广告自动调价算法与模型实现

"广告自动调价算法介绍1" 本文主要介绍了广告自动调价算法，该算法旨在通过智能优化竞价策略来最大化收益并最小化成本。在广告投放中，业务人员通常只能调整bid（出价）、预算和权重，而自动调价算法就是为了在这些限制条件下找到最佳的bid策略。 1. Bid的自动出价算法 - 原理：算法的核心目标是最大化利润（profit），同时考虑成本（cost）。由于无法直接获取bid与revenue之间的关系，这里用cpc（每次点击成本）近似代替bid，并关注profit。采用深度神经网络来探索cpc与profit之间的关联性。 - 数据准备：收集cpc与盈利profit及亏损profit的数据。 - 算法实现：使用生成对抗网络（GAN）生成盈利时的bid_g和亏损时的bid_b。bid的生成范围限定在0.05到3之间。模型的目标是最大化盈利概率函数（D_loss）和最小化bid生成函数（G_loss）。 2. Bid自动调价规则 - 调整策略基于bid_g与bid_b的差值。如果bid_g > bid_b，那么bid的上调空间为bid + bid_g - bid_b；若bid_g < bid_b，则bid的下调空间为bid - bid_g - bid_b。 3. 模型运行与部署 - 模型源代码（auto-bid.py）存储在指定服务器路径下，运行一次模型需35小时，处理数据量为62万条。 - 部署的模型文件（autobidg.model.meta和autobidb.model.meta）分别对应盈利和亏损情况，部署在特定目录下。未来计划将bid、budget和weight整合进一个模型中。 - 自动调价的计算和更新bid的步骤包括数据处理、模型应用和bid的实际调整等环节。 通过这种自动调价算法，广告主可以更有效地管理广告投放，动态调整bid以适应市场变化，从而提高广告效益。需要注意的是，尽管模型已经部署，但在实际应用中，还需要结合业务需求和实时数据进行监控和调整，确保算法的效果与预期一致。