DSP中的基础算法和模型的详细解析：整体流程

2019-07-15 01:03发布

DSP中的基础算法和模型的详细解析：整体流程

      首先，我们先来看一下M6D的DSP工作的整个流程：
      追踪用户行为：DSP公司通常会在广告主的网站上埋点（即放上一个1x1的不可见像素），这样当互联网用户第一次访问广告主的网站时，就会得到DSP公司的一个cookie，这样DSP公司就可以追踪到这个网民的在广告主网站上的行为了(这些数据也叫action data)。DSP公司还会和第三方的网站合作（例如：新浪，腾讯），在他们的网站上也埋点，或者向DMP购买网民行为数据，这样就可以追踪到网民在这些网站上的行为了(这些数据也叫mapping data)。这里值得一提的是，DSP公司对某一个用户记录的cookie和第三方网站或DMP或exchange记录的cookie是不一样的，这里需要一个叫Cookie Mapping的过程，这不是本文重点，以下假设DSP已经做好了Cookie Mapping，每个用户有一个唯一的id标识。
      受众选择（audience selection）: m6d对每一个campaign(即每一个广告主的每个推广活动), 训练一个audience selection model, 该模型以在广告主的网站上发生转化行为（转化行为可以是注册成为用户，点击某个特定页面，购买产品。每个广告主对转化的定义不一样）的用户为正例，没有发生转化行为的用户为负例（是的，正负例很不均匀，通常要做采样和结果修正）。得到模型后，对所有的用户预估对这个campaign的转化概率p(c | u),即该用户u有多大的概率会在广告主的网站上发生转化行为（c表示conversion），去掉大多数转化概率非常小的用户，将目标用户根据转化概率高低分到不同的segments中。这样我们对每个campaign就找到了很多的目标用户，而且这些用户根据他们的质量高低，被分别放在不同的segments中。
      通知exchange: DSP将这些目标用户的cookie告诉exchange，这样当有这些cookie的请求来的时候，exchange才会来向DSP的服务器发送请求。
      Segment管理：通常DSP公司会有账户管理员（运营人员），他们人工来对每个campaign的做一些设定。他们根据每个campaign所属的行业特点，经济状况，决定开启哪些segments，关掉哪些segments。例如：对没钱的小公司的campaign, 那些用户转化概率小一些的segment就不要投广告了。他们还需要对每个segment设定一个基础出价（base price）。账户管理员可以拿到每个segment的平均预估转化概率，来辅助他们设定基础出价。这一步也是人工影响投放策略最主要的地方。
      进行实时竞价：当exchange把请求发过来的时候，DSP会拿到以下信息：当前广告位的信息，当前用户的cookie和基本信息。DSP需要在100ms内，根据对当前用户的理解，并且考虑当前广告位，根据自己的bidding算法，来要决定是否要买这次展现，投放哪个campaign的广告，出价是多少（bidding），并向exchange返回出价信息？如果超过时间DSP没有响应，则exchange默认DSP放弃这次竞价。
      展现广告：如果赢得了展现机会，则DSP返回创意，用户就会在该广告位看到该创意。

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