本章咱们来说说计算广告这一领域，其实从本质上讲呢，计算广告并不属于推荐搜索的领域，是可以单独拉出来当一个领域来研究，但是本身计算广告是更多的是通过推荐、搜索、点击等记录挖掘出来，索性咱们先放到一起了解一下。
计算广告是做什么的呢？ 提到广告其实就在一个合适的时间、合适的地点给合适的人推荐某些产品。如果用户下单，平台将获得一定的报酬，之前百度通过广告点击赚取了大量的收益，目前也是财报中最大的一部分收益来源。 那么就有一些比较有意思的问题，对于策略来讲就是要解决上面三个合适的概念。 这时候以可能会有一个疑问，既然这样那我就无限推荐，放眼望去全是广告，那岂不是收益很大，其实这个事情并不是一个单边的指标，如果广告占比越重，用户体验越差，用户流失概率越大，所以广告推荐要考虑这样的问题。所以一定要找到合适的人才可以曝光推荐。所以广告系统虽然看起来和推荐搜索类似，但是计算广告实际上在权衡商户体验、用户体验和平台收益三者之间找到一个平衡点。
商户视角
商户的首要目标是提升翻台率、降低空座率。所以对于商户角度有三个指标进行权衡，广告的可见性、广告带来的线下增量收益、广告地阿莱的整体增量收益。从商户视角经常以ROI为主要目标，主要是对比有无广告对整体的收益的影响，多投入1元钱，能够给商家提升多少的营业额。
用户视角
大家都知道广告对用户来讲是一个十分烦人的存在，你在刷各大短视频的时候，经常会有广告弹出，影响你的用户体验，从用户视角主要是以下两个指标。
CTR=曝光次数点击次数
从上面的公式能够看出，这实际上是想要尽量少的点击次数获取尽可能多的曝光量的指标
CVR=点击次数交易次数
在交易侧就主要看CVR，用点击次数换取的交易次数，也就是说最后看是看交易的提升，这样才能提升整体的ROI。
对于长期用户来讲要通过更长时间的跨度看回访率和复购率。回访率是用户长期留存的指标，一段时间内还重新登录某个平台。复购率就是用户还能继续下单的比率。防止用户因为平台广告方案而放弃下单的用户。
平台收益
平台收益主要是看流量变现效率。一般用千次广告展示收益表示(PRM),对于搜索来讲就是千次搜索广告收益(PRS).
广告收入=曝光次数×CTR×CPC广告收入=广告主数×ARPU
CPC是点击单价。ARPU是每个用户的平均收入。
建模方式
一般的广告计费都是按照点击计费，广告主依据广告的点击价值进行出价bid，广告系统按照RankScore为广告进行排序。
RankScore=bid×CTR
广告按照RankScore排序后，会根据广义第二价格进行计费
chargei=CTRiCTRi+1×bidi+1
由此可知，准确的预测广告的点击率是保证广告收入和用户体验的一个前提。广告点击率预估问题是一个典型的监督学习问题，它的目标就是给定广告商、用户和查询上下文的前提下准确的预测出点击行为发生的概率。
对于这个问题的建模就不介绍具体的模型了，各种监督模型都能使用起来，一般会使用LR这种解释能力比较强的模型，当然随着特征和业务越来越成熟，一些深度模型也会介入进来，提升点击率预估。