广告推荐系统中的优化策略

爱上鱼的双鱼座

一、广告请求阶段
- 目标：捕捉用户需求与场景信息，触发精准广告投放。
- 关键因子：用户设备ID、Cookie、上下文信息（时间、页面内容、广告位规格
- 技术能力：用户行为追踪、场景感知、广告请求触发规则
- 输出：确定广告请求的时机及展示类型
- 优化策略
1. 深度用户洞察
- 多源数据整合
- 动态画像更新：AI实时
2. 场景智能感知
- 传感器+AI技术：识别用户运动状态、情绪
- 规则库优先级调整：购物场景优先电商广告
二、召回阶段
- 目标：从百万级广告库中筛选高质量候选集（万级）
- 关键因子：用户特征（年龄、兴趣）、广告内容（标题、行业）、上下文行为（搜索、浏览）
- 技术能力：特征工程、多路召回（语义召回、图神经网络关系召回
- 输出：生成候选广告集合
- 优化策略
1. 多维度召回融合
- 技术侧：
- 深度学习语义召回
- 图神经网络关系召回
- 广告主侧：定制化召回策略
2. 实时数据驱动
- 毫秒级更新：同步广告状态（预算、定向条件）与用户实时行为（如购物车新增商品触发召回）
- 预测性召回：基于历史周期预测用户需求（例如周末提前召回餐饮团购广告
三、粗排阶段
- 目标：初步筛选高潜力广告（百级），平衡效率与准确性
- 关键因子：广告主出价、预估点击率、转化率、广告质量
- 技术能力：简化模型快速计算、动态指标权重调整
- 输出：初步排序结果
- 优化策略
1. 动态指标体系
- 多维度权重：
- 出价权重（广告主利益）、PCTR/PCVR（用户体验）、广告质量（加载速度、用户反馈
- 场景化调整：节假日提升节日广告权重
2. 智能缓存与预加载
- 分层缓存策略：
- AI预测热门广告
四、精排阶段
- 目标：精细化排序，平衡商业目标与用户体验。
- 关键因子：创意质量、页面兼容性、用户体验、多目标优化（收入、转化、留存）
- 技术能力：深度学习模型、实时反馈、多模态数据处理
- 输出：最终胜出广告（1-3条
- 优化策略
1. 多模态深度排序
2. 多目标平衡
- 模型融和
- 用户参与机制
五、广告展示阶段
- 目标：优化广告呈现效果，提升用户参与度。
- 关键因子：加载速度、视觉协调性、频控策略、交互设计。
- 技术能力：动态渲染、自适应展示技术、实时监测。
- 输出：用户实际看到的广告及交互效果
- 优化策略
1. 个性化展示
2. 创新交互与激励