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淘宝定向算法介绍 一些小而美的创新些小而美的创新 淘宝定向广告算法负责人淘宝定向广告算法负责人：：王勇睿王勇睿 定向算法要解决的问题定向算法要解决的问题 浏览者 创意信创意信 信息信息 场景信 最恰当的有序推荐结果 充 次 ？？ 补 行 度度 的 天一 维维 维 种种 种 糊糊 一 多 19 多多 68 模模 唯唯 要 18 有有 图图 不不 需 17 意意 并并 候 16 要要 65 率 15 击 的的 径径 时 何何 点 景景 路路 的 63 与 13 度 为为 场场 择择 疏 62 跃 12 活 索索 选选 稀 61 搜搜 图图 图 劳 6 5 5 3 5 2 5 1 0 2 1 0 0 2 0 0 0 0 0 非非 意意 意 疲0. 0 0. 0 0. 0 0 . 0 . 0 . 00 0 0 ? ? ? ? 定向维度之推荐定向维度之推荐 ? Item‐based CF – 数据整体质量高，但噪音较多 – 依赖用户行为，冷门商品覆盖不足，新商品启动慢 – 投票权重考虑用户本身的权重和行为频度投票权重考虑用户本身的权重和行为频度，，加入惩加入惩 ?? ContentContent‐‐basedbased – 冷启动较好 – 相关性较好相关性较好 – 商品质量较差 定向维度之推荐定向维度之推荐 ? 用户投票和相关性的融合用户投票和相关性的融合模型模型 – 目前是线性模型目前是线性模型，，拟合目标仍然是拟合目标仍然是ctr – 特征还包括流量特点：兴趣多寡…… – 参数调整参数调整 定向维度之店铺定向定向维度之店铺定向 3030 ? 数据分析数据分析 25 – 店铺重复购买现象店铺重复购买现象 10 – 本质：风格 0 5 10 15 20 25 ? 方案方案 行为频度对点击贡献行为频度对点击贡献 – 不同店铺浏览行为对点击贡献不同：浏览较大 – 时间衰减 – 行为频度上限行为频度上限：：上限附近的人群对于点击贡献上限附近的人群对于点击贡献 急剧下降 定向维度之店铺定向定向维度之店铺定向 ? 如何提高如何提高召回率回率？ – 同同风格标签店铺聚类风格标签店铺聚类 – 用户店铺行为协同过滤 ? 效果效果 – 覆盖流量上ctr提升24% – 覆盖率不超过30%，还需要进一步提升 定向维度之季节定向定向维度之季节定向 ? 数据分析数据分析 – 热卖的出现总是很突然的热卖的出现总是很突然的：qqueryy、、购买购买，，甚至甚至 浏览数据都不能及时反馈 – 热卖的现象是有时间特点的热卖的现象是有时间特点的 ? 购买周期：买了牙膏，一个半月用完，再买一个 ?? 季节触发季节触发：：到了到了33月末就是明前茶月末就是明前茶，茶爱好者等着被茶爱好者等着被 定向维度之季节定向定向维度之季节定向 ? EEvent) – Event ：“夏季连衣裙”，“端午” – Period ：“夏季连衣裙夏季连衣裙”和和 “端午端午” 每年一次，“抢购红米”不确定； – Duration –– UserUser ） – Item ：“七夕”导致鲜花、巧克力、毛绒 玩具热门 ?? 效果效果 ? 定向单元几千个，覆盖30%流量 ? 不同定向单元提升效果不一样，大部分 都是正增长都是正增长 商品分析商品分析：：UITUIT 类目类目类目类目 ? UITUIT‐UUser?IInttentition? UIUI??NodeNode Tree Item/SPUItem/SPU ? 每个节点都是每个节点都是一个个 归一化后的Search? QueryQuery ? 是网络，不是树 ?? 相关性较高的节点相关性较高的节点 之间都有边 ?? 边都带权边都带权，是有向是有向 淘宝第一次具备了靠谱的，比“叶子类目”更细的商品聚类体系，可以供主搜、 推荐、外投、钻展、搜索个性化……等各个方向使用。 商品分析商品分析：：UITUIT ? 效果效果 – 对消费者的影响：CTR，提升37% – 对广告主的影响：ROI，提升22% – 对广告收入的影响：RPM提升6% – 对广告主市场的影响: ? 总体客户数提升：24.82% ? 上线前上线前 ）：TOP?5%的客户占了的客户占了75%消耗消耗，TOP? 10%的客户占了85%消耗；TOP?5000?客户占了75%消 耗。上线后：TOP?5%的客户占了60%消耗， TOP?10%的客户占了75%消耗；TOP?5000?客户占了60%消 耗。 “大客户通吃”现象大大减轻 用户疲劳和多样性用户疲劳和多样性 ? 问题：创意从第三次展示开始，点击率显 著下降 ? 购买降权是一个特殊的疲劳情况 ? 解决方法解决方法 ?不同层次的不同层次的 ?考虑展现次考虑展现次 展现次数作 意图 数作为特征 为特征 ?推荐和定向 RTP ?不同的展出 排序排序 的拉链递推 类别作为特类别作为特 ?购买硬删除 未来未来 ? 增加负反馈机制增加负反馈机制 – 人为设计负反馈人为设计负反馈 – 改进产品设计 ? 改善推荐在改善推荐在 ““冷冷””流量上面的效果流量上面的效果 – 利用UIT和文本匹配做聚合 ? 尝试E E – 改善生态环境改善生态环境 谢谢谢谢

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