直播倒计时！深入了解美团在广告算法领域的探索与实践

 活动简介 

美团作为一家科技零售公司，在生活服务领域深耕多年，积累了海量内容，通过搜索、推荐多场景高效分发辅助用户决策，践行用AI“帮大家吃得更好，生活更好”，以追求更好的用户体验。

/ 出品人 /

永康 / 美团高级技术专家

2017年加入美团，带领团队搭建展示和信息流广告算法体系，应用于外卖、闪购、医药多个场景，多次获得团队技术突破奖，曾在百度凤巢任职。

日程安排

*具体分享顺序以直播现场为准

分享主题

议题分享：《基于联合营销的端到端自动广告机制设计》

传统的电商平台一般都是对品牌方或者零售商单独提供营销服务。我们构建了一种新型的营销模式，由双方共同出价来获取流量。我们发现这一全新的模式可以大幅提升平台的流量变现效率。在该场景中，为了在满足激励兼容与个体理性的前提下最大化平台收入，我们基于VCG机制提出了JAMA算法；进一步地，我们基于深度神经网络设计了JRegNet算法，实现了端到端的自动广告拍卖机制，再次显著优化平台收益效果，同时保证激励兼容性能损失可近似忽略。通过大量线下实验与实际上线验证，两个算法均表明联合营销能够大幅提升平台收益。

2017年进入外卖广告，2021年开始负责广告预估方向。带领团队在用户长序列建模、页面建模、LLM in CTR 等方向为业务带来显著提升。

议题分享：《信息流广告预估实践》

预估技术作为搜索、推荐、广告的主要发展方向，从 LR 到 Xgb 到 DNN，为过去十年交易类、媒体类互联网产品大幅提升业务表现。本次分享希望在现有的体系内，对用户建模、还原建模、LLM in CTR 做一些实践分享和未来发展思考，挖掘预估技术在业务的迭代方向。  

2021年加入美团，在用户体验、拍卖机制、混排机制等技术方向上有丰富经验，在机制的多个关键环节实现算法化升级，应用于多个场景，助力业务发展。 

议题分享：《信息流广告机制设计与实践》

广告机制相比其它技术线，具有业务约束复杂、技术模糊度高等特点，需要为平台、商家、用户三方负责。本次分享主要介绍在美团外卖广告中，使用深度化模型技术在排序、拍卖、混排等核心问题上落地并取得收益，并对未来进行思考与展望。 

报名方式

报名请戳文末：。（美团同学无需报名，内部大象会有通知~）

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