Query：描述用戶搜索意圖 。user(用戶側(cè)特征)：描述用戶的興趣、偏好 。item(商品側(cè)特征)：描述這個(gè)商品是否優(yōu)質(zhì) 。Context(文本特征)：描述用戶搜索時(shí)屬于怎樣的場(chǎng)景 ， 是上班的時(shí)候搜的還是周末搜的 ， 此時(shí)是否有活動(dòng) 。來源：劉鵠 ， 《CSCNN：新一代京東電商廣告排序模型》
通過構(gòu)建特征工程并確定目標(biāo)函數(shù)（貪心算法（局部最優(yōu)）/長(zhǎng)期回報(bào)） ， 利用Online-Learning大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練后得到CTR優(yōu)化結(jié)果 。
在推送1次廣告時(shí) ， 平臺(tái)到底從海量的廣告主中推哪一個(gè) ， 核心考量因素是eCPM（平臺(tái)每千次展示的收入） = 預(yù)估點(diǎn)擊率（p-CTR） *預(yù)估轉(zhuǎn)化率（p-CVR）* 預(yù)估出價(jià)（p-Bid） 。根據(jù)每個(gè)廣告的eCPM進(jìn)行排序 ， 選出值最大的那個(gè)進(jìn)行展示 ， 如果涉及i個(gè)不同的客戶則 ， 取所有客戶∑eCPM求和最大化的解 。
來源：劉鵠 ， 《CSCNN：新一代京東電商廣告排序模型》
從產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)的角度 ， 平臺(tái)在廣告排序時(shí)需要前置預(yù)估點(diǎn)擊率（p-CTR）、轉(zhuǎn)化率（p-CVR）和出價(jià)（p-Bid） ， 所以預(yù)估準(zhǔn)確度決定了最終平臺(tái)的收益是否真的能實(shí)現(xiàn)最大化 。
預(yù)估點(diǎn)擊率（p-CTR）與轉(zhuǎn)化率（p-CTR）很好理解 ， 就是廣告實(shí)際下發(fā)前 ， 平臺(tái)并不知道推給用戶后有多少人會(huì)點(diǎn)擊、轉(zhuǎn)化 ， 只能用模型估算 ， 廣告下發(fā)后再基于實(shí)際數(shù)據(jù)返回模型學(xué)習(xí) ， 不斷提高預(yù)估準(zhǔn)確度 。預(yù)估出價(jià)（p-Bid）主要是因?yàn)閺V告平臺(tái)通常采用GSP（廣義第二價(jià)格）模式 ， 即：廣告被展示后 ， 廣告主所需支付的價(jià)格并非自己出具的價(jià)格 ， 而是為下一位出價(jià)者的價(jià)格+Δ（字節(jié)為0.01元） 。這里就涉及到廣告系統(tǒng)需要預(yù)估最終的bid price ， 并在產(chǎn)生實(shí)際值后帶回模型進(jìn)行學(xué)習(xí) 。字節(jié)跳動(dòng)巨量引擎oCPM的GSP計(jì)費(fèi)介紹
直觀感受 ， 采用GSP（第二價(jià)格）計(jì)費(fèi)增加了系統(tǒng)預(yù)估的參數(shù)量（p-Bid） ， 會(huì)讓預(yù)估變得更難 ， 為什么不直接使用廣告競(jìng)得者的出價(jià)（第一價(jià)格）？
這里主要考慮了使用“第一價(jià)格”帶來的出價(jià)波動(dòng)問題 ， 如果廣告競(jìng)得者支付他的競(jìng)價(jià)價(jià)格 ， 則廣告主為了獲得展現(xiàn) ， 他會(huì)不斷提高價(jià)格 ， 在獲得廣告展現(xiàn)后 ， 他又會(huì)開始不斷減少出價(jià)以降低成本 ， 這個(gè)博弈過程 ， 容易使得出價(jià)不穩(wěn)定 ， 影響eCPM的預(yù)估準(zhǔn)確度 。谷歌2002年開始將GSP引入搜索引擎 ， 并成為主流的在線廣告計(jì)費(fèi)模式 。
字節(jié)跳動(dòng)的天花板與挑戰(zhàn)
毫無疑問 ， 字節(jié)跳動(dòng)已經(jīng)成為比肩阿里、騰訊的頂級(jí)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè) ， 單純從商業(yè)化的角度 ， 它的想象力也是獨(dú)角獸里最大的 。
2020年中美主要的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)里：
阿里「電商廣告」與「非電商廣告」主要區(qū)別在于“用戶被廣告轉(zhuǎn)化后 ， 核心數(shù)據(jù)是否留在廣告平臺(tái)” ， 包括在廣告主側(cè)的行為數(shù)據(jù)、付費(fèi)數(shù)據(jù)、偏好數(shù)據(jù)等等 。

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