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Koala++'s blog

计算广告学 RTB

 
 
 

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计算广告学-广告基本知识-搜索,广告与推荐的比较  

2013-01-26 21:51:37|  分类: 计算广告学 |  标签: |举报 |字号 订阅

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广告基本知识

原创:刘鹏 @北冥乘海生

编辑:Koala++/屈伟

视频课程:师徒网

搜索,广告与推荐的比较

搜索

搜索广告

显示广告

推荐

首要准则

相关性

投资回报率(ROI)

用户兴趣

其他需求

各垂直领域

独立定义

质量,安全性(Safety)

多样性(diversity), 新鲜度(freshness)

索引规模

~十亿级

~百万级--千万级

~百万级

~百万级--亿级

个性化

较少的个性化需求

~亿级用户规模上的个性化

检索信号

较为集中

较为丰富

Downstream 优化

不适用`

适用

广告明显比搜索容易部分的是不需要复杂的爬虫技术和PageRank。而它比搜索困难的地方是它需要建模的数据量比搜索要大。搜索,广告与推荐三者的主要区别在于它们的准则不同,搜索主要是针对相关性,广告主要针对ROI。举例来讲,比如搜索美联行,那么对于搜索来讲,必须将美联行放到结果首位,否则就不合理。但对于广告来讲,如果美联行代理公司的广告点击率高于美联行本身,因为针对的是ROI,所以它可以将美联行代理排在前面,而不需要将authority的美联行排在前面。

       一些文章中把推荐recommendation)和个性化personalization)视为同义词,但个人认为两者还是有所不同,个人认为个性化是推荐的一个准则,但推荐还有其它准则,比如多样性,新鲜度,三者结合,才会有很好的效果。比如一个从不关心军事的用户,但如果因钓鱼岛问题而进行战争时,对于这种非常重要的新闻时,推荐应该将这种新闻推荐给这个用户。

推荐广告比较大的区别是:推荐进行的是同质化的推荐,比如在买商品的时候推荐商品,在看新闻的时候推荐其它新闻。另外推荐还有优化流(downstream)的概念,比如用户在看新闻时,会根据推荐跳到另一个新闻页面,而在这个新闻页面上可以继续推荐,优化流是指优化整个根据推荐看新闻过程的点击率。而对于广告来讲,推荐出的广告点击后,就跳到目标页面了,就不可能有优化downstream的机会了。

 
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