如何增加廣告點擊率,先要了解點擊率模型
那么什么是點擊率模型呢?
計算機科學(xué)里,點擊模型(Click Model)是對用戶點擊行為的建模。根據(jù)用戶的歷史點擊信息,對用戶的興趣和行為進行建模,以對用戶的未來點擊行為進行預(yù)測,提高相關(guān)性。
在搜索引擎中,點擊模型是指對用戶的歷史點擊文檔進行建模,用來預(yù)測文檔相關(guān)性。
網(wǎng)頁SEO搜索排序傳統(tǒng)上基于人工設(shè)計的排序函數(shù),如BM25等。近幾年,排序?qū)W習(xí)的引入大大的降低了融合大量特征的繁瑣程度,不過由于排序?qū)W習(xí)是監(jiān)督學(xué)習(xí),因此需要大量的人工標注人員對文檔進行標注,這需要大量的人工成本,而且由于營銷型網(wǎng)站建設(shè)網(wǎng)頁的相關(guān)性會隨著網(wǎng)頁內(nèi)容的更新等發(fā)生變化,尤其是時效性類的新聞網(wǎng)頁,保持所有的人工標注是最新的是不可行的。
用戶的點擊日志記錄了用戶對搜索結(jié)果滿意程度的重要信息,能夠提供對相關(guān)性預(yù)測價值非常高的信息。相比較人工標注而言,點擊的獲得成本更低,而且點擊體現(xiàn)的總是最近的相關(guān)性。
一、為什么要建立一個點擊率模型?
無論是人工運營還是機器決策,我們都希望對某條廣告或內(nèi)容可能的點擊率有一個預(yù)判,以便判斷哪些條目應(yīng)該被放在更重要的位置上。這件事兒看起來并不難,比如說我有十條內(nèi)容,在歷史上呈現(xiàn)出來的點擊率各個不同,那么只需要根據(jù)歷史點擊率的統(tǒng)計做決策即可,似乎并沒有什么困難。
然并卵。直接統(tǒng)計歷史點擊率的方法,雖然簡單易操作,卻會碰到一個非常棘手的問題。首先,大家要建立一個概念:不考慮位置、時間等一系列環(huán)境因素,絕對的點擊率水平是沒有什么太大意義的。比方說,下面的一個廣告,分別被放在圖中的兩個位置上,統(tǒng)計得到前者的點擊率是2%,后者的點擊率是1%,究竟哪個廣告好一些呢?其實我們得不出任何結(jié)論。
于是,聰明的運營想到一個辦法,干脆我在不同的位置上分別統(tǒng)計點擊率,然后分別排序。這個思路從道理上來說無懈可擊,相當(dāng)于直接求解聯(lián)合分布;不過,其實用價值并不高:在每個位置上分別統(tǒng)計,大多數(shù)廣告或內(nèi)容條目的數(shù)據(jù)都太少,比如說100次展示,產(chǎn)生了一次點擊,這難道能得出1%點擊率的結(jié)論么?
那能不能再換一個思路,找到一些影響點擊率的一些關(guān)健因素,對這些因素分別統(tǒng)計?這實際上已經(jīng)產(chǎn)生了“特征”這樣的建模思路了。比如說,廣告位是一個因素,廣告本身是一個因素,用戶的性別是一個因素,在每個因素上分別統(tǒng)計點擊率,從數(shù)據(jù)充分性上是可行的。不過這又產(chǎn)生了一個新的問題:我知道了男性用戶的平均點擊率、廣告位S平均點擊率、某廣告A的平均點擊率,那么如何評估某男性用戶在廣告位S上看到廣告A的點擊率呢?直覺的方法,是求上面三個點擊率的幾何平均。不過這里面有一個隱含的假設(shè):即這三個因素是相互獨立的。然而當(dāng)特征多起來以后,這樣的獨立性假設(shè)是很難保證的。
特征之間獨立性,經(jīng)常對我們的結(jié)論影響很大。比如說,中國的癌癥發(fā)病率上升,到底是“中國”這個因素的原因呢?還是“平均壽命”這個因素的原因呢?顯然這兩個因素有一些相關(guān)性,因此簡單的分別統(tǒng)計,往往也是行不通的。
那么怎么辦呢?這就要統(tǒng)計學(xué)家和計算機科學(xué)家出馬,建立一個綜合考慮各種特征,并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)調(diào)整出來的點擊率模型,這個模型既要考慮各種特征的相關(guān)性,又要解決每個特征數(shù)據(jù)充分性的問題,并且還要能在大量的數(shù)據(jù)上自動訓(xùn)練優(yōu)化。這就是點擊率模型的意義,這是一項偉大的、光榮的、正確的、有著極大實用價值和戰(zhàn)略意義的互聯(lián)網(wǎng)+和大數(shù)據(jù)時代的重要工作。那位說了,有必要抬得這么高么?當(dāng)然有必要!因為這門手藝我也粗通一點兒,不吹哪行。
二、怎樣建立一個點擊率模型?
這個問題比較簡單,我們就不多談了。(想罵街的讀者,請稍安勿躁,繼續(xù)往下看。)
三、如何評估一個點擊率模型?
評估點擊率模型的好壞,有各種定性的或定量的、線上的或線下的方法。但是不論什么樣的評測方法,其本質(zhì)都是一樣,就是要看這個模型區(qū)別被點擊的展示與沒被點擊的展示之間的區(qū)別。當(dāng)然,如果能找到一個離線可以計算的量化指標,是再好不過了。
這樣的指標是有一個,就是如下圖所示的ROC曲線下的面積,術(shù)語上稱為AUC。(關(guān)于ROC和AUC的詳細介紹,請大家參考《計算廣告》第*章。)AUC這個數(shù)值越大,對應(yīng)的模型區(qū)別能力就越強。
好了,為了讓大家深入理解點擊率模型評測的關(guān)鍵,我們要談到一個常見的口水仗:有一天,有兩位工程師在閑談,一位叫小優(yōu),一位叫小度。他們分別負責(zé)某視頻網(wǎng)站和某網(wǎng)盟廣告的點擊率建模。小優(yōu)說:最近可把我忙壞了,上線了個全新的點擊率模型,把AUC從0.62提高到0.67,效果真不錯!哪知道小度聽了哈哈大笑:這數(shù)據(jù)你也好意思拿出來說,我們的AUC早就到0.9以上了!
那么,是不是小度的模型比小優(yōu)真的好那么多呢?當(dāng)然不是,我們看看該視頻網(wǎng)站和網(wǎng)盟的廣告位分布,就一目了然了。
什么?你還沒有明白,那么我建議你自己好好把這個問題想清楚。不論你是運營還是產(chǎn)品,經(jīng)過了這樣的思考,你的數(shù)據(jù)解讀能力會上一個臺階。
好了,三個關(guān)鍵點說完了,我知道有的讀者還會對第二點表示沒看懂,那干脆我們就再多說一點兒,將2015年11月15日王超在計算廣告讀者微信群里所做的題為“點擊率預(yù)估趨勢淺析”的分享內(nèi)容整理發(fā)布在下面。沒有堅持到這里就把文章關(guān)掉的碼農(nóng)們,讓他們后悔一輩子去吧!
今天分享一下點擊率預(yù)估近年來的一些趨勢。主要結(jié)合劉鵬老師的一些指導(dǎo),以及自身工作的一些經(jīng)驗,有偏頗的地方請大家多多指正。
在計算廣告第一版的書里,主要講到了經(jīng)典的點擊率預(yù)估模型邏輯回歸,特征工程,模型的評估等,相信對大多數(shù)場景來說這一步是必做的基線版本。后續(xù)可以在此基礎(chǔ)上做一些更細致的特征工程和模型工作。考慮到群里的朋友都已經(jīng)拿到了這本書,今天先跳過書里覆蓋的內(nèi)容,講一些目前書里沒有提及的部分。如果對書里內(nèi)容還不夠了解的朋友,建議第一步還是把書中基礎(chǔ)性的內(nèi)容仔細掌握。
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