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百度凤巢提出新一代广告召回系统MOBIUS,技术深度解读


众所周知,广告一直是互联网商业变现的主要来源。但在个性化推荐领域,广告推荐一直面临着诸多挑战。如何在不影响用户产品体验的情况下,更精准地推荐用户可能感兴趣的广告,是每个算法工程师长期思考的问题。百度搜索广告系统(“凤巢”)在精确匹配推荐方面积累了丰富的经验,近期,百度“凤巢”团队在Mobius项目中公布了广告推荐召回侧的最新研究成果。本文是AI前线第109 篇论文导读,我们将对这项研究工作进行详细解读。

概览

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百度搜索 ( 百度网 ) 作为中国最大的商业搜索引擎,每天为数以亿计的在线用户提供各种各样的搜索查询服务。众所周知,广告一直是世界上所有商业搜索引擎公司的主要收入来源。在这篇文章中,我们将重点介绍百度搜索广告系统(百度内部被称为“凤巢”) 的 一些令人兴奋的进展和探索。如 下 图2所示,它在检索与用户queries相关的广告(ads)以吸引点击方面起着至关重要的作用,因为广告商愿意在他们的广告被点击时付费。百度赞助搜索系统的目标是在在线用户、广告商和我们的赞助搜索平台之间形成并培养一个良性循环。

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传统的赞助搜索引擎通常通过两个步骤来显示广告。第一步是给定一个查询检索相关的广告,下一步是根据预测用户的互动行为对这些广告进行排名。作为一个高效的商业赞助搜索引擎,我们曾采用三层漏斗状结构,根据低响应延迟的要求和计算资源的限制,从数十亿个候选广告中筛选出数百条广告。如 下 图3所示,顶部匹配层负责在给定用户查询和用户丰富的画像的情况下向下一层提供相关的广告候选。为了涵盖更多与语义相关的广告,主要应用查询扩展和自然语言处理(NLP)的技术。最底层的排名层更关注业务指标,如CPM(CPM=CTR×Bid)、投资回报率(ROI)等。

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