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很多朋友估计没有做过这一块，争取最简洁的语言描述清楚。
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一、业务简述
从业务上看 整个智能广告系统，主要分为：
业务端，广告主主要有两类行为：
展现端，用户主要也有两类行为：
二、业务流程
下面通过一个的例子，让业务流程更直观。
步骤一：广告主在业务端投递广告
广告主登录业务端后台，进行设置：
这些数据，当然通过业务端存储到了数据层，即数据库和缓存里。
步骤二：用户来到了网站，进入了“北京-上地-租房”类别，广告初筛实施
用户产生了平台浏览行为，网站除了展示自然内容，还要展示广告内容。被展现的广告不能太离谱，太离谱用户也不会点击。
合适的广告，必须符合“语义相关性”，即基础检索属性(广告属性)必须符合(广告能否满足用户的需求，满足了点击率才高)，这个工作是通过BS-basic search检索服务完成的。
BS从数据层检索到“北京-上地-租房”的广告帖子。
步骤三：用户属性与广告主属性匹配，广告精筛实施
步骤二中，基础属性初筛了以后，要进行更深层次的策略筛选(用户能否满足广告的需求)，此例中，广告主的精准需求为：
系统将初筛出来的M条广告和用户属性进行匹配筛选，又过滤掉了一部分，***剩余N条待定广告，这些广告既满足用户的需求(初筛)，这些用户也满足广告主的需求(精筛)，后者是在AS-advanced search策略服务完成的。
步骤四：综合排序，并返回Top X的广告
经过步骤2和步骤3的初筛和精筛之后，待选的N条广告既能满足用户当前的需求，用户亦能满足广告主的筛选需求，但实际情况是，广告位只有3个，怎么办呢?就需要我们对N条广告进行综合打分排序(满足平台的需求，广告平台要多赚钱嘛)。
打分排序的依据是什么呢?
出价高，但没人点击，广告平台没有收益;点击率高，但出价低，广告平台还是没有收益。最终应该按照广告的出价与CTR的乘积作为综合打分排序的依据，bid*CTR。
既然bid*CTR是所有广告综合打分的依据，且出价bid又是广告主事先设定好的，那么实际上，广告排序问题的核心又转向了广告CTR的预测，CTR预测是推荐系统、广告系统、搜索系统里非常重要的一部分，是一个工程，算法，业务三方结合的问题，本文就不展开讨论了。
无论如何，N条广告，根据bid*预估CTR进行综合打分排序后，返回了打分***的3个广告(广告位只有3个)。
有些系统没有第二步骤用户属性过滤，而是将用户属性因素考虑到综合排序中。
步骤五：展现端展示了广告，用户点击了广告
展示了广告后，展现端js会上报广告展示日志，有部分用户点击了广告，服务端会记录点击日志，这些日志可以作为广告算法实施的数据源，同时，他们经过统计分析之后，会被展示给广告主，让他们能够看到自己广告的展示信息，点击信息。
这些日志(一般会实施AB测)，也是算法效果好坏评估的重要依据，根据效果逐步优化改进算法。
步骤六：对广告主进行扣费
用户既然点击了广告，平台就要对投放广告的广告主进行扣费了，扣费前当然要经过反作弊系统的过滤(主要是恶意点击)，扣费后信息会实时反映到数据层，费用扣光后，广告就要从数据层下线。
三、系统综述
聊完业务流程，再来看系统架构，任何脱离业务的架构设计都是耍流氓。
从系统分层架构上看，智能广告系统分为三层：
(1) 站点层：用户和广告主直接面向的网站站点
(2) 服务层：为了实现智能广告的业务逻辑，提供的通用服务，此处又主要分为四大类服务：
(3) 数据层：用户数据，广告数据，竞价数据，日志数据等等等等
四、总结
智能广告系统的业务流程与系统架构：
1)广告主投放与设置广告
2)用户访问平台，展现合适广告
3)记录展现日志，点击日志，进行扣费
广告是展现，是一个：
广告的排序不是由出价(bid)决定的，而是由出价(bid)*点击率(ctr)决定的。
点击率(ctr)是一个未来将要发生的行为，智能广告系统的核心与难点是点击率预测。
【本文为专栏作者“58沈剑”原创稿件，转载请联系原作者】
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