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在线广告检索的 Scaling Laws
原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文研究了通过神经语言算法和用户购买历史提升个性化广告的点击率和转化率，提出了多种深度学习模型和框架，如ECM和SUM，以优化广告排名和用户建模，显著提高广告效果和系统效率。同时探讨了机器学习模型的缩放规律，为未来研究提供指导。
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关键要点
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通过神经语言算法，利用用户购买历史提升个性化广告的点击率和转化率。
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提出基于语义嵌入的高级匹配方法，解决冷启动问题并优化广告效果。
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使用深度卷积神经网络预测查询-广告对的点击率，显著优于基线模型。
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提出ECM模型解决预排序系统中的样本选择偏差问题，提高预排序准确性。
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提出SUM框架，实现高效可扩展的在线用户表示共享，显著提高广告排名系统的性能。
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首次提出在线平行估计广告和创意排名的新架构，降低总体延迟并提高CTR。
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确认缩放定律公式在模型大小扩大至330亿时仍然有效，并提供透明的指导。
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研究稠密检索模型的性能与缩放定律的关系，提出最佳资源分配策略。
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利用ADSNet方法扩展购买样本规模，提升广告平台的生命周期价值预测模型。
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提出最佳实践以提高机器学习模型的预测准确性，提供模型选择的重要参考。
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延伸问答
如何通过用户购买历史提升个性化广告的效果？
通过神经语言算法分析用户购买历史，可以显著提高个性化广告的点击率和转化率。
ECM模型在广告预排序中解决了什么问题？
ECM模型解决了预排序系统中的样本选择偏差问题，提高了预排序的准确性。
SUM框架的主要优势是什么？
SUM框架实现了高效可扩展的在线用户表示共享，显著提高了广告排名系统的性能。
文章中提到的缩放定律公式有什么重要性？
缩放定律公式在模型大小扩大至330亿时仍然有效，为模型训练和性能预测提供了透明的指导。
如何解决广告平台的生命周期价值预测模型中的数据稀缺问题？
利用ADSNet方法，通过使用外部数据扩展购买样本规模，提升生命周期价值预测模型。
深度卷积神经网络在广告点击率预测中表现如何？
深度卷积神经网络在预测查询-广告对的点击率方面显著优于基线模型。
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