美团搜索广告：深度学习驱动的CTR/CVR预估与工程优化

深度学习在美团搜索广告排序的应用实践是一篇探讨如何将深度学习技术引入广告业务中的文章。在现代计算广告行业中，关键的性能指标包括点击率CTR和转化率CVR，它们对于优化用户体验、提升广告主投资回报率（ROI）以及整体流量变现效率具有重要作用。传统的预估方法依赖于人工特征工程结合逻辑回归（LR）、梯度提升决策树（GBDT）和因子分解机（FM和FFM）等机器学习模型。 然而，随着深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得显著进步，美团认识到其强大的表达能力和端到端学习的优势。为了应对美团庞大的用户数据和广告场景中的复杂因素，公司搭建了GPU计算平台，支持TensorFlow、MXNet和Caffe等深度学习框架，这为深度学习模型的开发和部署提供了基础设施。 文章的重点分为两个部分：首先，探讨了从机器学习向深度学习迁移的模型探索。美团的搜索广告业务覆盖广泛，用户需求多样，涉及到地理位置、时间和个性化偏好等多个维度。作者列举了用户特征如人口属性、行为偏好和建模特征，以及商户特征如属性、位置和促销策略等，这些都是构建深度学习模型的重要输入。 其次，文章详细介绍了基于深度学习的预估模型的线下训练和线上实时预测的工程优化。这涉及到模型选择、数据清洗、特征工程、模型训练、以及如何将训练好的模型高效地部署到线上环境，以实现实时性能评估和调整。深度学习模型的优势在于能够自动提取复杂特征，避免了手动特征工程的繁琐，从而提高预估精度。 总结来说，这篇文章深入剖析了美团如何利用深度学习技术提升广告排序的效率和效果，通过实际案例展示了深度学习在CTR和CVR预估中的应用，以及如何在业务场景中实现模型的优化和部署，这对于广告行业的实践者和技术开发者具有很高的参考价值。