淘宝定向广告技术简介淘宝定向广告技术简介淘宝定向广告技术简介淘宝定向广告技术简介
定向广告算法负责人：王勇睿定向广告算法负责人：王勇睿定向广告算法负责人：王勇睿定向广告算法负责人：王勇睿
广告业务简介广告业务简介广告业务简介广告业务简介
后台系统
• 几十个站内位置
• 无数站外位置：淘宝推广
前台展示
• 利用淘宝庞大的数据库，通过创新的多维度人群定向技
术，锁定目标客户，将广告主推广的宝贝展现在目标客户
浏览的网页上。
• 通过用户的行为，构建用户模型，将用户兴趣和需要映射
到广告分类体系，将类目宝贝主动推荐给用户，实现精准
营销。
定义
广告系统：多方博弈
• 10亿商品
• 千万级别的广告
• 实时竞价数据
• N亿站内广告位流量
• 10亿级以上的站外广告位流量
• 用户所有行为数据：浏览、收藏、查询、Listing、购买、
长期行为、短期行为……Tb级别
数据量
广告算法简介广告算法简介广告算法简介广告算法简介
• 两段式算法 vs 一段式算法？
主算法逻辑——两段式
• 广告信息分析、聚类
• 广告点击率、点击转化率预估……
• 广告主信息分析
• 浏览者历史数据分析，兴趣预测……
• ……
离线部分是重头戏
• 基础数据
– 广告聚类
– 用户聚类
• 相关性（Match）
– 用户兴趣模型
– 推荐方法
• 排序（Rank）
– 大规模CTR预估
– CVR预估
– 展现概率
方向划分
• UIT（User Intension Tree）：全新的淘宝宝贝分类
体系
基础数据——广告聚类
类目
UI Node
Item/SPU
•淘宝类目体系的优缺点淘宝类目体系的优缺点淘宝类目体系的优缺点淘宝类目体系的优缺点
•UUUUI NodeI NodeI NodeI Node的必要性的必要性的必要性的必要性
•SSSSpupupupu（（（（Standard Product Standard Product Standard Product Standard Product
UnitUnitUnitUnit））））
• 全部流量CTR平均提升37%
• 浏览者意图精准度大大提升
• 广告主覆盖度大大提升
• 广告流量分配更加合理
• 更多的行为模式挖掘
UIT效果
• User → <UI Node>：综合模型
– 长期历史行为：行为类型、item信息、时间、User Profile……
– 混合逻辑回归模型
– 训练数据的季节性问题
– MPI
– 短期行为（RCC）融合
– 购买降权、用户疲劳……
相关性（Match）——用户兴趣模型
• User → <UI Node>：特定模型
– 看了又看
– 买了又买
– 稀疏问题：广告聚类、用户聚类……
– 关联推荐、协同过滤
• item → <item>
• item → <UI Node> → <item>
• item → <UI Node> → <UI Node> → <item>
相关性（Match）——推荐方法
• <user, ad>粒度
• 特征设计
– 行为
– 用户
– 文本
– 反馈
排序（Rank）——大规模CTR预估
定向技术在定向技术在定向技术在定向技术在RTBRTBRTBRTB领域的应用领域的应用领域的应用领域的应用
TANX（）
• 角色：
– AdX (Ad eXchange)：network 之 network
– RTB: RealTime Bidding
– DSP: Demand/Buy Side Platform
– SSP: Supply/Sell Side Platform
• 淘宝DSP：
– 单品
– 图文
• 技术：
– 流量成分维度图
– 报价算法（forecasting）：建立在true bidding
– CPC跟CPM的转换风险
DSP
• <How Effective is Targeted Advertising>
• 没有定向技术体系，就没有定向广告市场的繁荣
• 谢谢 ☺
定向技术被高估？
