谁出价高,谁就排前面?智能竞价广告业务流程是怎样的?

发布日期:2024-01-17 11:05浏览次数:

今天我们就基于智能竞价广告的工程架构来和大家聊聊这个问题。

什么是智能竞价广告业务?

竞价排名

从业务角度来看,整个智能竞价广告主要分为:

(1)业务端:广告主的广告后台;

(2)展示结束:用户实际访问的页面;

在商业方面,广告主主要有两类行为:

(1)广告设置行为:如设置投放计划、设置区域、类别、关键词、出价等;

(2)效果观看行为:例如广告展示次数、广告点击次数等;

在显示端,用户主要有两类行为:

(1)网站浏览行为:用户浏览实际信息,此时广告系统判断广告主投放哪些广告;

(2)广告点击行为:此时广告系统会向广告主扣除费用;

智能竞价广告的核心业务流程是怎样的?

我们通过一个例子来更直观的了解一下业务流程。

步骤1:广告主在业务侧投放广告。

广告主登录业务端后端并进行设置:

(1)今日发射区域为“北京-上地”;

(2)安置类别为“出租”;

(3)目标群体为“女性”和“30岁以下”;

(4)需要推广广告内容是其发布的有关“租房”的帖子;

(5)竞价设置为0.2元;

(6)每日预算20元;

这些数据当然通过业务端存储在数据层,即数据库和缓存。

第二步:用户来到网站,进入“北京-上地-租房”类别,实现广告的初步筛选。

用户产生了平台浏览行为,网站不仅展示自然内容,还展示广告内容。 展示的广告不能太离谱,太离谱用户也不会点击。

竞价排名

合适的广告必须符合“语义相关性”,即基本搜索属性(广告属性)必须符合(广告能否满足用户的需求,满足的话点击率就高) 。 这项工作是通过BS-basic search的检索服务完成的。

BS从数据层获取“北京-上地-租房”的广告贴。

第三步:将用户属性与广告主属性进行匹配,实现广告精准筛选。

第二步,在初步筛选了基本属性后,需要进行更深层次的策略筛选(用户是否能够满足广告的需求)。 在这个例子中,广告主的具体需求是:

(1) 用户性别为“女”;

(2) 用户年龄“30岁以下”;

(3)用户访问IP为“北京”;

系统将最初筛选的M个广告与用户属性进行匹配过滤,过滤掉其中的部分广告,留下N个待处理的广告。 这些广告不仅满足了用户的需求(初步筛选),而且这些用户也满足了广告商的需求(精细筛选),后者是在AS-高级搜索策略服务中完成的。

第四步:综合排序并返回Top X广告。

经过步骤2和步骤3的初筛和精筛,待选择的N个广告不仅可以满足用户当前的需求,而且用户还可以满足广告主的筛选需求。 但实际情况是,广告位只有3个。 怎么办? 我们需要对N个广告进行综合评分和排序(为了满足平台的需求,广告平台必须赚更多的钱)。

评分和排序的依据是什么?

有人说出价是按照出价排序的,出价越高的得分就越高(这是大家对出价排名最大的误解,出价是按照CPC收费的)。

有人说根据CTR点击率排名,CTR高的点人多(KPI指标不是pv)。

如果出价很高,但没有人点击,广告平台就没有利润; 如果点击率高,但出价低,广告平台仍然没有利润。 最终以广告bid和CTR的乘积作为综合评分和排序的依据,bid*CTR。

由于bid*CTR是所有广告综合评分的基础,而bid出价是由广告主提前设定的,所以实际上广告排名问题的核心就转向了广告CTR的预测。 CTR预测是一个推荐系统和广告系统。 搜索系统非常重要的一部分,是工程、算法、业务三方结合。

不管怎样,将N个广告按照bid*预估CTR的综合得分进行排序后,返回得分最高的3个广告(只有3个广告位)。

有些系统没有第二步用户属性过滤,而是将用户属性因素进行综合排序。

步骤5:显示端显示广告,用户点击广告。

广告展示后,展示端js会上报广告展示日志。 有些用户点击了广告,服务器会记录点击日志。 这些日志可以作为广告算法实现的数据源。 同时,经过统计分析后进行展示。 给广告商,让他们看到自己的广告的展示信息并点击该信息。

这些日志(一般会进行AB测试)也是评估算法有效性的重要依据,算法会根据有效性逐步优化。

第6步:向广告商扣除费用。

用户点击广告后,平台就会向投放广告的广告主扣除费用。 当然,反欺诈系统必须先过滤掉费用(主要是恶意点击),然后才能扣费。 扣除费用后,信息会实时反映在数据层。 全部扣除后,广告将从数据层下线。

为了实现上述业务流程,系统架构如何设计?

说完了业务流程,我们再来看看系统架构。 任何脱离业务的建筑设计都是流氓。

从系统分层架构来看,智能广告系统分为三层:

(1)网站层:用户和广告商直接面对的网站;

(2)服务层:为了实现智能广告的业务逻辑,提供的一般服务主要分为四类服务:

- 策略服务BS:实施广告策略和综合排名;

- 搜索服务AS:语义相关性搜索;

- 计费服务:用户点击广告时扣费;

- 反作弊服务:不是每次点击都扣费,而是需要反作弊去除恶意点击(相对独立,架构图中未展示);

(3)数据层:用户数据、广告数据、竞价数据、日志数据等;

总结

智能广告系统业务流程:

(一)广告主投放、设置广告;

(2) 用户访问平台并展示适当的广告;

- 通过广告属性对“语义相关性”进行初步筛选,并通过BS完成;

- 通过用户属性、出价信息、点击率预测信息进行综合评分、排序、过滤,并通过AS完成;

(3)记录显示日志,点击日志,进行扣费;

广告是一种展示,一种:

(1)广告满足用户需求(初步筛选);

(2)用户满足广告需求(精细筛选);

(3)平台效益最大化(bid*CTR综合排名);

的过程

广告的排名不是由出价(bid)决定的,而是由出价(bid)*点击率(ctr)决定的。

点击率(ctr)是未来将会发生的行为。 智能广告系统的核心和难点是点击率预测。

希望这一分钟没有被浪费。

如果您发现有用的东西,请帮忙。

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