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美团点评效果广告实验配置平台的设计与实现

发布时间:2019-11-29   来源:中国设计网    
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效果广告的主要特点之一是可量化,即广告系统的所有业务指标都是可以计算并通过数字进行展示的。因此,可以通过业务指标来表示广告系统的迭代效果。那如何在全量上线前确认迭代的结果呢?通用的方法是采用AB实验(如图1)。所谓AB实验,是指单个变量具有两个版本A和B的随机实验。在实际应用中,是一种比较单个(或多个)变量多个版本的方法,通常是通过测试受试者对多个版本的反应,并确定多个版本中的哪个更有效。Google工程师在2000年进行了首次AB实验,试图确定在其搜索引擎结果页上显示的最佳结果数。到了2011年,Google进行了7000多次不同的AB实验。现在很多公司使用“设计实验”的方法来制定营销决策,期望在实验样本上可以得到积极的转化结果,并且随着工具和专业知识在实验领域的发展,AB实验已成为越来越普遍的一种做法。

美团点评效果广告实验配置平台的设计与实现

图1 什么是AB实验

我们都知道,机器学习在广告投放中的作用是举足轻重的,广告收入的提升离不开算法模型的优化迭代,因此算法模型的迭代也需要进行AB实验。除了算法模型的迭代之外,工程中较大规模的重构和优化也需要AB实验来验证效果的有效性和正确性。此外,目前在大部分应用中,应用参数配置采用最多是单键值的配置方式,这种配置方式的确满足了大部分配置的需要,但是在结合业务需求的情况下,使用起来可能会很乏力。

因此,我们需要搭建一个平台(Wedge),来满足算法、工程在迭代过程中的实验需求,并且满足在不同流量下应用参数配置的需求。

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