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Challenges for a Word-class Ad Inventory Forecasting System

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Key words: Ad Inventory Forecasting, Ad serving, Online advertising.

广告流量预估是各家采取保量模式售卖广告位的公司都必须要做的,无论是传统的电视媒体还是各家互联网公司。 一句话介绍就是给定未来任意一段时间区间(通过在一年内),在任意给定定向条件(比如demographic限定,geographic限定,上下文内容限定,平台限定,时间段限定等)下,预估对于各种形态的广告(比如视频,图片,文本广告)分别有多少可以卖。

实现一个优秀的广告流量预估系统的挑战在什么地方呢?至少包括如下几点

  1. 在大数据量下保证快速的查询响应时间

    • 大数据体现在2点,首先是广告数据条目多,另外是定向条件多。当有100类定向条件,每类可以有2种取值时,不同定向条件的组合数目虽然不会到2100级别,但到billion级别还是可能的。如何做到近于实时的查询?

  2. 复杂多样的干扰因素对预估准确性的影响

    • 业务本身的波动性对广告流量的影响
    • 业务变动对广告流量的影响
    • 突发时间对广告流量的影响

  3. 具体业务逻辑的复杂性增加了系统逻辑的复杂性

    • 典型的业务流程是来了一个广告订单,在系统种查询是否有足够的流量可以售卖,但是查询得到的流量是满足定向条件的总流量,而单个订单的在投放过程种会有各种约束,比如不能给单个用户在一天中重复播放同一个广告商的广告。所以实际能够售卖给该订单的广告量一定少于查询到的总流量。这就需要在预估中考虑广告播放的频率限制;

  4. 和Ad server(广告投放服务器)逻辑的协调

    • 通常同一个广告位会有多个广告qualify,Ad server决定了具体放哪个广告。在ad server逻辑不发生变化的情况下,可以利用历史数据(广告总量在各个定向条件上的分布)进行预估,但是一旦ad server逻辑发生变动,广告流量预告系统最好能实时作出调整,而不是收集了一个月数据之后才发应过来。

  5. 流量预估只是第一步,流量的管理或者说全局的统筹优化是最大化收益的必要。

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