079 | 广告系统概述
洪亮劼
该思维导图由 AI 生成，仅供参考
在之前的分享里，我们已经介绍了搜索、推荐系统以及文本分析这三个重要的机器学习、人工智能领域。从基本的思想、算法以及架构说起，我们针对这几个领域要解决的问题和在解决这些问题的过程中出现的经典思路都做了比较详细的讲解。
可以说，搜索是最早利用机器学习以及人工智能思想和技术的应用领域。不管是从最初的图书馆信息检索系统还是到最近二十年年兴起的大规模现代搜索引擎，围绕搜索系统所产生的诸多方法论、算法和模型都影响着很多相关领域。特别是基于排序学习（Learning To Rank）的搜索排序算法的提出和成熟，让机器学习的一大批技术和搜索的现实问题得以结合，成为了机器学习和某个应用领域相互发展的一大典范。类似的，对于推荐系统来说，也在过去十几年间，通过机器学习技术和推荐问题的结合，迸发出了一系列经典方法，这些方法也影响了其他应用领域的发展。
从今天起，我们就来看另一个重要的应用领域：计算广告。计算广告这个领域深受搜索系统和推荐系统的影响，可以说有很多技术都是从这两个领域直接借鉴过来的。然而，因为其应用对象的不同和场景的不同，计算广告又有很多自己独特的问题，以及解决这些问题需要注意的限制条件。因此，在过去十多年间，计算广告慢慢发展出了一条独特的道路。
那么，我们首先来聊一聊广告系统的概述，看一下这个领域要解决的主要问题以及发展的简要历史。
计算广告的主要场景
为了给你建立一个感性的认识，我们先来讲一下计算广告的主要场景，了解这个领域需要解决什么样的问题。我们还会在后面的讲解中逐一展开这些场景下的问题设置，因此，这里主要是从大方向上来对这些场景进行一个把握。
互联网的应用和内容服务商慢慢意识到，提供广告可以作为一种重要的盈利手段，这以后，一个新兴的行业就此诞生了。
从最简单的场景来说，一个互联网内容服务商，例如一个新闻网站或者一个社交媒体网站，希望在自己的服务里插入广告，这基本上就是一个内容的匹配问题。我们把在自己的服务里提供广告的内容服务商叫作“发布商”（Publisher）。
发布商的目的是匹配广告和目标人群，有时候又叫“受众”（Audience），使得目标人群能够对广告产生兴趣并且点击，然后最终产生行动。这里的行动，可以是购买了广告里的商品，订阅了广告里的服务，也可以是非常广义下的行动，比如对某个品牌有了更加深刻的好印象等。
在这个最简单的场景里，有两种最基本的广告模式，一种叫作“搜索广告”，一种叫作“展示广告”。搜索广告是说发布商提供某种形式的搜索服务，然后将广告显示在搜索结果页面上。在这样的情况下，广告需要和查询关键词的语义有关系。从本质上说，这种情况下的广告是搜索结果的自然延伸。而对于展示广告来说，往往就是显示在发布商的普通页面上，一般并不直接和任何查询关键词相关。这又和经典的推荐系统的场景非常类似，也可以看做是推荐的一个自然延伸。
如果仅从这样的角度来看广告系统，那么我们基本上可以认定，广告就是特殊的搜索或者特殊的推荐。但其实广告系统还有另外一个和搜索以及推荐非常不一样的方面，最终决定了广告系统的特殊性，那就是“广告商”（Advertiser）。
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计算广告是互联网应用和内容服务商中的重要盈利手段，涉及发布商、广告商和受众三种角色的复杂系统。主要场景包括搜索广告和展示广告，以及供应侧平台、需求侧平台和广告交换平台的中间平台。文章回顾了计算广告系统的发展简史，从1994年互联网广告出现到搜索广告和展示广告的发展，以及实时竞价技术的出现。整体而言，计算广告是一个涉及多方利益平衡和技术创新的重要领域，对于理解广告系统的发展和技术特点具有重要意义。文章提出了一个思考题，除了搜索广告和展示广告，读者还能思考其他类型的互联网广告，欢迎与作者一起讨论。
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