信息分類平臺網站在做的時候需要注意很多方面，鄭州大華偉業廣告有限公司告訴大家，做好信息分類的明確化，有利于網民找到自己所需要的信息，提升網戰知名度，吸引更多的企業客戶來到我們的網站。那么我們應該怎么做呢？請接著往下看。

一、目標分類

搜索廣告跟自然結果一個很大的區別就是自然結果只要有一點相關就應該放到所有結果里去, 至于先后位置那個再說, 而廣告, 是有個相關性的準入門檻的, 不相關的廣告出價再高, 丟出來還是會被罵死. 那怎么判斷相關? 用戶會用鼠標點擊來對結果投票, 相關的廣告會被點擊, 不相關的廣告不會被點擊, 那很自然就能得出 “點擊率和相關性正相關” 這個結論。評估分類問題好壞, 一般都是看準確和召回兩個指標, 用人工打分的記錄來做回歸驗證就行。

二、目標排序

判斷相關與否只是點擊率預估對廣告的一個小輔助, 我們來看看廣告的目標是什么? 沒錯, 是賺錢. 我們再把問題簡化下, 如果廣告都是一樣的固定價格, 且就以這個價格按點擊計費, 那在 PV 一定且預算充分的情況下, 更高的點擊率則意味著更賺錢. 這樣目標可以等價于怎么挑出更賺錢的廣告, 就是那些點擊率最高的廣告, 我們只要能弄明白廣告實際點擊率的高低關系就能取得收益最大化, 預估點擊率在這時候又是個排序問題, 我們只要弄對廣告之間的序關系, 就可以收益最大. 評估排序問題的好壞, 一個經典方法是對 pCTR 的 ROC 曲線算 AUC (曲線下面積), 實際上我見過的做法也都是通過評估 AUC 的高低來判斷點擊率預估模型的好壞。

三、目標帶權排序

鄭州大華偉業廣告有限公司告訴大家在上一段里對廣告這個業務做了很多簡化, 比如大家價格都是一樣的, 如果我們考慮價格不一樣的情況, 那預期收益就會變成 (價格Bid*點擊率CTR), 這個值很多地方也叫 CPM 或 RPM. 如果是對 CPM 排序, 那就需要我們預估的點擊率在維持序關系正確的前提下, 還要保證相互之間的縮放比是一樣的. 比如有廣告 A, B, C, 實際點擊率是 5%, 3%, 1%, 那在價格一致的情況下, 我預估成 5-3-1 還是 5-4-3 是沒關系的, 但在價格不一樣的情況下, 比如 1, 1.5, 3, 這時候 5-4-3 的預估點擊率值會讓他們的預估排名和實際排名剛好顛倒過來, 不過預估 5-3-1 或 10-6-2 (放大一倍) 倒沒關系. 為了評估這個結果, 可以在描 ROC 曲線時把價格乘上去, 那最后還是判斷排序問題的好壞, 加了價格的 AUC 我們可以叫 wAUC (weighted-AUC), 這個離線評估和在線效果依然可以對等

四、目標準確

從準確召回到 AUC 再到 wAUC, 看起來對已有問題可以完美解決了? 不過廣告計費顯然不是 FP 這么簡單, 在 Google 的帶領下幾乎所有的搜索引擎都使用了 GSP (Generalized Second Price) 來對廣告點擊進行計費, 這里再簡單解釋下最簡版 GSP 是怎么回事:

1) 所有廣告按 CPM 排序 (即 CTR*Bid)

2) 排最后的廣告收底價 (Reserved Price, RP)

3) 其他廣告按他的下一位 CPM_i+1 除以他的 CTR_i 并加一個偏移量來計費, 并保證比底價高, 即 Price_i = max(CPM_i+1/CTR_i + delta_price, RP)

在搜索廣告里, 不同的展現位置對點擊率還有影響, 比如廣告 A, B 在第一位點擊率是 5%, 3%, 而在第二位是 3%, 2%, 那只是同比縮放就很難保證最終比較是一致的問題了, 所以最好還是保證預估值跟實際值盡可能接近的好, 這樣才能在預估時獲得更實際用時完全一樣的場景. 評估準確度, 我們有 MAE 和 MSE 等一堆指標, 也是現成的工作的比較好的東西

有關于信息平臺網站如何做好信息分類的方法還有很多，在這里就不多余贅述，但是，鄭州大華偉業廣告有限公司告訴大家有一點是非常重要的，那就是不能出現虛假信息，至于原因就不多余說了，大家都了解，鄭州大華偉業廣告有限公司在這里祝大家生意越做越好。