086 | Twitter的广告点击率预估模型
洪亮劼

在上一篇文章的分享里,我们了解了 LinkedIn 这家公司是怎么来做最基本的广告预估的。LinkedIn 的广告预估模型分为三部分,这里面的核心思想是直接对“冷启动”和“热启动”进行建模,外加和 EE 策略(Exploit & Explore)结合在一起,从而提升了效果。
今天,我们就结合论文《Twitter 时间轴上的广告点击率预估》(Click-through Prediction for Advertising in Twitter Timeline)[1],来看看 Twitter 的广告预估到底是怎么做的。
Twitter 的广告预估
我们前面提到过最基本的广告形态分类,可以分为“搜索广告”和“展示广告”。当计算广告在互联网上出现以后,这两种广告形态就迅速被很多网站和服务商所采纳。
在最近的 10 年里,随着社交媒体的发展,希望在社交媒体的用户信息流里投放广告的需求逐渐增强。我们之前谈到的 Facebook 的案例,其实也是往用户的信息流中插入广告。很多类似的社交媒体都争先恐后地开始进行相似的项目,这一类广告经常被称为社交广告。
社交广告的特点是,需要根据用户的社交圈子以及这些社交圈所产生的内容,而动态产生广告的内容。广告商和社交媒体平台都相信,不管是在投放的精准度上,还是在相关性上,社交广告都有极大的可能要强过搜索广告和展示广告。毕竟,在社交媒体上,用户有相当多的信息,例如年龄、性别,甚至在哪里工作、在哪里上学等,这些信息都有助于广告商的精准投放。而用户自己在社交媒体上追踪的各种信息,又可以让广告商清晰地知道用户的喜好。
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- 艾熊我觉得也可以tune一下树模型用树模型呀,树模型也可以融合多目标也可以适用于pair对的目标呀!1
- yy是不是因为树模型不太适合用户id和广告id当特征,而信息流又希望把这些算成实时的,所以不太适合1
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