广告自动调价算法与模型实现
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更新于2024-08-04
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"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。
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傅融
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