2019腾讯广告算法大赛解析

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腾讯效果广告采用的是GSP（Generalized Second-Price）竞价机制，广告的实际曝光取决于广告的流量覆盖大小和在竞争广告中的相对竞争力水平。其中广告的流量覆盖取决于广告的人群定向（匹配对应特征的用户数量）、广告素材尺寸（匹配的广告位）以及投放时段、预算等设置项。而影响广告竞争力的主要有出价、广告质量等因素（如pctr/pcvr等），以及对用户体验的控制策略。

通常来说，基本竞争力可以用

ecpm = 1000 * cpc_bid * pctr = 1000 * cpa_bid * pctr * pcvr (cpc，cpa分别代表按点击付费模式和按转化付费模式)。

综上，前者决定广告能参与竞争的次数以及竞争对象，后者决定在每次竞争中的胜出概率。二者最终决定广告每天的曝光量。

广告曝光预估如何应用在实际业务中？

腾讯的效果广告主要是展示类广告，其背后的算法引擎本质上是一个推荐框架。当新增一条广告请求时，系统会自动执行召回候选广告和排序筛选两个步骤。

召回的条件是判断广告自身的定向设置、时段设置、素材尺寸是否和当前请求的用户属性、请求时间、广告位规格相匹配。召回之后的候选广告队列会按照一定规则排序。为平衡平台收益和用户体验，排序使用的是广义的eCPM（千次曝光消耗）指标来排序，其中包括：直接与bid（广告主愿意为每次点击付出的钱）、pctr（广告的预估点击率）相关的basic_eCPM；以及和用户体验相关的quality_eCPM。

所以可知，

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