DSP机器学习及算法机制_下【技术类】

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2.智能推荐引擎

通过各种训练及机器学习，我们可以在竞价前（离线）对历史的广告请求、广告投放、点击后到站及转化等等大量历史数据，进行训练离线模型。当有广告曝光机会竞价请求，DSP被邀请参与竞价的时候，DSP方的智能推荐引擎根据广告请求的人群标签、浏览器、时间、地域、广告位尺寸等等多维度特征，并结合广告创意的特征，依据离线已事先训练好的，对不同特征效果预测的数据模型，预测该次广告展现可能产生的价值，包括到达率、点击率、点击转化率等，并根据预测来评估进行合理的出价，从而实现对目标人群的竞价购买。大体处理流程示意图如图7-12所示：

图7‑12离线模型指导竞价决策引擎流程示意

常见的推荐出价引擎策略（这些策略很多时候会交叉并用）有很多，下面罗列一些常用的算法简单介绍一下。同样也是帮助大家有一些感性认识，在日常工作实践中能知道什么场景下该选用什么算法即可。对于算法内部的详细机制也不做大篇幅的展开。

流量探测：这种算法就是简单在广告请求的底价之上，加一定比例或固定的数进行出价。因为是流量探测为目的，基本是打底广告投放，这样可以训练出大量的有价值的数据（如最低成交价、成交价同胜率的分布等等）。还有一些需要大曝光的广告投放也会采用这种算法。

稳定目标CPM：这是最基础的一种策略，算法会依据预测成交价、及目标CPM设定、及历史胜率来计算出价。

目标CPM+CTR：这个算法是在达成目标CPM的基础上，达成CTR目标的方式类筛选流量及计算出价。

稳定目标CPC：这个算法主要是通过CPC目标，依据CTR预测、及出价、及胜率模型数据反推CPM出价。

目标CPC+CTR：这个算法是在达成目标CPC的基础上，并以CTR目标筛选流量及计算出价。

目标CPA：这个算法会预估转化率，根据历史投放计算该点位在该广告主、该行业的转化率，过滤掉转化率较低的流量，最终以CPA期望计算出价。

目标CPA+老客：这个算法会提取多维度的feature及其交叉维度，通过机器学习获取 feature权重，根据feature权重对老客进行打分排序，取top进行投放，并以CPA期望计算出价。

目标CPA+新客：这个算法会根据转化数据为正样本，提取feature，根据feature得到对应广告的扩展人群，打上相应的标签然后对相似标签进行投放，并以CPA期望计算出价。

PDB退量控制：这个算法主要在PDB视频退量模式使用。会实时动态记录，并计算每Deal退量比，确保退量小于阀值。当然还会兼顾TA筛选及频次控制等等因素。

投放速度控制：这个算法主要基于PID（比例Proportion、积分Integral、导数微分Derivative）反馈回路闭环控制。（PID控制的基础是比例控制；积分控制可消除稳态误差，但可能会增加超调；微分控制可加快大惯性系统响应速度及减弱超调趋势。运用“傅立叶变换”将流量波动波形及投放进度波形进行数学拟合的基础上来做预测。）来控制投放速度，确保均匀投放，或快速消耗等等。大体的处理逻辑示意如图7-13所示实时依据投放反馈数据，来动态运用比例、积分、微分手段及胜率的预测，控制投放速度的均匀稳定。

图7‑13均匀投放算法逻辑示意

AB测试：这个常用于新算法策略上线，或寻找合适的算法时，会使用该策略在真实投放中观测效果，找出最优的算法。

Ranking排名：这个主要是综合上述策略算法的整体调度算法，并从宏观提升整体流量利用率，及整体ROI来对各策略的得分在进行加权计算，排名得出最合适的出价者。一般权重：访客>转化>点击。

实操中通过历史数据建立数学模型过程中，不可避免地要注意到，数据中会存在一些噪音。所以常常还会加入一些人工干预，设置补偿因子及系数的方式。一方面这样做可以一定程度简化算法及模型，另一方面也大大降低对计算资源的消耗，从而降低成本、提升效率。（这也是典型的二八原则的做法：大部分80%的问题仅需要20%的投入即可解决。）

3.防作弊

由于RTB长尾流量中的流量质量参差不齐，所以防作弊是DSP的一个十分重要的模块。一般采用通过规则引擎设置（监督学习）或关联挖掘（非监督学习）非人类流量特征，并实时进行过滤。嫌疑特征流量会被放入观察室，不可竞价，待嫌疑特征消失才可使用。如图7-14所示，那些分布较为特征集中的广告流量其很有可能存在问题。（常见的一些特征例如：单用户ID或IP地址请求间隔时长多短、某些用户请求集中在某些媒体或页面，而不是全网使用等等。）

图7‑14流量嫌疑特征示例

还有一种观点是，若从转化漏斗、结果导向来做流量价值评估的角度来看，不存在评估作弊流量或非人类流量的必要，只有对转化漏斗无效的流量。那么只要能合理运用转化漏斗模型作为广告投放的衡量目标，来设置投放算法。自然也能合理过滤掉无效的流量。

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