ChatGPT'nin kullanıcı güveni ve alaka düzeyi için geliştirilen yeni reklam altyapısını inşa ettik
Özgün başlık: We built ChatGPT's novel ad stack for user trust and relevance
Geleneksel reklamcılık sistemleri, farklı kullanıcı amacı birimlerine yanıt verecek şekilde oluşturulmuştur. Bir kullanıcı çevrimiçi olarak bir şey arar veya görüntüler; reklam sistemi bu sorguları ve sayfa görüntülemelerini etkinlik olarak alır ve sistem, bu etkinliklere dayalı olarak eşleşen reklamları arar. ChatGPT için bir reklam yığını oluşturmak farklıydı: Kullanıcının amacı, konuşmalar boyunca gelişiyor ve bazen uygun bir reklam anı olmadan, konuşmanın birden fazla aşamasına geçiş yapıyor.
Bu yeni paradigmayı desteklemek için özel bir reklam dağıtım sistemi oluşturduk. Bu yeni reklam yığını türü, erişim (en iyi seçeneklerin belirlenmesi), sıralama (kullanıcı etkileşiminin tahmin edilmesi), alaka düzeyi (reklamın kullanışlılığının değerlendirilmesi) ve nihai reklam seçimi ve fiyatlandırma için açık artırmaların yürütülmesi için araç çağrıları yapan özel, eğitim sonrası sınır LLM'ye dayanmaktadır.
Traditional advertising systems are built to respond to discrete units of user intent. A user searches for or views something online, the ads system receives those queries and page views as events, and the system looks for matching ads based on those events. Building an ads stack for ChatGPT was different: user intent develops across conversations and shifts over multiple turns of a conversation, sometimes without a fitting advertising moment.
To support this new paradigm, we built a bespoke ads delivery system. This new type of ad stack is based on a custom, post-trained frontier LLM that makes tool calls for retrieval (identifying the top options), ranking (predicting user engagement), relevance (evaluating the usefulness of the ad), and running auctions for final ad selection and pricing.
Los sistemas publicitarios tradicionales están diseñados para responder a unidades discretas de intención del usuario. Un usuario busca o ve algo en línea, el sistema de anuncios recibe esas consultas y visitas a la página como eventos, y el sistema busca anuncios coincidentes en función de esos eventos. Crear una pila de anuncios para ChatGPT fue diferente: la intención del usuario se desarrolla a lo largo de las conversaciones y cambia en varios turnos de una conversación, a veces sin un momento publicitario adecuado.
Para respaldar este nuevo paradigma, creamos un sistema de entrega de anuncios personalizado. Este nuevo tipo de pila de anuncios se basa en un LLM de frontera personalizado y previamente capacitado que realiza llamadas a herramientas para la recuperación (identificando las mejores opciones), clasificación (prediciendo la participación del usuario), relevancia (evaluando la utilidad del anuncio) y ejecutando subastas para la selección final de anuncios y su precio.
Традиционные рекламные системы созданы так, чтобы реагировать на отдельные единицы намерений пользователя. Пользователь ищет или просматривает что-то в Интернете, рекламная система получает эти запросы и просмотры страниц как события, а затем ищет подходящие объявления на основе этих событий. Создание набора рекламных объявлений для ChatGPT было другим: намерения пользователя развивались в ходе разговоров и менялись на протяжении нескольких этапов разговора, иногда без подходящего рекламного момента.
Чтобы поддержать эту новую парадигму, мы создали специальную систему доставки рекламы. Этот новый тип рекламного стека основан на пользовательском, предварительно обученном пограничном LLM, который вызывает инструменты для поиска (определения лучших вариантов), ранжирования (прогнозирования вовлеченности пользователей), релевантности (оценки полезности рекламы) и проведения аукционов для окончательного выбора рекламы и определения цены.