很多朋友估计没有做过这一块，争取最简洁的语言描述清楚。

一、业务简述

从业务上看    整个智能广告系统，主要分为：

1） 业务端：广告主的广告后台

2） 展现端：用户实际访问的页面

业务端， 广告主 主要有两类行为：

1） 广告设置行为：例如设置投放计划，设置地域，类别，关键字，竞价等

2） 效果查看行为：例如广告展示次数是多少，广告点击次数是多少等

展现端， 用户 主要也有两类行为：

1） 站点浏览行为：用户浏览实际的信息，此时广告系统决定出广告主的什么广告

2） 广告点击行为：此时广告系统会对广告主进行扣费

二、业务流程

下面通过一个的例子，让业务流程更直观。

步骤一： 广告主 在业务端投递广告

广告主登录业务端后台，进行设置：

  • 今日投放 地域 是“北京-上地”

  • 投放 类别 是“租房”

  • 定向 人群 为“女”，“30岁以下”

  • 需要推广的广告 内容 是他发布的一条“房屋出租”的帖子

  • 竞价 设置的是0.2元

  • 单日 预算 是20元

这些数据，当然通过业务端存储到了数据层，即数据库和缓存里。

步骤二： 用户 来到了网站，进入了“北京-上地-租房”类别，广告初筛实施

用户产生了平台浏览行为，网站除了展示自然内容，还要展示广告内容。被展现的广告不能太离谱，太离谱用户也不会点击。

合适的广告，必须符合“ 语义相关性”，即 基础检索 属性（广告属性）必须符合（ 广告能否满足用户的需求，满足了点击率才高），这个工作是通过BS-basic search检索服务完成的。

BS从数据层检索到“北京-上地-租房”的广告帖子。

步骤三：用户属性与广告主属性匹配，广告精筛实施

步骤二中，基础属性初筛了以后，要进行 更深层次的策略筛选（ 用户能否满足广告的需求），此例中，广告主的精准需求为：

  • 用户 性别 为“女”

  • 用户 年龄 为“30岁以下”

  • 用户 访问IP 是“北京”

系统将初筛出来的M条广告和用户属性进行匹配筛选，又过滤掉了一部分，最后剩余N条待定广告，这些广告既满足用户的需求（初筛），这些用户也满足广告主的需求（精筛），后者是在AS-advanced search策略服务完成的。

步骤四：综合排序，并返回Top X的广告

经过步骤2和步骤3的初筛和精筛之后，待选的N条广告既能满足用户当前的需求，用户亦能满足广告主的筛选需求，但实际情况是，广告位只有3个，怎么办呢？就需要我们对N条广告进行综合打分排序（ 满足平台的需求，广告平台要多赚钱嘛）。

打分排序的依据是什么呢？

有人说按照竞价排序bid，出价高的打分高（这是大家对百度最大的误解，百度是cpc收费）

有人说按照CTR点击率排序，CTR高的点的人多（百度的kpi指标可不是pv）

出价高，但没人点击，广告平台没有收益；点击率高，但出价低，广告平台还是没有收益。 最终应该按照广告的出价与CTR的乘积作为综合打分排序的依据，bid*CTR。

既然bid*CTR是所有广告综合打分的依据，且出价bid又是广告主事先设定好的，那么实际上，广告排序问题的核心又转向了广告CTR的预测， CTR预测 是推荐系统、广告系统、搜索系统里非常重要的一部分，是一个工程，