騰訊廣告，一個可能被低估的AI業(yè)務(wù)

李根 發(fā)自 騰訊濱海大廈

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

“這樣的比賽還可以 more and more.”

在答辯頒獎后，兩位AI權(quán)威如此慨嘆。

一位是伊利諾伊大學(xué)芝加哥分校杰出教授俞士綸（Philip S. Yu），另一位是亞利桑那州立大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程教授劉歡（Huan Liu）。

他們評價，無論是機(jī)器學(xué)習(xí)還是數(shù)據(jù)挖掘，光從教材和學(xué)校解決問題，太過單薄，所以他們殷切希望國內(nèi)產(chǎn)學(xué)研結(jié)合的大賽能多多益善。

而且騰訊愿意提供脫敏數(shù)據(jù)集，提供計(jì)算平臺和豐厚獎勵。

不論是經(jīng)過脫敏處理的真實(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，還是接地氣的真實(shí)應(yīng)用場景，都可以讓更多人才學(xué)以致用，甚至能讓那些名校之外的學(xué)生，也有機(jī)會用實(shí)踐成績來證明自己——這一價值，儼然早已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了比賽本身。

讓他們?nèi)绱思拥氖恰?strong>2019騰訊廣告算法大賽”。

三年磨劍：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，真實(shí)場景

騰訊廣告算法大賽，已是連續(xù)第三年舉辦。

今年的賽題是“廣告曝光預(yù)估”，一項(xiàng)騰訊廣告在真實(shí)業(yè)務(wù)場景中面向廣告主提供的重要服務(wù)。

所謂曝光預(yù)估，是在廣告主創(chuàng)建新廣告和修改廣告設(shè)置時，為廣告主提供未來的廣告曝光效果參考。

通過預(yù)估參考，廣告主可以根據(jù)曝光預(yù)估結(jié)果提前調(diào)整出價、定向、時段等設(shè)置，結(jié)合自身的投放預(yù)期選擇最適合自己的設(shè)置，而不是投放幾天之后再去修改，能避免盲目的優(yōu)化嘗試，有效縮短廣告的優(yōu)化周期，降低試錯成本，使廣告效果盡快達(dá)到廣告主的預(yù)期范圍。

但打造這樣一個算法模型，并不輕而易舉。

從騰訊廣告的實(shí)際場景來說，效果廣告主要是展示類廣告，背后的算法引擎，本質(zhì)是一個推薦框架。

技術(shù)角度而言，它首先將廣告設(shè)置的人群定向、投放時段、選擇的流量版位、競價方式、出價等廣告業(yè)務(wù)語言來轉(zhuǎn)化為描述廣告覆蓋用戶人群的范圍大小以及競爭環(huán)境激烈程度、自身競爭力相對水平等可量化的數(shù)值指標(biāo)。

通過對歷史中各類廣告在競價系統(tǒng)中的曝光歷史進(jìn)行訓(xùn)練，騰訊廣告需要學(xué)習(xí)出競爭環(huán)境的變化趨勢以及廣告競爭力水平和最終曝光效果的隱藏聯(lián)系，達(dá)到預(yù)估廣告未來曝光的目標(biāo)。

而且這也是產(chǎn)學(xué)研結(jié)合的最佳演武場。

當(dāng)前大部分機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能的問題，目標(biāo)方向都是“預(yù)估”。

本質(zhì)上都是通過對已知的歷史記錄中提取和預(yù)估目標(biāo)相關(guān)的特征表達(dá)，并訓(xùn)練出能擬合出最接近預(yù)估值的模型。

具體訓(xùn)練過程即通過損失函數(shù)的計(jì)算和迭代優(yōu)化方案，在有限的解空間中搜索誤差最小的最優(yōu)解的過程。

也是對目標(biāo)編碼、特征統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘、歷史平移，模型選擇等一系列基本功的考驗(yàn)。

因何而來，往何處而去

騰訊廣告副總裁羅征說，本次大賽既是通過業(yè)務(wù)場景創(chuàng)造產(chǎn)學(xué)研交流機(jī)會，也能通過比賽引起更多人才關(guān)注，同時也是企業(yè)社會責(zé)任的一部分。

可能易于被忽略的是，騰訊廣告的數(shù)據(jù)處理量和對業(yè)務(wù)場景的多元應(yīng)用需求，都位于業(yè)界前列。

一方面是騰訊龐大的體量和社交媒體地位下，廣告數(shù)據(jù)非常龐大。加之服務(wù)的業(yè)務(wù)和應(yīng)用場景很多元， 廣告主對廣告效果也有不同的需求，這就對數(shù)據(jù)挖掘、特征學(xué)習(xí)和模型算法等機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用帶來極大的挑戰(zhàn)。

羅征也說，很多高校學(xué)生知道搜索和推薦系統(tǒng)需要機(jī)器學(xué)習(xí)的加持才能錦上添花。

但可能不知道廣告和營銷業(yè)務(wù)，同樣是機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的重要戰(zhàn)場。

首先，騰訊廣告業(yè)務(wù)面對的數(shù)據(jù)量非常龐大，本身就為機(jī)器學(xué)習(xí)提供了得天獨(dú)厚的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

其次，廣告業(yè)務(wù)的評估目標(biāo)，非常清晰，結(jié)果反饋一目了然，能更快幫助機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行模型優(yōu)化和迭代。

最后，技術(shù)的不斷精進(jìn)對于業(yè)務(wù)價值的體現(xiàn)也顯而易見。算法越好，模型越強(qiáng)，對于客戶（廣告主）和用戶的體驗(yàn)，都是雙提升。

當(dāng)然，技術(shù)為業(yè)務(wù)所帶來的價值，也是騰訊廣告可以將算法大賽持續(xù)舉辦下去的驅(qū)動力之一。

實(shí)際上，本次大賽前后歷時3個月，共有海內(nèi)外10,571人參加——如果從數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域來看，已是全球參賽人數(shù)最多的比賽之一了?！?/p>

而騰訊廣告除了提供資源——提供真實(shí)業(yè)務(wù)場景下經(jīng)過脫敏處理后的數(shù)據(jù)集，與騰訊云合作提供智能鈦機(jī)器學(xué)習(xí)平臺，并且拿出真金白銀獎勵優(yōu)勝者。

所以搭臺舉辦算法大賽，并不比寫代碼調(diào)模型簡單。

但羅征認(rèn)為這一賽事值得做，而且想基于大賽提供更友好的算法交流環(huán)境，比如將賽題數(shù)據(jù)集面向?qū)W術(shù)研究開源。

這位騰訊廣告副總裁博士學(xué)成于MIT計(jì)算機(jī)系，在2012年加盟騰訊前，曾在谷歌公司任職八年，負(fù)責(zé)AdSense廣告系統(tǒng)、谷歌字典等項(xiàng)目的研發(fā)管理工作。因此，他深知產(chǎn)學(xué)研結(jié)合對于產(chǎn)業(yè)和人才推動的重要意義。

而且從騰訊廣告角度，通過算法大賽，也是吸引更多優(yōu)秀人才，以及向客戶展示業(yè)務(wù)技術(shù)實(shí)力的方式之一。

但無論如何，這樣源自產(chǎn)業(yè)，學(xué)界受益，產(chǎn)學(xué)研都得到推動的比賽，已經(jīng)展現(xiàn)出越來越多的持續(xù)良性循環(huán)。

△ 伊利諾伊大學(xué)芝加哥分校杰出教授

俞士綸（Philip S. Yu）

從美國遠(yuǎn)道而來的大賽評委嘉賓：伊利諾伊大學(xué)芝加哥分校杰出教授俞士綸（Philip S. Yu）和亞利桑那州立大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程教授劉歡（Huan Liu），都為此感慨中國AI面臨的歷史機(jī)遇。

一方面，越來越多的中國公司愿意反哺學(xué)界，出錢出資源舉辦這樣的大賽，可以讓更多人才得到產(chǎn)學(xué)一體的鍛煉機(jī)會，學(xué)以致用。

縱觀全球AI發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)早在80年代就已發(fā)明，但只有ImageNet等數(shù)據(jù)集和比賽的出現(xiàn)，才真正意義把深度學(xué)習(xí)推向了最前線。

而中國公司經(jīng)過互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)時代發(fā)展，現(xiàn)在有能力和實(shí)力可以做更多事情，龍頭公司如騰訊愿意做這樣的事情，還能起到帶頭作用，利于整個業(yè)界。

另一方面，這也潛藏著中國人才的機(jī)遇?！爸袊瞬怕斆饔智趭^，但之前理論功夫扎實(shí)，而缺乏這樣的工業(yè)鍛煉，在全球化競爭中吃虧在所難免?！眲g教授就在分享中感慨，求學(xué)海外和發(fā)展過程中，他有幸遇到俞士綸教授指點(diǎn)和提攜，才不斷在業(yè)界站穩(wěn)腳跟。

△ 亞利桑那州立大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程教授

劉歡（Huan Liu）

但現(xiàn)在如騰訊廣告算法大賽，本身就在創(chuàng)造一個人才交流和互助的平臺，工業(yè)界或更大平臺里需要的合作能力、領(lǐng)導(dǎo)能力，都可以在其中得到鍛煉。

所以大環(huán)境不斷利好，沒有理由不相信，這一代中國AI人才成長可以更快、更強(qiáng)、更全面。

AI萌新，生逢其時

這種更快更強(qiáng)更全面的AI養(yǎng)成環(huán)境，本次參賽選手也感受頗深。

本次“終極之戰(zhàn)”的答辯現(xiàn)場，共有10支從復(fù)賽脫穎而出的隊(duì)伍上臺經(jīng)受最后檢驗(yàn)。

與往年不同的是，今年除新增了外部評委外，還進(jìn)一步提供現(xiàn)場打分環(huán)節(jié)，評委對選手的現(xiàn)場風(fēng)采、代碼質(zhì)量及比賽策略進(jìn)行現(xiàn)場亮分，為選手們提供公平、透明的競技平臺。

不過這復(fù)賽10強(qiáng)，身份背景也頗有意思。

并非所有人都來自高校，也并非所有隊(duì)伍都是計(jì)算機(jī)背景。

比如參賽隊(duì)伍ddw，三位隊(duì)員都是廈門大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院統(tǒng)計(jì)系的學(xué)生，他們首次參加AI相關(guān)競賽，雖然缺乏代碼經(jīng)驗(yàn)的他們也在比賽中吃了不少虧，但還是憑借對問題的準(zhǔn)確理解，從解決問題出發(fā)，找到優(yōu)化之路，最終獲得第五名的好成績。

還有電信子公司甜橙金融的DataAI團(tuán)隊(duì)，也花費(fèi)了業(yè)余時間參賽。他們的團(tuán)隊(duì)組成也是十分有趣，甜橙金融的老板傅劍文帶著他的員工章建森及陳心童組成隊(duì)伍，并且在決賽獲得第四的好成績。隊(duì)員們在甜橙內(nèi)部主要負(fù)責(zé)風(fēng)控算法，今年看到“預(yù)估”類話題，決定來一試身手，還自謙說“希望認(rèn)識更多大佬”。

雖是謙虛，但交流和結(jié)識朋友確實(shí)絕非先例。

在整個過程中，很多團(tuán)隊(duì)并非從一開始就因?yàn)檎J(rèn)識而組隊(duì)，不少人則是“不打不相識”，因?yàn)閰①惗Y(jié)緣，進(jìn)一步在賽事交流群內(nèi)找到志同道合的隊(duì)友一起作戰(zhàn)。

所以也能看到不少跨校，甚至跨國的組合。

本次拿下第七名的“人工智障”團(tuán)隊(duì)，核心三位成員分別來自法國巴黎、蘇州大學(xué)和電子科技大學(xué)。

在巴黎工作的陸劼介紹說，看到大賽介紹后，希望在工作之余試一試，先是報名參加了比賽，再在群內(nèi)找到了兩位志同道合的同伴，攜手合作一路闖入決賽。

由于天各一方，他們在決賽答辯前都保持遠(yuǎn)程線上交流，本次他也是專程從巴黎趕赴深圳，和他的好隊(duì)友進(jìn)行“網(wǎng)友面基”。

最后他們的方案斬獲決賽第七，大賽給他們留下的是一段跨國跨校協(xié)作的回憶和友誼。

此外，騰訊廣告算法大賽也讓一些對AI和機(jī)器學(xué)習(xí)等感興趣的同學(xué)，驗(yàn)證了研究興趣，找到了持續(xù)鉆研的信心。

2019騰訊廣告算法大賽和答辯單項(xiàng)獎的雙料No.1，是來自哈爾濱工業(yè)大學(xué)二年級碩士生劉育源、中山大學(xué)微軟亞洲研究院聯(lián)合培養(yǎng)博士生郭達(dá)雅及武漢大學(xué)二年級碩士生王賀組建的三人團(tuán)隊(duì)——“魚遇雨欲語與余”。該隊(duì)伍從復(fù)賽第一周就取得了十分亮眼的成績。這支配合高能的隊(duì)伍，終于在終極舞臺得到最高嘉獎。

而且這支團(tuán)隊(duì)，也在解決問題中“不知不覺”探索了AI學(xué)術(shù)前沿。他們在算法模型打磨中，用了各種維度的數(shù)據(jù)，最終在結(jié)果上比其他隊(duì)伍更強(qiáng)。

而根據(jù)俞士綸教授的評價，他們已經(jīng)在有意無意使用“廣度學(xué)習(xí)”的方法。

這波AI浪潮復(fù)興以來，深度學(xué)習(xí)人盡皆知，但其實(shí)在另一層面，廣度學(xué)習(xí)也正在帶來新的可能，它們一齊把AI發(fā)展帶向新高度。

所以產(chǎn)學(xué)研一體，有時聽起來像是高屋建瓴的指導(dǎo)方針，但在騰訊廣告算法大賽上，選手們所展現(xiàn)出來的成果也證明了產(chǎn)學(xué)融合的必要性。

這讓主辦方和參賽選手都收獲更多成就感。

騰訊廣告の技術(shù)縮影

其中羅征，自然是對騰訊廣告算法大賽最富期待的那個人。

他說，騰訊廣告技術(shù)團(tuán)隊(duì)，應(yīng)該是鵝廠內(nèi)部對機(jī)器學(xué)習(xí)和算力要求最高的團(tuán)隊(duì)之一。

而且騰訊廣告雖然是重要的業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)，但也滿懷技術(shù)探索之心。

他們每年拿來做算法大賽挑戰(zhàn)的賽題，不僅在實(shí)際業(yè)務(wù)中具有重要地位，而且自身所探索的算法在行業(yè)內(nèi)也屬于業(yè)界前沿——算是程序員們不斷自我挑戰(zhàn)的方式之一。

羅征透露，內(nèi)部還會發(fā)起一些有趣的研究，比如讓AI系統(tǒng)去評價一條廣告，或是如何評判一個廣告創(chuàng)意的“美感”，再或是從視覺化上做一些相應(yīng)的算法探索。

窺一斑而見全豹。無論是算法大賽舉辦，還是內(nèi)部興趣研究，都是騰訊廣告技術(shù)積累和信仰的縮影。

羅征認(rèn)為，AI等新技術(shù)帶來了機(jī)遇，讓廣告等數(shù)據(jù)量豐富的領(lǐng)域可以做得更好更有意思，他們也希望能夠打磨出更高水準(zhǔn)的技術(shù)，一方面是讓廣告主體驗(yàn)更流暢，廣告能效更高，另一方面也讓用戶體驗(yàn)更人性。

不過鵝廠風(fēng)格低調(diào)，如果沒有此次的騰訊廣告算法大賽，可能更多人還一直在低估如此重要的AI戰(zhàn)場。

騰訊20周年前夕迎來了“930”組織架構(gòu)變革，騰訊廣告業(yè)務(wù)被進(jìn)一步整合，并且強(qiáng)調(diào)技術(shù)在業(yè)務(wù)和產(chǎn)品中更重要的作用。

而在今年5月的騰訊智慧營銷峰會上，騰訊總裁劉熾平把騰訊廣告的戰(zhàn)略升級形容為“廣告+”，其中共要實(shí)現(xiàn)四個“+”，讓營銷服務(wù)無論對廣告主，還是對消費(fèi)者，都可以提供更好的價值。而其中第一個“+”，就是要“廣告+技術(shù)”，通過AI等技術(shù)，幫客戶實(shí)現(xiàn)有效投放，減少浪費(fèi)，同時有更高的用戶體驗(yàn)。

而且廣告業(yè)務(wù)，還在巨頭騰訊的營收中越來越重要。

在騰訊2019 Q1的財(cái)報中，網(wǎng)絡(luò)廣告業(yè)務(wù)的收入同比增長25%至人民幣133.77億元。社交及其他廣告收入增長34%至人民幣98.98億元，并且從增長趨勢來看，還會不斷穩(wěn)固向前。

所以，如果提到騰訊和其技術(shù)應(yīng)用，未來能聯(lián)想到的，恐怕不僅僅只有各大AI實(shí)驗(yàn)室了。騰訊廣告，一個可能被低估了的AI業(yè)務(wù)，正在越來越矚目。

— 完 —

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