实时竞价广告中转化率预测的组合回归与三元组学习方法

"结合回归与三元组学习的实时竞价广告转化率预测" 在实时竞价广告（RTB）中，买家实时竞标由发布者提供的单个广告展示。买家的最终目标是最大化他们的投资回报。为了获得更高的回报，他们倾向于首先购买更多的转化印象，而非仅点击的印象，然后优先购买点击印象而非非点击印象。同时，为了降低成本，他们需要准确地估计合理的出价价格，而这一价格预测的精确性依赖于预测的转化率（CVR）或预测的点击通过率（CTR）。因此，预测的CVR或预测的CTR不仅必须提供良好的排名值，还必须有正确的回归估计。 这篇研究论文"结合回归与三元组学习的实时竞价广告转化率预测"关注的是如何在RTB中提升CVR预测的准确性。传统的广告预测模型通常单独处理点击率（CTR）或转化率（CVR）的预测，但这篇论文提出了一种创新的方法，将回归分析与三元组学习方法相结合。回归分析常用于连续数值的预测，如CVR，而三元组学习则适用于学习数据中的相对关系，以优化排名。 三元组学习是一种无监督学习方法，通过比较一个样本（查询）与两个相似度不同的参照样本（正例和负例）来学习表示。在RTB场景中，这可能意味着将一个广告展示与具有类似特征但转化效果不同的其他展示进行比较。通过最小化查询样本与正例之间的距离，同时最大化查询样本与负例之间的距离，可以优化模型对转化可能性的排序。 结合这两种方法，论文提出的模型能够更好地捕捉广告展示之间的细微差异，从而提高CVR预测的精度。这不仅可以帮助买家更准确地估计出价，避免过度或低估，还可以优化广告投放策略，确保在有限的预算下最大化转化次数。此外，该方法可能还有助于减少无效点击，降低无效支出，从而提高广告主的投资回报率。 这篇研究论文探索了在RTB广告环境中，如何通过结合回归和三元组学习技术来改进转化率预测，这对于优化广告策略、提升广告效果以及推动数字营销行业的进步具有重要的理论和实践意义。