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廣告算法和推薦算法可以說是不同應(yīng)用場景下的算法體系，而兩者在廣告推薦這個(gè)場景下是存在一定的交叉。
廣告系統(tǒng)的投放過程除了有推薦的場景，還有搜索和指定定向的場景。而推薦系統(tǒng)針對內(nèi)容分發(fā)也可區(qū)分為廣告推薦和自然推薦（非廣告推薦）兩種場景，在不同的場景下使用的算法是有差異的。
針對“廣告算法和推薦算法有什么異同”這個(gè)問題，本文將主要從針對廣告推薦和自然推薦兩種不同的場景的異同進(jìn)行簡單說明，因?yàn)槠渌麍鼍皟烧叩年P(guān)系不大。
整個(gè)廣告推薦的過程，主要涉及廣告主、媒體、用戶三個(gè)參與方，而自然推薦只考慮媒體跟用戶兩方。
整個(gè)推薦計(jì)算過程包含召回和排序兩大核心階段，而由于自然推薦和廣告推薦的核心目標(biāo)不一致，這樣就會(huì)導(dǎo)致召回和排序階段的要考慮的優(yōu)化指標(biāo)是不一樣的。
自然推薦：為了提高媒體的分發(fā)效率和用戶體驗(yàn)；廣告推薦：為了提高媒體廣告收益和轉(zhuǎn)化效果。以內(nèi)容推薦為例，對于召回階段，自然推薦和廣告推薦使用的召回算法和方式差異不大，召回方式包含如：基于標(biāo)簽類召回、協(xié)同過濾召回、模型向量召回等。
而差異點(diǎn)主要體現(xiàn)在：召回標(biāo)的物池和召回規(guī)則的不同。
1.召回標(biāo)的物不同
自然推薦：所有的媒體內(nèi)容；
廣告推薦：所有廣告主廣告。
2.召回規(guī)則不同
自然推薦：主要考慮內(nèi)容和用戶的相關(guān)性、內(nèi)容熱度、運(yùn)營規(guī)則等；
廣告推薦：除了相關(guān)性因素，還包含廣告狀態(tài)、廣告位是否匹配、定位范圍等因素。
對于排序階段，自然推薦和廣告推薦使用的排序模型算法也是差異不大，如lr、gbdt、deepfm等。
但廣告推薦和自然推薦衡量和考慮的是指標(biāo)是不一樣的
自然推薦會(huì)根據(jù)媒體的屬性不同，指標(biāo)會(huì)有差異，如視頻網(wǎng)站類媒體，可能會(huì)使用播放時(shí)長、播放量等指標(biāo)，而電商類媒體可能會(huì)使用購買量和好評率等指標(biāo)。
而廣告推薦相對比較統(tǒng)一，就是ecpm。
*ecpm需要根據(jù)不同出價(jià)方式來計(jì)算：
按展示出價(jià)：ecpm=cpm
按點(diǎn)擊出價(jià)：ecpm=cpc*pctr*1000
按轉(zhuǎn)化出價(jià)：ecpm=cpa*pcvr*pctr*1000
兩者的差異點(diǎn)還體現(xiàn)在自然推薦的排序指標(biāo)的指標(biāo)值是比較明確的，而廣告推薦是預(yù)估值，而這個(gè)預(yù)估值的準(zhǔn)確與否會(huì)影響到媒體的收入。
以上，就是本文對廣告算法和推薦算法的異同點(diǎn)分析，如果大家感興趣歡迎留言交流~
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