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百/千级 | | (用户画像、场景) |-------------- --------------| |------------------------------|---------v---------| 精排/排序 || (Ranking/Scoring) || 百/千级 - Top N |------------------|---------v---------| 策略与过滤 || (策略规则、频控等) |------------------|---------v---------| 展示与日志记录 |-------------------图9-1通用个性化系统框架适用于推荐、搜索、广告这个框架清晰地描述了从目标到执行的数据流转和决策层次业务目标系统的北极星如“平台长期总收入最大化”或“用户体验伤害最小化”。它通常无法直接优化。系统优化目标将业务目标转化为算法可量化的目标如“最大化总点击价值即总eCPM”。这是所有模型训练的指挥棒。召回/检索从数以亿计的广告库中快速筛选出数百或数千个可能与当前请求相关的候选广告。这一步追求速度和覆盖率常用倒排索引、向量检索等技术。精排/排序对召回的海量候选进行精确打分和排序。这是系统效果的核心追求精度通常使用复杂的机器学习模型如深度学习CTR预估模型来预测每个广告的期望价值eCPM。策略与过滤在最终展示前应用一系列商业规则和产品策略如频次控制、广告主预算检查、品牌安全过滤、多样性保证等。这一步确保结果不仅“有效”而且“合规”和“健康”。展示与日志记录将最终胜出的广告返回给用户展示并完整记录本次决策的所有上下文、用户行为和系统参数形成数据闭环用于后续模型训练和策略优化。在广告系统中这个框架被具体化为业务目标平台收入与生态健康优化目标最大化总eCPM召回基于用户标签和上下文匹配广告精排CTR/CVR预估模型排序策略拍卖定价、频控、预算平滑等。9.2 各类广告系统优化目标虽然都遵循个性化框架但不同类型的广告系统其优化目标有着微妙而重要的差异这直接决定了其技术实现的重点。搜索广告系统核心目标在满足用户信息需求的前提下最大化广告收入。优化目标公式通常为排序分值 f(出价 预估点击率 广告相关性 落地页体验)。其中给予预估点击率代表用户体验很高的权重甚至指数加权以平衡收入与体验。其优化更侧重于“查询-广告”的相关性建模和实时意图理解。展示/信息流广告系统核心目标在保证用户体验内容消费流畅性的前提下最大化广告收入。优化目标公式通常为eCPM 预估点击率 * 出价。这里的预估点击率模型需要综合用户长期兴趣、实时场景和广告内容比搜索广告的CTR预估更为复杂因为它没有明确的查询意图。优化更侧重于“用户-广告-上下文”的三维匹配。程序化交易平台DSP核心目标在赢得竞价的前提下为广告主达成其KPI如目标CPA、目标ROI同时控制成本。优化目标这是一个约束优化问题。例如“在总预算B约束下最大化总转化数”或“在平均CPA不超过T的约束下最大化总转化数”。DSP的算法需要动态调整每次出价以实现这个全局目标。其技术核心是带约束的实时出价策略和准确的转化价值预估。担保式投送系统合约广告核心目标在满足所有合约的定向和展示量要求的前提下最大化剩余流量的价值或最小化满足合约的成本。优化目标这是一个在线分配问题。系统需要为依次到达的流量实时决定分配给哪个合约或释放到竞价市场以使得全局目标最优。这通常通过求解线性规划的对偶问题并在线执行贪心算法来实现。理解这些目标的差异是理解后续章节中不同技术侧重点的关键。9.3 计算广告系统架构一个工业级的计算广告系统是一个复杂的大型分布式系统。其架构通常遵循“在线投放”与“离线数据处理”分离的模式以确保高并发、低延迟的在线服务同时支持海量数据的批量计算与模型训练。下图展示了一个简化的核心架构见图9-2。-------------------------------------------------------------------| 在线投放引擎 (Online Serving) || ------------- ------------- ------------- ---------- || | Web/APP | | 广告投放 | | 实时特征 | | 模型 | || | 接入层 |-| 引擎 |-| 服务 |-| 预估 | || | (Nginx/API) | | (Ad Server)| | (Redis) | | 服务 | || ------------- ------------- ------------- ---------- |-------------------------------------------------------------------^ ^ ^| | |-------------------------------------------------------------------| 数据高速公路 (Data Highway) || 实时流处理 (Kafka, Flink, Storm) |-------------------------------------------------------------------| |v v-------------------------------------------------------------------| 离线数据处理 (Offline Processing) || ------------- ------------- ------------- ---------- || | 数据仓库 | | 特征工程 | | 模型训练 | | 评估 | || | (Hive) | | 与样本制作 | | 平台(TF) | | 平台 | || ------------- ------------- ------------- ---------- |-------------------------------------------------------------------图9-2计算广告系统核心架构简图9.3.1 广告投放引擎这是系统的“在线大脑”直接处理每一次广告请求。其核心职责是执行图9-1中的召回、精排、策略等步骤。工作流程接收请求 - 解析用户与上下文 -召回候选广告 - 获取实时特征用户实时行为、上下文特征- 调用模型预估服务获取每个候选的CTR/CVR分数 - 计算eCPM并排序 - 应用策略规则拍卖、频控- 返回胜出广告。性能要求必须在100毫秒内完成所有步骤且能承受每秒数十万次QPS的请求峰值。这要求引擎高度优化通常使用C/Go等高性能语言开发并采用无锁队列、异步并发等编程模式。9.3.2 数据高速公路这是连接在线与离线的“神经系统”。所有在线交互产生的日志曝光、点击、用户行为通过实时消息队列如Kafka被高速收集和分发。流向一部分日志流入实时流处理平台如Flink/Storm用于计算实时特征如用户最近10分钟的点击序列并更新在线特征缓存Redis供下一次请求使用。另一部分日志落入离线数据仓库如Hive用于天级的批量分析、特征加工和模型训练。9.3.3 离线数据处理这是系统的“炼油厂”和“训练营”在后台安静地完成所有重型计算。数据仓库存储所有历史日志的原始数据是分析和挖掘的基础。特征工程与样本制作这是机器学习效果的基石。数据科学家和工程师在这里从原始日志中清洗、聚合、衍生出用于模型训练的特征如“用户过去7天点击汽车广告的次数”。同时将曝光日志和后续的点击/转化日志关联起来形成带标签的样本正样本有点击的曝光负样本无点击的曝光。模型训练平台使用分布式机器学习框架如TensorFlow PyTorch在海量样本上训练CTR预估等模型。训练出的模型参数被定期发布到在线预估服务中。评估平台对训练出的新模型进行严格的离线评估AUC LogLoss等指标和在线A/B测试确保其效果提升后才全量上线。9.3.4 在线数据处理这是系统的“短期记忆”和“条件反射”系统。实时特征服务通常基于高性能内存数据库如Redis构建存储用户最近的行为序列、会话信息等动态特征。这些特征对于捕捉用户实时意图至关重要。模型预估服务加载离线训练好的模型提供低延迟的预测接口。为了应对高并发通常会将模型参数全部加载到内存并进行大量优化如算子融合、量化。9.4 计算广告系统主要技术从上述架构可以看出计算广告系统涉及的技术栈极为广泛后端工程高并发架构、微服务、缓存、消息队列。大数据技术分布式存储HDFS、分布式计算Spark, Flink、数据仓库。机器学习特征工程、模型训练与优化、在线推理。算法与数据结构倒排索引、近似最近邻搜索、最优化算法。运维与全链路监控容器化Docker/K8s、链路追踪、指标监控。9.5 用开源工具搭建计算广告系统为了让概念更具体我们设想一个使用主流开源工具构建的简化版广告系统技术栈9.5.1 Web服务器Nginx作为反向代理和负载均衡器接收最初的HTTP请求。9.5.2 分布式配置和集群管理工具ZooKeeper管理所有服务的配置和发现。9.5.3 全文检索引擎Lucene/Elasticsearch用于广告检索阶段的倒排索引快速找到包含特定关键词或标签的广告。9.5.4 跨语言通信接口Thrift/gRPC用于在线各个微服务投放引擎、特征服务、模型服务之间的高效RPC通信。9.5.5 数据高速公路Flume/Kafka收集和传输实时日志。9.5.6 分布式数据处理平台Hadoop/Spark进行离线的海量日志清洗、特征计算和模型训练。9.5.7 特征在线缓存Redis存储用户实时特征和模型所需的热点特征。9.5.8 流计算平台Storm/Flink实时处理用户行为流计算实时特征如滑动窗口内的点击率。9.5.9 高效的迭代计算框架Spark用于快速进行模型训练和特征工程的迭代实验。这个技术栈并非固定配方但它清晰地展示了构建一个现代计算广告系统所需的核心技术组件及其分工。在实际的互联网公司中可能会根据自身规模和场景采用自研或云服务替代其中某些部分。结论本章为我们揭开了计算广告技术世界的帷幕。我们看到了一个从业务目标到系统优化从离线挖掘到在线决策的完整闭环。理解了这张“技术地图”和通用架构我们就能在后续深入每一个技术模块时清晰地知道它在这个宏大系统中的位置和作用。从下一章开始我们将首先回顾和巩固一些必备的“基础知识”为深入广告-specific的核心技术做好充分准备。