Linkedin信息流广告，Linkedin 信息流广告混排

信息流广告混排算法旨在平衡用户体验与商业化目标，通过优化广告与自然内容的混合展示顺序，实现用户侧指标和商业化指标的最大化。以下是该算法的核心要点：

一、混排算法应满足的条件计算复杂度低算法需高效运行，避免因计算延迟影响用户体验。保持输入顺序原有顺序由推荐/广告系统生成，混排时需尽量保留初始排序的合理性。保证用户体验

Top slot限制：广告最高展示位置需合理控制，避免过度干扰用户。

Ad gap（广告间距）：通过动态调整广告间隔，降低用户对广告的疲劳感。

季节性与动态位置广告位置需动态变化，防止用户形成习惯性忽略。二、问题表示与优化目标

指标定义

用户侧指标：

( u_i )：展示 ( i ) 的用户侧指标（自然流量 ( u_i^o )，广告流量 ( u_i^a )）。

商业化指标：

( r_i )：展示 ( i ) 的收入（自然流量 ( r_i^o = 0 )，广告流量 ( r_i^a )）。

优化目标在用户侧指标约束下最大化商业化指标：

max sum_{i} r_i x_i quad text{s.t.} quad sum_{i} u_i x_i geq U_{text{min}}, quad x_i in {0,1}

其中 ( x_i ) 表示是否展示广告。

三、核心算法与流程

算法通过体验分和收入分的加权求和排序，平衡用户体验与收入。具体步骤如下：

对每个候选内容（自然或广告）计算综合分数：

text{Score}_i = alpha cdot u_i + beta cdot r_i

其中 ( alpha, beta ) 为权重参数。

按分数降序排列，生成最终展示顺序。

隐式“出价”机制用户侧收益通过以下方式折算为隐式出价：

历史经验值

AB测试

离线（模拟历史数据优化参数）

Bias处理假设位置影响对自然内容和广告均等，且从高到低递减。例如：

text{Bias}_k = frac{1}{log(k+1)}

其中 ( k ) 为展示位置序号。

广告间距（Ad Gap）优化

广告间距过小会导致CTR显著下降，而自然内容受间距影响较小。

综合分数调整公式：

text{}_i = text{Score}_i - cdot text{}(i)

其中 ( ) 为间距惩罚系数。

个性化Ad Gap根据用户行为动态调整广告间距，例如：

text{Gap}_i = max(text{}, text{} cdot (1 - text{}))

最终算法流程

输入：自然内容与广告候选列表。

步骤：

计算每个内容的 ( u_i ) 和 ( r_i )。

应用 Bias和Ad Gap调整分数。

通过算法排序。

输出混排后的展示列表。

四、离线评估与优化

评估指标

用户体验指标：如平均展示位置、广告点击率（CTR）、用户停留时长。

商业化指标：收入、eCPM（每千次展示收入）。

综合指标：如 ( text{Trade-off} = alpha cdot text{} + beta cdot text{} )。

（校准）

保序回归（ ）：确保预测分数与实际指标单调一致。

：动态调整参数权重，平衡探索与利用。

五、关键挑战与解决方案用户体验与收入的权衡

通过权重参数 ( alpha, beta ) 动态调整优先级。

广告密度控制

设定最大广告占比（如每5条自然内容插入1条广告）。

位置疲劳效应

动态轮换广告位置，避免固定模式。

总结

的广告混排算法通过加权排序、隐式出价机制和动态间距调整，在保证用户体验的同时最大化商业化收益。离线评估与校准进一步优化了算法效果，确保长期稳定性。

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