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1、互联网智能广告系统流程与架构 很多朋友估计没有做过互联网智能广告这一块下面小编整理了互联网智能广告系统流程与架构的相关文章欢迎大家阅读 一、业务简述 从业务上看整个智能广告系统主要分为： 1)业务端：广告主的广告后台 2)展现端：用户实际访问的页面 业务端广告主主要有两类行为： 1)广告设置行为：例如设置投放计划设置地域类别关键字竞价等 2)效果查看行为：例如广告展示次数是多少广告点击次数是多少等 展现端用户主要也有两类行为： 1)站点浏览行为：用户浏览实际的信息此时广告系统决定出广告主的什么广告 2)广告点击行为：此时广告系统会对广告主进行扣费 二、业务流程 下面通过一个的例子让业务流程更直
2、观 步骤一：广告主在业务端投递广告 广告主登录业务端后台进行设置： 今日投放地域是“北京上地” 投放类别是“租房” 定向人群为“女”“30岁以下” 需要推广的广告内容是他发布的一条“房屋出租”的帖子 竞价设置的是0.2元 单日预算是20元 这些数据当然通过业务端存储到了数据层即数据库和缓存里 步骤二：用户来到了网站进入了“北京上地租房”类别广告初筛实施 用户产生了平台浏览行为网站除了展示自然内容还要展示广告内容被展现的广告不能太离谱太离谱用户也不会点击 合适的广告必须符合“语义相关性”即基础检索属性(广告属性)必须符合(广告能否满足用户的需求满足了点击率才高)这个工作是通过BSbasicsea
3、rch检索服务完成的 BS从数据层检索到“北京上地租房”的广告帖子 步骤三：用户属性与广告主属性匹配广告精筛实施 步骤二中基础属性初筛了以后要进行更深层次的策略筛选(用户能否满足广告的需求)此例中广告主的精准需求为： 用户性别为“女” 用户年龄为“30岁以下” 用户访问IP是“北京” 系统将初筛出来的M条广告和用户属性进行匹配筛选又过滤掉了一部分最后剩余N条待定广告这些广告既满足用户的需求(初筛)这些用户也满足广告主的需求(精筛)后者是在ASadvancedsearch策略服务完成的 步骤四：综合排序并返回TopX的广告 经过步骤2和步骤3的初筛和精筛之后待选的N条广告既能满足用户当前的需求用
4、户亦能满足广告主的筛选需求但实际情况是广告位只有3个办呢?就需要我们对N条广告进行综合打分排序(满足平台的需求广告平台要多赚钱嘛) 打分排序的依据呢? 有人说按照竞价排序bid出价高的打分高(这是大家对百度最大的误解百度是cpc收费) 有人说按照CTR点击率排序CTR高的点的人多(百度的kpi指标可不是pv) 出价高但没人点击广告平台没有收益;点击率高但出价低广告平台还是没有收益最终应该按照广告的出价与CTR的乘积作为综合打分排序的依据bid*CTR 既然bid*CTR是所有广告综合打分的依据且出价bid又是广告主事先设定好的那么实际上广告排序问题的核心又转向了广告CTR的预测CTR预测是推荐
5、系统、广告系统、搜索系统里非常重要的一部分是一个工程算法业务三方结合的问题本文就不展开讨论了 无论如何N条广告根据bid*预估CTR进行综合打分排序后返回了打分最高的3个广告(广告位只有3个) 有些系统没有第二步骤用户属性过滤而是将用户属性因素考虑到综合排序中 步骤五：展现端展示了广告用户点击了广告 展示了广告后展现端js会上报广告展示日志有部分用户点击了广告服务端会记录点击日志这些日志可以作为广告算法实施的数据源同时他们经过统计分析之后会被展示给广告主让他们能够看到自己广告的展示信息点击信息 这些日志(一般会实施AB测)也是算法效果好坏评估的重要依据根据效果逐步优化改进算法 步骤六：对广告主
6、进行扣费 用户既然点击了广告平台就要对投放广告的广告主进行扣费了扣费前当然要经过反作弊系统的过滤(主要是恶意点击)扣费后信息会实时反映到数据层费用扣光后广告就要从数据层下线 三、系统综述 聊完业务流程再来看系统架构任何脱离业务的架构设计都是耍流氓 从系统分层架构上看智能广告系统分为三层： 站点层：用户和广告主直接面向的网站站点 服务层：为了实现智能广告的业务逻辑提供的通用服务此处又主要分为四大类服务： 策略服务BS：实施广告策略综合排序 检索服务AS：语义相关性检索 计费服务：用户点击广告时进行扣费 反作弊服务：不是每次点击都扣费要经过反作弊去除恶意点击(相对独立未在架构图中画出) 数据层：用户数据广告数据竞价数据日志数据等等等等 四、总结 智能广告系统的业务流程与系统架构： 1)广告主投放与设置广告 2)用户访问平台展现合适广告 通过广告属性进行“语义相关性”初筛通过BS完成 通过用户属性出价信息点击率预测信息进行综合打分排序筛选通过AS完成 3)记录展现日志点击日志进行扣费 广告是展现是一个： 广告满足用户需求(初筛) 用户满足广告需求(精筛) 平台利益最大化(bid*CTR综合排序) 的过程 广告的排序不是由出价(bid)决定的而是由出价(bid)*点击率(ctr)决定的 点击率(ctr)是一个未来将要发生的行为智能广告系统的核心与难点是点击率预测
