多个源，其它源的数据量一定远大于原来的数据量（否则加进去的意义是什么呢？），那么训练时间一定大幅增加，时效性是否会对效果有影响？
从工程上不推荐这种做法，如果没有特别大的吸引力，建议就别用多个源的数据，因为多个源的数据来源可能来源于多个团队，每个团队都可能偶尔有工程问题，数据监控会很复杂，出了问题出错处理也会比较麻烦。
