360展示广告平台始终关注广告投放效果 ， 围绕广告后续优化问题先后开发了多款产物 。随着产物规模的不停扩张 ， 有关效果优化的新需求新问题不停发生 。本文主要先容了效果优化系统随营业生长的演进历程 ， 聚焦若何使用算法解决客户痛点 ， 实现广告投放智能化 。使人人领会到展示广告算法团队若何剖析营业 ， 若何选择算法 ， 若何优化系统的历程 。
01
靠山先容
1. 展示广告营业先容

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市场上有许多媒体 ， 用户接见媒体 ( 好比PC端的搜狐、网易、新浪 ， 移动端的头条等 ) 时页面会出广告 ， 媒体会将用户当前流量相关信息发送给Ad Exchange ( 流量拍卖平台 ) ， 该流量会由Ad Exchange发送给与其对接的多家DSP ( 广告投放系统 ) ， DSP会凭据当前流量选择合适的广告返回给Exchange ， 响应时间要求在100ms以内 ， 这些广告一样平常是由客户或者广告主 ( 好比电商类广告主京东、唯品会、苏宁 ， 旅游类广告主携程等 ) 在DSP平台根据流量筛选条件 ( 用户、媒体、时间、地址 ) 设置 ， Exchange将各个DSP平台返回的效果举行整理 ， 选择出价最高的广告返回给媒体 ， 媒体最终将出价最高的广告展示给用户 。
2. 常见展示广告

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常见的展示广告有：

• 场景橱窗广告 ， 购物tab栏里泛起的购物商品广告 ， 有价钱、商品名称；
• 开屏广告 ， 打开媒体产物时展示由设计师精心设计的广告素材；
• 信息流广告 ， 用户在阅读信息流内容时 ， 像正常信息流形式一样泛起的广告 ， 有题目有图片有内容 ， 这样的信息形式不会稀奇损坏用户的阅读体验 。

3. 展示广告架构

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展示广告手艺架构 ， 可以分为线上系统和线下系统 。线上系统以DSP Server切入 ， Ad Exchange会将流量发送给DSP Server ， DSP Server会将信息传递给Ad Search ， Ad Search是广告的检索召回系统 ， 海量广告中粗召回匹配的几百个甚至上千个广告投放 ， Ad Search会将信息发送给Ad Selector ， Selector会在几百个广告中选择当前最合理的一个返回给DSP ， DSP再返回给Ad Exchange 。整个历程的数据都市被纪录 ， 以新闻的形式发送给Kafka ， 最后存储在hdfs上 。线下系统 ， ETL会将数据转成尺度的训练样本 ， 这些训练样本会提供给CVR、CTR等模子训练 ， 训练好的模子在由线下推送到线上 ， 交给Ad Search、Ad Selector作为广告召回和排序使用 。
4. CPC广告投放设置

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