這是一種非常準(zhǔn)確的解釋 。
的核心目標(biāo)是用戶體驗(yàn) ?；诖罅繗v史數(shù)據(jù)嘗試推薦用戶最感興趣的內(nèi)容 ， 包括廣告 。其中 ， 用戶體驗(yàn)的正向行為有“完播、點(diǎn)贊、評論、關(guān)注、分享、下載、打賞”等 ， 抖音每日活躍6億+用戶 ， 每個人刷出來的視頻排序大概率都是不一樣的 ， 這與用戶偏好、屬性、實(shí)時熱點(diǎn)都有關(guān)系 。
從每個獨(dú)立用戶視角所看到的視頻排序 ， 一般都會經(jīng)歷的過程 ， 利用協(xié)同過濾、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法/策略來確保推薦的精準(zhǔn)度 。
由于平臺不可能直接把數(shù)千萬條視頻、直播與用戶的興趣進(jìn)行匹配、排序 ， 所以先通過多種策略做內(nèi)容召回（比如：興趣標(biāo)簽、相似用戶、熱門內(nèi)容等） ， 先召回有限的候選集 ， 再進(jìn)行內(nèi)容排序 。
谷歌DNN模型的目標(biāo)就是在給定YouTube用戶歷史行為與上下文的情況下 ， 學(xué)習(xí) user embedding 向量u ， 作為輸入送到 Softmax分類器 ， 用以生成初步候選集作為視頻的召回結(jié)果 。
谷歌論文：《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》
召回完成后 ， 內(nèi)容排序有很多種算法模型這里就不展開了 ， 因?yàn)槲乙部床惶??？傊?nbsp;， 老板那句“兩手都要抓 ， 兩手都要硬” ， 并不是想象中那么簡單 。
最終 ， 服務(wù)器向用戶手機(jī)返回了排好順序的視頻 ， 用戶依次向下滑動 ， 他的點(diǎn)贊、評論、觀看時長等行為將被記錄下來 ， 用于未來模型訓(xùn)練 ， 提升預(yù)測的準(zhǔn)確度 。以億為單位海量的興趣數(shù)據(jù)經(jīng)過訓(xùn)練不斷反哺到內(nèi)容推薦與廣告業(yè)務(wù)中去 ， 呈現(xiàn)飛輪式增長 。
計算廣告如何更「高效」
剛才也提到 ， 作為一項(xiàng)業(yè)務(wù) ， 其核心目標(biāo)是「平衡」用戶、平臺、廣告主三方的利益：
平臺利益：Max(eCPM ， 這里的“收益”指廣告主支付廣告費(fèi)獲得的收益水平 。例如：阿里在抖音投放1000次廣告需要支付20元 ， 平均可以獲取1個新用戶 ， 1個用戶1年只能為阿里帶來10元的綜合收益（ROI=0.5） ， 那20元的廣告費(fèi)就是不劃算的 。用戶利益：盡量少看廣告（抖音的Ad load） ， 即使看也是看自己感興趣的內(nèi)容 。我們模擬一輪簡化的廣告分發(fā)場景：“用戶看了廣告主A和C的素材后都沒有點(diǎn)擊 ， 而用戶B不僅點(diǎn)擊了廣告主B的素材 ， 并且注冊成為B產(chǎn)品的客戶 ?！?br /> 這一輪廣告展示中 ， 廣告主A和C需要根據(jù)廣告展示次數(shù)向平臺付費(fèi)（CPM） ， 但他們獲得客戶的利益點(diǎn)沒有得到滿足 ， 這就出現(xiàn)了客戶收益與平臺成本不匹配的問題 ， 長期沒有改善廣告主自然就會停止投放 。
所以 ， 想要滿足客戶的投放目標(biāo)（如：合理的獲客成本） ， 就需要提高廣告的點(diǎn)擊/轉(zhuǎn)化水平（CTR/CVR） ， 這就回到了前文所說的「個性化推薦」在計算廣告的應(yīng)用 ， 盡量匹配用戶感興趣的廣告 。例：給飯圈粉絲推薦Idol代言產(chǎn)品 。
如何持續(xù)改善廣告點(diǎn)擊/轉(zhuǎn)化率（CTR/CVR）呢？
以 ， 廣告點(diǎn)擊的概率（CTR）可以描述為依賴于4個不同類型輸入的函數(shù)：

以上關(guān)于本文的內(nèi)容，僅作參考！溫馨提示：如遇健康、疾病相關(guān)的問題，請您及時就醫(yī)或請專業(yè)人士給予相關(guān)指導(dǎo)!

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