美团搜索广告：深度学习驱动的CTR/CVR预估与优化实践

深度学习在美团搜索广告排序的应用实践是一篇深入探讨了如何在计算广告领域中整合深度学习技术的文章。在这个场景中，广告平台的核心挑战是平衡和优化用户、广告主和平台之间的关键指标，特别是点击率CTR和转化率CVR。这两个指标的精确预测对提升广告效果、广告主投资回报率ROI和用户体验至关重要。 文章首先强调了传统的CTR/CVR预估方法，如人工特征工程配合逻辑回归、GBDT加上逻辑回归、Factorization Machine（FM）和Field-aware Factorization Machine（FFM）等，这些方法在一定程度上依赖于特征工程和手动模型设计。然而，深度学习由于其强大的表征能力和端到端学习的优势，近年来在多个领域取得了显著进步，这促使美团在广告排序中探索深度学习的潜力。 美团作为拥有庞大用户和商家数据的平台，广告场景复杂且多样，为深度学习应用提供了丰富的实战场景。文章主要分为两个部分： 1. 模型探索：从机器学习向深度学习的转变。文章详细介绍了在美团搜索广告业务中，包括关键词搜索和频道筛选在内的多元场景，涉及的特征类型涵盖了用户人口属性、行为偏好、实时历史交互以及商户的属性信息、地理位置和促销活动等因素。作者探讨了如何利用这些特征构建深度学习模型，如利用用户行为序列生成的建模特征，以及商户的各类属性特征。 2. 工程优化：深度学习模型的线下训练和线上实时预测的流程优化。这里可能涉及到模型的训练策略，如使用深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或注意力机制等技术。文章可能会讨论如何通过分布式GPU计算平台来加速模型训练，以及如何设计有效的特征处理和模型集成策略，以实现在高并发环境下稳定、高效的在线预测。 总结来说，这篇文章深入分析了深度学习如何通过自动化特征提取和高级模型结构，改善美团搜索广告排序中的CTR/CVR预测，旨在提升广告效果、广告主效益和用户体验，展示了深度学习在实际商业场景中的实际应用和价值。