Query：描述用户搜索意图 。user(用户侧特征)：描述用户的兴趣、偏好 。item(商品侧特征)：描述这个商品是否优质 。Context(文本特征)：描述用户搜索时属于怎样的场景 ， 是上班的时候搜的还是周末搜的 ， 此时是否有活动 。来源：刘鹄 ， 《CSCNN：新一代京东电商广告排序模型》
通过构建特征工程并确定目标函数（贪心算法（局部最优）/长期回报） ， 利用Online-Learning大量数据训练后得到CTR优化结果 。
在推送1次广告时 ， 平台到底从海量的广告主中推哪一个 ， 核心考量因素是eCPM（平台每千次展示的收入） = 预估点击率（p-CTR） *预估转化率（p-CVR）* 预估出价（p-Bid） 。根据每个广告的eCPM进行排序 ， 选出值最大的那个进行展示 ， 如果涉及i个不同的客户则 ， 取所有客户∑eCPM求和最大化的解 。
来源：刘鹄 ， 《CSCNN：新一代京东电商广告排序模型》
从产品实现的角度 ， 平台在广告排序时需要前置预估点击率（p-CTR）、转化率（p-CVR）和出价（p-Bid） ， 所以预估准确度决定了最终平台的收益是否真的能实现最大化 。
预估点击率（p-CTR）与转化率（p-CTR）很好理解 ， 就是广告实际下发前 ， 平台并不知道推给用户后有多少人会点击、转化 ， 只能用模型估算 ， 广告下发后再基于实际数据返回模型学习 ， 不断提高预估准确度 。预估出价（p-Bid）主要是因为广告平台通常采用GSP（广义第二价格）模式 ， 即：广告被展示后 ， 广告主所需支付的价格并非自己出具的价格 ， 而是为下一位出价者的价格+Δ（字节为0.01元） 。这里就涉及到广告系统需要预估最终的bid price ， 并在产生实际值后带回模型进行学习 。字节跳动巨量引擎oCPM的GSP计费介绍
直观感受 ， 采用GSP（第二价格）计费增加了系统预估的参数量（p-Bid） ， 会让预估变得更难 ， 为什么不直接使用广告竞得者的出价（第一价格）？
这里主要考虑了使用“第一价格”带来的出价波动问题 ， 如果广告竞得者支付他的竞价价格 ， 则广告主为了获得展现 ， 他会不断提高价格 ， 在获得广告展现后 ， 他又会开始不断减少出价以降低成本 ， 这个博弈过程 ， 容易使得出价不稳定 ， 影响eCPM的预估准确度 。谷歌2002年开始将GSP引入搜索引擎 ， 并成为主流的在线广告计费模式 。
字节跳动的天花板与挑战
毫无疑问 ， 字节跳动已经成为比肩阿里、腾讯的顶级互联网企业 ， 单纯从商业化的角度 ， 它的想象力也是独角兽里最大的 。
2020年中美主要的互联网企业里：
阿里「电商广告」与「非电商广告」主要区别在于“用户被广告转化后 ， 核心数据是否留在广告平台” ， 包括在广告主侧的行为数据、付费数据、偏好数据等等 。

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