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成也CTR,敗也CTR,點擊率怎么就成了算法工程師的夢魘?

開發(fā) 前端 算法
今天和大家聊聊搜索、廣告、推薦算法當(dāng)中很重要的一個指標(biāo),也就是大名鼎鼎的點擊率。

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大家好,我是梁唐。

今天和大家聊聊搜索、廣告、推薦算法當(dāng)中很重要的一個指標(biāo),也就是大名鼎鼎的點擊率。

點擊率這個指標(biāo)相信很多同學(xué)都有所耳聞,它的含義也很簡單,顧名思義就是點擊的概率,英文叫做CTR。如果我們用公式來表達的話就是click / impression,這里的click也就是發(fā)生的總點擊數(shù),分母的impression也就是曝光的數(shù)量。兩者的商就是點擊率。這些大家都很好理解,但問題是為什么點擊率它這么重要呢?這個問題能回答上來的就不多了。

為什么點擊率是核心指標(biāo)

搜索、廣告和推薦在幾乎所有互聯(lián)網(wǎng)公司當(dāng)中都是最重要的三個業(yè)務(wù),也是三個流量大頭。

大家回想一下自己使用某寶的體驗就可以了,逛得最多的是不是就是搜索和首頁的推薦?廣告嚴(yán)格來說不算是一個場景,它和搜索以及推薦深度結(jié)合。無論是搜索區(qū)域還是推薦區(qū)域,都有廣告的存在。并且廣告也是當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)公司最主要的收入來源,沒有之一。

對于這些場景來說,有一個非常嚴(yán)肅和關(guān)鍵的問題:就是我們?nèi)绾瘟炕故镜慕Y(jié)果好壞呢?

我們作為使用者感受當(dāng)然非常簡單,我輸入了一個搜索詞,你返回的結(jié)果不相關(guān)那么自然就是壞結(jié)果。但問題是該怎么使用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)表達式來反應(yīng)呢?也就是如何量化返回的效果呢?

像是搜索場景可能還好一點,比較在意相似度。但對于推薦、廣告場景則不是很合適了,因為推薦場景并沒有一個強信息的搜索詞,所以也就沒有什么相似不相似之說了。而即使是搜索場景,相似度也并不非常適合,因為相似并不代表優(yōu)質(zhì)。比如說我搜索手機,出來的結(jié)果都是山寨機或者是沒聽說過的雜牌子,單純從相似度來說,這些結(jié)果都相似,但顯然效果不能算好。

而以點擊率作為核心指標(biāo)是一種相對來說比較合適也比較高明的做法,點擊率高,說明了用戶點擊的意愿高,某種程度上也就反應(yīng)了展出的效果。

這也是為什么點擊率會成為各大場景的核心指標(biāo)的原因。

點擊率與廣告

不僅如此,點擊率的預(yù)測對于廣告領(lǐng)域尤其重要,它是廣告系統(tǒng)最核心的指標(biāo),沒有之一。

當(dāng)前電商領(lǐng)域的廣告一般有三種模式,一種是基于曝光的,一種是基于點擊的,最后一種是基于成交的。這三種模式在生活當(dāng)中也很常見,我舉幾個例子,大家一看就明白了。

比如說我們看的電視廣告、電線桿上貼的小廣告或者是報紙廣告,這些都屬于第一種。因為我們沒有太好的手段追蹤廣告的效果,像是電視廣告,電視節(jié)目的冠名廣告等等。因為我們看完就完了,也不像是電商廣告一樣還可以點擊商品瀏覽詳情。

曝光模式在電商場景當(dāng)中也一樣存在,比如某寶的首頁推薦,以及雙十一等活動的展品推薦都屬于這類。商家支付一定的費用參與活動,一次性買斷,平臺不負(fù)責(zé)任何投放效果。

這類廣告往往有一些共性,比如廣告服務(wù)提供方比較強勢,以及廣告的展位非常出眾,含金量很高,競爭很激烈。除此之外則是一些主打長期價值的廣告,比如可口可樂、零食、汽車等商品。這些商品往往不會因為廣告起到立竿見影的效果,而是通過對消費者施加長期的影響力來取得商業(yè)回報。

第二種模式是基于點擊的廣告,也是最常見的廣告。它的特點是需要用戶點擊,也就是用戶有打開廣告的意愿。也是目前互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)最主流的廣告,比如電商平臺中的大部分廣告,視頻媒體中的廣告以及搜索引擎中的廣告都屬于這一種。

這種廣告的服務(wù)商都可以簡單理解成流量販子,靠著販賣流量盈利。要想將手上的流量利益最大化,那么自然就要展出最有價值的廣告。廣告的價值有兩個部分組成,一個部分是廣告主給與的開價,這個是已知的。另外一個就是產(chǎn)生點擊的期望,也就是點擊率。所以最終某一個廣告的收益期望為廣告主的開價price乘上廣告的點擊率CTR。

但這里有一個小問題,廣告的點擊率是一個后驗值,也就是說我們只有先展示了才能知道它的點擊率,是無法提前獲取的。為了解決這個問題,所以引入了機器學(xué)習(xí),使用智能算法來預(yù)測點擊率。我們假設(shè)模型預(yù)測的點擊率是pCTR,再拿它乘上價格price,就得到了這個廣告的收益期望。

這樣廣告的收益期望就成了一個具體的值,有了這個值我們就可以在展示的時候進行排序,將期望最大的廣告展示在前面,期望小的廣告展示在后,從而達到利益最大化的目的。

最后一種是基于成交的廣告,這種廣告一般規(guī)模不大,有些類似于各大導(dǎo)購網(wǎng)站。像是什么禮物說、什么值得買這類網(wǎng)站的模式都是這一種。這些網(wǎng)站通過將流量引導(dǎo)到商家進行成交,從中獲得抽成,也是最傳統(tǒng)的廣告模式了。

在這三種模式當(dāng)中,在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)當(dāng)中應(yīng)用最廣泛的是第二種,而這一種廣告機制的核心就在于點擊率的預(yù)測。點擊率預(yù)測得越準(zhǔn)確,那么排序之后得到的收益就越高,公司的盈利也就越好。既然事關(guān)盈利,那么它占據(jù)重要地位也就不足為奇了。

點擊率有哪些問題

聊了這么多,相信大家對于點擊率這個指標(biāo)的用處以及重要性也有一定的認(rèn)知了。但世上沒有完美的事物,算法模型的指標(biāo)也是一樣,如果單單使用點擊率作為模型的訓(xùn)練目標(biāo)也會有許多問題。

我下面也舉幾個例子和大家盤點盤點。

低俗與標(biāo)題黨

一個是普通的標(biāo)題配上普通的圖片,一個是各種震驚、驚悚的標(biāo)題黨配上熱辣的美女圖片,哪一個點擊率高相信不用我多說大家都能體會。

畢竟人類是視覺動物,看到美女圖片,很少有直男能忍住不點,這些是我們的本能。但這樣就帶來了一個問題,點擊率高的內(nèi)容未必質(zhì)量就好,反而恰恰相反往往質(zhì)量很差。現(xiàn)在各大內(nèi)容平臺中標(biāo)題黨以及封面圖黨的內(nèi)容大行其道就是這個原因,長此以往,必然會引發(fā)用戶審美疲勞對平臺喪失信心,也就必然會導(dǎo)致用戶的流式。

關(guān)于這點有一個經(jīng)典的例子,我在百度和搜狗當(dāng)中搜索“透視”這兩個字,出來的結(jié)果大相徑庭。

這是百度的結(jié)果:

這是搜狗的結(jié)果:

不管是什么樣的網(wǎng)站,如果只是一味地追求點擊率,到最后往往平臺上充斥的都是標(biāo)題黨、眼球黨等各種不良內(nèi)容。真正優(yōu)質(zhì)的核心用戶往往早就流式干凈了,那么離倒閉也就不遠了。

蹺蹺板效應(yīng)

第二個問題是蹺蹺板效應(yīng),也就是說點擊率提升了,可能會導(dǎo)致其他的指標(biāo)降低。

這個也很好理解,比如我在購物網(wǎng)站里搜索商品,搜出來的全都是美女封面,可能點擊率會猛漲一波,因為吸引眼球嘛。但是搜出來的結(jié)果并不是我想要的,那么訂單數(shù)以及成交額顯然就會大幅度降低。

高點擊率與高成交本身就是兩個特質(zhì),算法加強了對于點擊率的刻畫,勢必會犧牲一些其他的特質(zhì)。像是一些視頻網(wǎng)站可能更加明顯,比如點擊率雖然增加了,但是可能觀看的時長減少了,用戶每天花的時間也更少了。雖然用戶打開了更多的視頻,但是也喪失了更多的耐心,顯然對于平臺長久的發(fā)展也是有害的。

對于推薦場景也是如此,如果給用戶推薦的東西點擊率明顯提升了,也許用戶一下就找到了想要的東西,提前達成了購物的目標(biāo)。那么用戶閑逛的時間會減少,瀏覽的商品數(shù)也會減少,自然產(chǎn)生的成交也會減少,對于平臺同樣是不利的。

應(yīng)對方法

那么針對點擊率的這些問題,我們有什么特別好的應(yīng)對方法嗎?

很遺憾,并沒有。

因為點擊率太有用了,不用它是不可能的,整個算法體系都會亂套。而且它也的確很能反映問題,作為核心指標(biāo)肯定是沒問題的。

但是如果過度依賴點擊率,的確又會產(chǎn)生上述說的這些問題。非常頭疼,但業(yè)界的確也沒有什么特別好的方法。更多地還是依賴工程師發(fā)揮主觀能動性,基于人的理解來進行調(diào)整,而沒有什么通用的策略。

目前比較主流的辦法是讓模型同時學(xué)習(xí)多個目標(biāo),不止在一棵樹上吊死,想辦法在提升點擊率的同時也能優(yōu)化一下其他的目標(biāo)。也有的團隊是先不管其他指標(biāo),先盯著點擊率優(yōu)化,等優(yōu)化到頭了,再反過來優(yōu)化其他指標(biāo)。

這些方法不能說沒用,只能說有些頭疼醫(yī)頭腳疼醫(yī)腳,不能根治。其實這也是正常的,本身算法場景以及算法優(yōu)化的目標(biāo)就是一個非常復(fù)雜的問題。我們想要用簡單的指標(biāo)去定義、覆蓋一個復(fù)雜的場景本身就是不現(xiàn)實的,而目前的模型也只能識別和學(xué)習(xí)簡單的指標(biāo),一旦復(fù)雜了,也就超出范圍了。

所以目前來看,這個問題還找不到根治的辦法,還是只能靠人力來解決。而對于這些問題的思考和理解,也是一個高階算法工程師的必備知識,遠比模型的原理以及調(diào)參的方法重要得多。

好了,關(guān)于點擊率就聊到這里,祝大家周末愉快。

本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號「Coder梁」,可以通過以下二維碼關(guān)注。轉(zhuǎn)載本文請聯(lián)系Coder梁公眾號。

 

 

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: Coder梁
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