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信息流广告预估技术在美团外卖的实践

本文整理自美团技术沙龙第81期《美团在广告算法领域的探索及实践》(B站视频)。文章首先介绍了美团信息流广告业务以及预估技术的现状,然后重点分享了信息流广告预估在美团的具体实践,围绕决策路径、超长超宽建模和全还原建模等多个维度进行了分享,最后是一些总结和展望,希望能对大家有所帮助或启发。 1 信息流广告业务及预估技术现状 1.1 信息流广告业务特点 目前,美团外卖的广告主要包括信息流广告、搜索广告、营销广告、展示广告等等。外卖业务都有着典型的业务特点: 用户行为连贯性强:用户用餐意图明确,一般在10分钟内完成,UV成单率较高。 展示信息丰富:卡片信息覆盖了评分、评价、优惠、配送等多种信息,对用户的决策影响较强。 文本信息多:在电商场景中,商品作为候选图片往往占据很大的决定因素,而在外卖场景下,商家作为候选更加复杂,商户名称、评价、热销菜品等文本信息能够影响用户做出决策。 1.2 技术概况及演进阶段 这里先来介绍一下预估技术的现状。从技术层面,下图展示了广告投放系统的整体的流程: 总的来说,外卖广告系统跟我们在业界的搜推广系统是比较相似的,召回、粗排、精排以及各种机制。但外卖广告和业界场景...

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