独家揭秘微信朋友圈广告背后的技术

作者：陈功

1.起源

朋友圈广告项目于2015年1月对外发布，我们第一个非商业广告是龙哥想出来的创意，大家应该都有印象，为我们的“与众不同”奠定了基调，也为后面的商业广告预热了气氛。

第一批投放商业广告有三个，分别是宝马，可乐，Vivo手机。在发布当天便引起了广大网友的热烈讨论，不少网友以“你刷到了哪一条”进行调侃，甚至有网友将三则广告集合在一起评论：“开宝马，喝可乐，用vivo才是人生赢家”，“看到宝马广告的是土豪，看到vivo的是中产，看到可乐的是屌丝，啥都没有看到的，很抱歉，你已经被抛弃了”……

当时很多人问我广告系统到底是什么样的？是不是整个系统只是几行代码随机投放一个广告给用户就好？下面我将大致介绍一下朋友圈广告系统的架构，研发中遇到的问题，以及联合团队小伙伴们做出的一些优化。

2.系统总览

这是朋友圈广告后台系统的主要模块图，下面将挑选部分展开分析。

3.社交计算

朋友圈广告与传统广告最大的不同就在于引入了社交元素，而如何将社交元素与广告选择结合起来，是我们要思考的问题。

量化指标

要解决问题，首先就得有一个指标去衡量好坏。前一段时间，尼尔森对Facebook的Feeds广告进行了用户调研，发现当用户看到一个有好友互动的广告之后，对广告品牌的记忆率和认知度有68%的提升。其实这也是一个很自然的感觉，那么就首先定一个与之相关指标：扩散度。

系统实现

首先，要注意到朋友圈广告的生命周期都是短的，所以如果采用离线数据计算再反推到在线系统之上的方案，就会使得整个投放阶段效果很差。其次，广告系统对延时要求非常高，如果每次直接拉取每个好友的实际评论情况，也不切实际。因此，最终选择了用户互动信息实时写入到每个好友身上。

这里会遇到2个工程上的问题：

微信的用户好友数据都是分布存储在不同的IDC上的，如何实时将各个IDC间数据打通。

有的微信用户可能有几千个好友，如果一个个写，就算是扔到异步队列也效率太低了。

其他因素

只是看用户好友的评论与点赞次数，这个就足够了吗？显然是不行，下面列出3个主要要考虑的要素：

用户之间的亲密度

好友的权威影响力

评论的正面影响这其中涉及到数据挖掘，自然语言处理的应用，以及如何与在线系统打通，鉴于篇幅，后面有机会再深入展开。

4.广告质量预估

朋友圈广告的展现形式，决定它有很多关注点，并不像传统广告只关注点击那一个动作。下面将我们要考虑的因素列出来，这是一个多目标预测问题，

这么多目标，传统常见的多目标预测方法可能是训练出多个模型，但是这样在线系统使用时候就面临一个时耗的问题。所以我们的经验是根据训练数据累积预测不同行为，离线模型可以直接训练出综合的质量因子。使用神经网络和多元线性回归融合。

那么在预测时候，需要考虑哪些因素呢？下面给出一个Features的大类：

5.速度控制

这个也是朋友圈广告与传统效果广告不同的地方。传统广告，当一个用户看到之后，90%以上的用户在一个小时之内就会点击（公众号广告为例），并且不会延迟太久。