支付宝商业化广告算法深度优化解析

随着支付宝广告业务的加速发展，其商业化进程中的广告算法优化成为了关键一环。作为拥有10亿用户的超级App，支付宝在入局互联网广告市场后，迅速吸引了高奢时尚、零售快消、汽车、美妆等传统广告大户的目光。为了应对新场景接入带来的业务挑战，支付宝在广告算法上进行了深度优化，不仅提升了技术指标，还带来了显著的业务效果。

一、新场景冷启问题优化

在新场景上线初期，由于缺乏用户反馈样本数据，支付宝面临新场景冷启问题。为解决这一问题，支付宝采取了基于样本增强的策略。推荐系统已积累大量样本数据，通过将推荐域的自然推荐样本引入到广告样本中，利用推荐&广告线上系统埋点日志，采用trace_id关联两个系统样本数据，将user侧特征与广告系统特征对齐，增强样本加工逻辑，从而缓解新广告场景冷启问题。这一策略在上线初期便取得了离线技术指标AUC的显著提升，为后续广告算法的进一步优化奠定了坚实基础。

二、广告点击率提升优化

在广告业务中期，支付宝面临广告点击率低、扩量难题。为此，支付宝采取了基于跨场景知识迁移以及用户分层知识迁移的广告点击率提升优化策略。一方面，支付宝广告投放场景众多，通过多场景/多任务统一建模，利用多场景数据增强，缓解小场景样本稀疏问题，提高模型泛化能力。另一方面，针对特定场景，支付宝采用单独建模的方式，更好地匹配场内样本数据分布，同时加载多场景统一建模的预训练参数，让单场景模型也学习到多场景间的共享知识，有助于单场景模型效果提升。此外，在精排CVR模型中，支付宝还基于MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）元学习框架，有效利用非冷启动单元上学到的知识，迁移到冷启单元上，进一步提升了广告点击率。

三、提升广告系统时效性的算法优化

为应对广告业务后期CPM提升以及业务收益压力问题，支付宝在算法优化上注重提升广告系统的时效性。通过固定emb层参数，使得在线模型只学习MLP层参数，缓解模型知识遗忘现象；实施样本回放策略，混合历史离线数据与实时流数据，保证训练样本与预测样本分布的一致性；采用模型热启动方法，定时restore离线周期训练模型，解决数据漂移问题；调整ODL的学习率，相较于离线训练，减小学习率以缓解模型过拟合。这些措施共同提升了广告系统的时效性，为广告主提供了更加精准、高效的广告投放服务。

四、业务效果与未来展望

经过多轮技术迭代升级，支付宝商业化广告算法优化取得了显著成效。场景内CTR模型技术指标AUC绝对量提升0.10，业务效果CTR3相对提升超过+100%，CPM3相对提升超过+200%。这些成果是运营、产品、技术团队共同努力的结果，也标志着支付宝在商业化广告领域迈出了坚实的一步。

未来，支付宝将继续深化广告算法优化，进一步挖掘推荐&广告联合建模的潜力，提升广告系统的智能化水平。同时，支付宝还将加强与广告主、代理商的合作，共同探索更多创新性的广告投放策略，为商家提供更加精准、高效的营销服务。此外，随着支付宝“支付宝灯火”数字推广平台的不断升级和完善，支付宝的商业化广告业务将迎来更加广阔的发展前景。

在支付宝商业化广告算法优化的过程中，千帆大模型开发与服务平台作为重要的技术支撑，为算法的优化和升级提供了强大的计算能力和数据支持。通过千帆大模型开发与服务平台，支付宝能够更高效地处理海量数据，快速迭代算法模型，从而不断提升广告系统的性能和效果。未来，随着技术的不断进步和应用的深入拓展，千帆大模型开发与服务平台将在支付宝商业化广告业务中发挥更加重要的作用。