阿里媽媽:基於動態揹包的多場景廣告序列投放算法

導讀: ROI提升10%!阿里媽媽定向廣告技術團隊首次採用基於長期價值的動態揹包問題來建模和求解序列廣告投放問題。本文將爲大家分享具體的建模方案和細節,並通過離線和在線實驗進行驗證。

01 背景

在電商平臺中,在預算約束下優化一段時間的GMV是廣告主的核心訴求之一。作爲電商平臺,從廣告主視角如何幫助其實現該訴求是非常重要的問題。

  • 對廣告主:一段時間預算約束下的GMV優化幫助廣告主實現更多營收和更高的投資回報率 ( ROI ),從而讓廣告主真正滿意;
  • 對平臺:消費者和廣告主的滿意度提升爲平臺帶來健康的生態和長期的貿易繁榮,並能吸引更多的廣告主加入以及投入更多的廣告預算,從而帶來平臺的收入提升;
  • 對消費者:GMV的優化滿足了更多的消費者購買需求,從而優化了消費者體驗。

總之,在預算約束下優化一段時間的GMV能夠帶來三方共贏,其重要性不言而喻。

爲了解決該問題,絕大多數出價策略將一段時間的GMV優化問題拆解爲:對每次用戶請求進行獨立優化,並簡單地認爲這些獨立優化的彙總結果可以實現一段時間整體GMV的最優化。事實上,這類策略得到的是次優解,因爲它們以孤立的視角把消費者和廣告限定在了單次交互中,而忽略了一段時間內的多次交互可能產生的其它影響。

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