【讀書筆記】計算廣告（第3部分）

做者：LogM

本文原載於 https://segmentfault.com/u/logm/articles，不容許轉載~

文章中的數學公式若沒法正確顯示，請參見：正確顯示數學公式的小技巧

本文是 計算廣告（第二版） 的讀書筆記。

該部分介紹在線廣告的關鍵技術，面向技術人員。

第9章 計算廣告技術概覽

9.1 個性化系統框架

• 日誌 -> 數據高速公路 -> 流計算 -> 在線特徵 -> 投放引擎；
• 日誌 -> 數據高速公路 -> 分佈式計算 -> 離線特徵 -> 投放引擎。

9.2 各種廣告系統優化目標

• GD：知足合約要求；
• ADN：CPC，預估點擊率；
• ADX：CPM；
• DSP：預估點擊率+點擊價值。

9.3 計算廣告系統架構

• 廣告投放引擎：

  • 廣告投放機（ad server）：召回+排序+收益管理，要求QPS和延遲；
  • 檢索（ad retrieval）：根據用戶標籤和頁面標籤，召回候選集；
  • 排序（ad ranking）：計算eCPM，估計點擊率+點擊價值，排序；
  • 收益管理（yield management）：目標全局收益最優；
  • 廣告請求接口：web請求或者SDK；
  • 定製化用戶劃分：廣告主對用戶的劃分數據。
• 數據高速公路（data highway）

• 離線數據處理：

  • 用戶會話日誌生成：以用戶ID進行統一整理；
  • 行爲定向：挖掘用戶日誌，打標籤；
  • 上下文定向：給上下文頁面打標籤；
  • 點擊率建模：爲CTR模型加工特徵；
  • 分配規劃：以全局收益最優爲目標，從日誌中挖掘合適的分配方案；
  • 商業智能系統：爲決策者提供數據（BI）；
  • 廣告管理系統：廣告主工具（AE），管理投放方案。

• 在線數據處理：

  • 在線反做弊：去除做弊流量；
  • 計費；
  • 在線行爲反饋：實時受衆定向、實時點擊反饋；
  • 實時索引：實時接收廣告數據，更新索引。

9.4 計算廣告系統主要技術

• 算法優化：

  • 受衆定向；
  • eCPM預估，點擊率預測；
  • 在線分配（合約中的流量要求）；
  • 訂價策略：博弈中收益最大化；
  • 探索與利用（Explore and Exploit，E&E）：更全面地採樣；
  • 個性化推薦。

• 架構優化：

  • 實時索引；
  • NoSQL數據庫；
  • 分佈式計算+流計算；
  • 高併發、低延遲競價接口。

9.5 開源工具

• Nginx：web服務器；
• ZooKeeper：分佈式集羣管理；
• Lucene：索引+檢索；
• Thrift：跨語言通訊，用於封裝各模塊的接口；
• Flume：數據高速公路；
• Hadoop：分佈式數據處理；
• Redis：特徵在線緩存，屬於NoSQL數據庫；
• Storm：流計算；
• Spark：知足各類計算方式，包括迭代計算、批處理計算、流式計算、圖計算、SQL關係查詢等。

第10章 基礎知識準備

10.1 信息檢索

• 倒排索引：

  • 基本操做：向索引添加文檔；給定query，返回對應集合

• 向量空間模型（vector space model，VSM）：

  • TF-IDF構建向量，cos求距離

10.2 最優化方法

• 拉格朗日法：帶約束的優化

  • 當原問題是凸優化問題，則知足強對偶，即對偶問題的最優解是原問題最優解的下界；
  • 強對偶下，知足KKT條件的點，即爲原問題解。

• 降低單純形法：

  • 不可求導狀況下，函數若是是連續的，可用該方法；
  • 有點像高維空間的二分法；
  • 又稱阿米巴變形蟲法。
• 梯度降低法；
• 擬牛頓法。

10.3 統計機器學習

• 最大熵與指數族分佈：

  • 求最大熵的解等價於求對應指數分佈的最大似然解；
  • 指數族分佈是單模態的，不適合表達多因素並存的隨機量。

• 混合模型和EM算法：

  • 解決指數族分佈單模態的問題；
  • 多個指數族分佈疊加爲混合模型。
• 貝葉斯學習；
• 深度學習：CNN、RNN、GAN。

第11章 合約廣告核心技術

11.1 廣告排期系統

• CPT，非個性；
• 防天窗廣告：廣告加載錯誤時的默認廣告。

11.2 擔保式投送系統

• 流量預測：用歷史數據擬合將來的流量；
• 頻次控制：一個用戶看到同個廣告次數越多，點擊率越低；實現方式是把頻次記錄到數據庫。

11.3 在線分配

• 抽象爲二部圖匹配問題，引入廣告流量在各個週期內近似一致的假設，求解該問題。

第12章 受衆定向核心技術

12.1 受衆定向技術分類

• 用戶標籤t(u)：人口屬性定向、行爲定向；
• 上下文標籤t(c)：地域定向、頻道定向、上下文定向；
• 定製化標籤t(a,u)：特定廣告主對特定用戶的標籤，重定向、新客推薦。

12.2 上下文定向

• 半在線抓取系統：上下文定向須要抓取上下文內容，但實時抓取延遲太大，全網爬蟲則成本過高；通常的解決方法是，當有某個頁面上下文標籤的請求時，進行抓取並放入緩存，該次廣告展現來不及使用該標籤就忽略，但之後相同頁面的上下文請求就能夠在緩存中獲取。

12.3 文本主題挖掘

• 主題模型（topic model）
• LSA（latent semantic analysis，潛在語義分析），無監督方式，對 TF-IDF 矩陣作 SVD 分解，相似 PCA。
• PLSI（probabilistic latent semantic indexing，機率潛在語義索引）：假設有k個主題（$z_1,z_2,..,z_k$），用k個多項式分佈的混合模型進行建模 $p(w_n|z,\beta)$，$\beta$ 是參數，共有k組，$w_n$ 是文檔中的每一個詞；使用EM求解該混合模型。
• LDA（latent dirichlet allocation，潛在狄利克雷分配）：在 PLSI 的基礎上，引入貝葉斯，對數據不足時作平滑。
• word2vec。

12.4 行爲定向

• 建模：使用泊松分佈對某個用戶在某類定向廣告上的點擊次數建模；用線性模型聯繫泊松分佈的參數 $\lambda$ 和用戶行爲；整個模型至關於泊松分佈的廣義線性模型。

• 特徵：用戶行爲映射到事先肯定的標籤體系中，並用單位時間累積強度表示；使用滑動平均求時間窗口內的平均值；另外須要考慮：

  • 訓練集長度：爲了消除工做日帶來的週期性，通常訓練集天數選爲7的倍數；
  • 時間窗口大小：但願系統反應更即時，則使用窄的時間窗口。
• 決策：整個模型是線性的，今天的得分能夠由前幾天的得分滑動平均獲得。
• 評測：reach-ctr 曲線。

12.5 人口屬性預測

• 機器學習中的多分類問題：性別、年齡、教育程度、收入水平。

12.6 數據管理平臺

第13章 競價廣告核心技術

13.1 競價廣告計價算法

• GSP：廣義第二高價；
• MRP：市場保留價（最終價格不能低於此價格）；
• 價格擠壓因子：控制最終的排序中點擊率和出價哪一個影響大。

13.2 搜索廣告系統

• 查詢拓展：

  • 基於推薦的方法：協同過濾；
  • 基於主題模型的方法：主題模型；
  • 基於歷史效果的方法：效果明顯。
• 廣告放置：在一段時間內北區總體廣告條數約束的前提下，提升廣告的總體營收。

13.3 廣告網絡

• 短時行爲反饋與流計算：

  • 實時反做弊；
  • 實時計費：預算用完的廣告及時下線；
  • 短時用戶標籤；
  • 短時動態特徵：CTR預測中的動態特徵。

13.4 廣告檢索

• 布爾表達式的檢索；
• 相關性檢索：WAND算法，TF-IDF算相關性+小頂堆快速檢索；
• 基於DNN的語義建模：DSSM、Youtube個性化推薦模型；

• 近似最近鄰語義檢索（ANN）：

  • 哈希算法：局部敏感哈希（LSH）；
  • 向量量化算法：層次K均值樹（HKM tree）；
  • 基於圖的算法：NSW。

第14章 點擊率預測模型

• 點擊率預測建模爲"迴歸問題"而不是"排序問題"，由於點擊率要用於預估eCPM以便出價。

14.1 點擊率預測

• 基本模型：邏輯迴歸；
• 優化算法：L-BFGS、置信域法；
• 校訂：正負樣本不平衡問題；

• 特徵：

  • 特徵的非線性化：分桶、平方、log、根號；
  • 特徵組合；
  • 動態特徵：某個特徵組合的歷史點擊率；

  • 誤差與CoEC（click on expected click）：

    • 緣由：好比廣告位帶來的點擊率誤差，頂部廣告位和底部廣告位的點擊率差別很大；
    • 解決：對不一樣的廣告位預估"指望點擊率"（EC），CoEC=某廣告點擊率/廣告位指望點擊率。
    • 常見的誤差：廣告位位置、廣告位尺寸、廣告投放延遲、日期和時間、瀏覽器。
  • 平滑：特徵缺失問題、該特徵樣本不足時的統計平滑問題；
  • 評測：ROC；
  • 智能頻次控制：將EC計數或者頻次計數做爲特徵加入到模型，抑制高頻次廣告的投放。

14.2 其餘點擊率模型

• 因子分解機（factorization machine，FM）；
• GBDT；
• 深度學習點擊率模型。

14.3 探索與利用

• 當投放的老是最優的廣告的時候，一些長尾廣告的特徵的採樣就會不許確。

• 強化學習：分出一部分流量用於強化學習的探索和利用（E&E），多臂老虎機問題（multi-arm bandit，MAB）；

  • UCB方法（upper confidence bound，置信上界）：在每次投放時不簡單選擇經驗上最優的廣告，而是考慮經驗估計的不肯定性，選擇估計值上界最大的廣告；
  • 考慮上下文的bandit：LinUCB。

第15章 程序化交易核心技術

15.1 廣告交易平臺

• cookie映射；
• 詢價優化：每次詢價只對可能贏的DSP發起，減輕服務器壓力；但要避免某些DSP徹底獲取不到流量的問題。

15.2 需求方平臺

• 定製化用戶標籤；
• 點擊率預估：增長CoPC（click on predicted click），真實點擊與預估點擊的比，對點擊率高估和低估的進行修正；
• 點擊價值估計：CPS/CPA/ROI結算時使用，點擊價值 = 到達率 * 轉化率 * 轉化單價；
• 出價策略：考慮預算約束。

15.3 供給方平臺

• 網絡優化：動態決定將廣告請求發給哪一個廣告網絡。

第16章 其餘廣告相關技術

16.1 創意優化

• 程序化創意：地域性創意（如把用戶所在地區的聯繫電話放到廣告中）、搜索重定向創意（如把用戶歷史搜索詞放到廣告的搜索框中）、個性化重定向創意（如淘寶的重定向廣告都是實時生成的）；
• 點擊熱力圖：統計一個創意的哪一個區域最容易被用戶點擊；
• 發展趨勢：視頻化、交互化，承載更多信息。

16.2 實驗框架

• 以用戶來分桶，而不是隨機分桶（由於屢次廣告展現之間有相關性）。

16.3 廣告監測與歸因

• 廣告監測：委託第三家覈對實際的展現數和點擊數；
• 廣告安全：某些廣告放到特定媒體（如低俗媒體）上會有負面效果；媒體會假裝本身的流量以次充好；要確認瀏覽器確實發生了渲染過程（即廣告確實對用戶可見）；
• 效果歸因：CPA/CPS/ROI結算的廣告，須要確認轉化數據的正確性，並肯定該轉化用戶是從哪一個媒體進入的。

16.4 做弊與反做弊

• 做弊方法分類：

  • 做弊主體：

    • 媒體做弊：媒體本身構造虛假的點擊行爲；
    • 廣告平臺做弊：ADN或ADX構造虛假的點擊行爲；DSP構造虛假的點擊、展現、轉化行爲；
    • 廣告主競爭對手做弊：消耗廣告主預算；

  • 做弊原理：

    • 虛假流量做弊（non-human traffic，NHT）：構造虛假的展現、點擊、轉化行爲；
    • 歸因做弊：將別人帶來的轉化行爲歸因到本身名下；
  • 做弊手段：機器做弊、人工做弊。

• 常見做弊方法：

  • 服務器刷監測代碼：用爬蟲訪問網頁讓廣告主誤覺得曝光量很大；
  • 客戶端刷監測代碼：用戶訪問網頁時，網頁腳本讓用戶自動在後臺多訪問幾回，讓廣告主誤覺得曝光量很大；
  • 頻繁換用戶身份：與上面兩種方式結合使用；
  • 黑客：黑客控制被感染設備在後臺訪問網頁；
  • 流量劫持；
  • cookie填充：好比用戶在淘寶購物時，跳轉地址被修改，讓淘寶誤覺得用戶是第三方經過第三方網站點擊廣告過來的；
  • IP遮蓋：發現反做弊者時，隱藏本身；
  • 點擊濫用與點擊注入。

16.5 產品技術選型實戰