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雷达卡
这是计算广告学里面面临的很大一个挑战，问题是这样描述的：
我们有很多的广告需求，有很多的可以看到广告的机会，有很多的供这两者
相互匹对的背景。我们做了什么事情呢？我们用了一系列的学习算法模型预
测出怎样的广告在怎样的背景之下被看到广告的人点击的概率，我们为了自
己的系统能够赚钱，为了广告主能够找到用户，为了用户能够找到他想要的
商家，我们就把预测出来点击率高的组合让它实现，也就是把广告展示给综
合来说对三方都好那种展示。接下去，我们就能看到实际的效果了，我们的
预测到底准不准，我们实践的那样的匹对到底会不会引起用户的点击。但是
我们还是不满足啊，实际做过的那些人发现，还有很大量的库存是被放在那
里的，它们被我们的预测模型和诸多的参数约束排除在外不被享受展示给用户的机会。一方面我们感觉到“这不公平”；另一
方面，我们感觉到我们可以赚更多的钱的。但是我们该怎么做呢？
我自己想过去，肯定就是模型对那部分的存在不起作用，需要用新一点的观点去定义广告与用户之间的连接，比如，我知道
的模型里面排序得分是预测的点击率和拍卖出价的乘积只考虑这两项嘛。得到这样的结果很自然，广告和用户之间的真正链
接点就在于点击率高吗？做了这样的假设自然只能得到这种假设之下有用的结果。我觉得可以直接定义用户和广告之间的链
接强度，这样的度量，这样的知识发现了之后设计与之相适宜的收费模式，要想长期的效果，可能这部分收益的周期也会比
较长，既有长收益周期的产品，又有短收益周期的产品。对，可能问题蛮重要的一个部分拉长收益周期，还要使之在怎样的
一个风险控制水平之下。
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