广告算法（系统）和推荐算法（系统）有什么异同？
广告算法和推荐算法，听起来好像是各自为政的两个领域，但仔细扒一扒，你会发现它们之间有着千丝万缕的联系，甚至在核心思想和技术实现上有很多共通之处。当然，它们各自的“初心”和侧重点又截然不同，就像一对既相似又有着鲜明个性的兄弟。
咱们今天就来好好聊聊这两位“孪生兄弟”，看看它们到底有哪些相同点和不同点，是什么让它们各自在自己的领域里大放异彩。
目标上的“殊途同归”与“背道而驰”
共同点：都是为了“提高用户体验”和“达成业务目标”
这话说起来有点虚，但却是最本质的联系。
提高用户体验： 无论是广告还是推荐，最终的目的都是要让用户觉得“有用”、“有趣”、“舒服”。想象一下，如果你看到的内容都是你完全不感兴趣的，那肯定体验很差。算法要做的，就是尽可能地在海量信息（商品、内容、广告）中，挑出那些最有可能让你眼前一亮的东西。虽然“眼前一亮”的方式可能不太一样，但底层的逻辑都是在理解你。
达成业务目标：
推荐系统： 它的“业务目标”通常是提高用户在平台上的停留时间、互动（点赞、评论、收藏）、转化（购买、订阅）等。说白了，就是让你更“粘”在这个平台，并从中获得价值（满足需求或获得信息）。
广告系统： 它的“业务目标”则更加直接——促成广告主的转化。这可能是用户点击广告、完成购买、注册账号等等。广告系统需要将广告精准地投放给最有可能产生这些行为的用户，从而帮助广告主实现营销ROI（投资回报率）。
不同点：核心驱动力与衡量指标的差异
尽管都追求用户体验和业务目标，但它们的“核心驱动力”和“衡量指标”却有着根本性的区别：
推荐系统：
核心驱动力： 满足用户的内在需求，发掘用户的潜在兴趣。它更像是一个知心的朋友，知道你可能喜欢什么，即使你自己还没意识到。它的目标是帮助你“发现”和“探索”。
衡量指标： 用户满意度、留存率、点击率（CTR）和转化率（CVR）在推荐场景下通常是正向指标。此外，多样性、新颖性、惊喜度等也是衡量推荐质量的重要维度。
广告系统：
核心驱动力： 商业变现，即通过广告主的投放来盈利。它更像是一个精明的销售员，知道什么产品适合你，并努力让你购买。它的目标是“转化”和“销售”。
衡量指标： 广告主的ROI是绝对的核心！ 这意味着广告系统需要极度关注广告的点击率（CTR）、转化率（CVR）、每次转化成本（CPA）、每次点击成本（CPC）等。广告系统的成功与否，直接体现在广告主愿意花多少钱，以及花了钱之后能赚多少钱。
举个例子：
想象一下你在购物平台：
推荐系统： 可能会给你推荐“猜你喜欢”的商品，或者“浏览了这款商品的人还买了XX”，它是在努力帮你发现你可能需要但还没搜索到的东西。
广告系统： 可能会在你搜索“跑步鞋”后，给你展示耐克、阿迪达斯等品牌的广告。它是在你明确有需求的时候，把你导向最相关的商业选择。
技术上的“同根同源”与“各有侧重”
在技术实现层面，两者都深度依赖于数据和机器学习，但应用的侧重点有所不同。
相同点：数据驱动与机器学习模型的广泛应用
这是两者能够高效运作的基石。
1. 海量数据的处理与分析： 无论是哪个系统，都离不开对用户行为数据（浏览、点击、购买、搜索、点赞、收藏、停留时长等）、物品/内容数据（商品属性、内容标签、描述等）、场景数据（时间、地点、设备等）的收集、存储和处理。这些数据是算法的“燃料”。
2. 协同过滤 (Collaborative Filtering, CF)： 这是推荐系统中最经典的技术之一，简单来说就是“物以类聚，人以群分”。
Userbased CF： 找到和你兴趣相似的用户，然后把他们喜欢但你还没看过的东西推荐给你。
Itembased CF： 找到和你喜欢的物品相似的物品，然后推荐给你。
广告系统在某些场景下也会用到类似的“用户群体相似性”逻辑，来圈定潜在受众。
3. 内容相似性 (Contentbased Filtering, CBF)： 分析物品/内容的属性和用户的兴趣画像，将用户喜欢的物品的属性“泛化”出去，推荐具有相似属性的其他物品。广告系统在匹配广告素材和用户兴趣时，也大量使用内容特征。
4. 机器学习模型：
逻辑回归、SVM： 常用于用户/广告的二分类问题，比如判断用户是否会点击某个广告或购买某个商品。
因子分解机 (Factorization Machines, FM)、梯度提升树 (GBDT)： 能更好地处理特征交叉，捕捉更复杂的模式，在点击率（CTR）和转化率（CVR）预估中非常普遍。
深度学习模型 (DNNs, Wide & Deep, DIN, DIEN 等)： 能够学习到更深层次的用户兴趣和特征交互，对于处理海量、高维稀疏数据具有强大优势，在现代的广告和推荐系统中是主流。
不同点：侧重点与模型的演进方向
尽管技术相似，但它们在模型设计和优化方向上会有所侧重。
1. 预估目标的不同：
推荐系统： 更侧重于预估用户对某个物品的“评分”或“偏好度”，以及预测用户是否会与该物品进行“交互”（点击、购买等）。
广告系统： 更侧重于预估用户对某个广告的“点击率（CTR）”和“转化率（CVR）”。这背后还涉及到对广告点击后的“出价”和广告主愿意支付的价格的预估（Realtime Bidding, RTB）。
2. 特征工程与建模的侧重：
推荐系统： 需要构建丰富的用户兴趣画像（长期、短期兴趣、不同场景下的偏好），物品的内在属性和上下文信息。更关注挖掘“潜在”需求。
广告系统： 除了用户兴趣和物品属性，实时性和决策性更强。需要考虑广告的竞价、预算控制、频控（避免用户看到同一广告过多而产生反感）、落地页质量等。很多广告系统会引入点击后的用户行为（比如用户点击广告后是否完成了购买），并将其作为重要的训练信号。
3. 模型的演进方向：
推荐系统： 往“惊喜度”、“多样性”、“长期留存”、“用户生命周期价值（LTV）”等更宏观、更长期的用户体验方向发展。例如，如何推荐一些用户可能不知道但会喜欢的“长尾”物品，如何避免“信息茧房”。
广告系统： 往“精准度”、“效率”、“ROI最大化”、“实时竞价”、“跨设备、跨平台的用户识别”等商业化效率方向发展。例如，如何用更少的预算触达最精准的用户，如何优化广告创意来提高转化率。
4. 冷启动问题的处理：
推荐系统： 对于新用户或新物品，如何进行推荐是个挑战。通常会结合热门物品、用户注册信息、通过引导收集初步兴趣等方式。
广告系统： 冷启动同样存在，但广告系统会更加依赖广告主的投放策略和对目标受众的定义。新广告投放时，会先用较小流量测试其CTR/CVR表现，再逐步扩大投放。
场景上的“交叉融合”与“独立战场”
虽然目标和技术有侧重，但广告和推荐的边界并非完全割裂，反而有很多交叉融合的场景。
交叉点：
“内容即广告，广告即内容”： 很多平台将推广的商品或服务以类似推荐内容的形式呈现，比如在电商平台的“为你推荐”列表里出现推广商品，或者在内容平台出现“推广内容”。此时，算法需要平衡推荐的兴趣度、新颖度与广告的商业变现目标。
信息流中的广告投放： 在新闻流、社交媒体的feed流中，广告通常被嵌入在内容之间，算法需要根据用户浏览的上下文和兴趣，决定何时何地投放何种广告，以及如何让广告看起来不那么突兀。这既需要推荐的场景理解能力，也需要广告的投放优化能力。
“猜你喜欢”里的推广： 很多平台的“猜你喜欢”或“相关推荐”里，会自然地包含一些付费推广的商品。算法需要将这些推广商品与自然推荐的商品一起进行排序，找到最能满足用户兴趣并同时符合商业目标的组合。
独立战场：
搜索引擎广告 (SEM)： 用户主动搜索关键词，系统匹配与关键词相关的广告。这更多是基于用户的即时意图，算法的核心是关键词匹配、出价和广告质量评估。
展示型广告 (Display Ads)： 如网页侧边栏、banner位广告。这类广告往往是基于用户的人口统计学特征、兴趣标签、浏览历史进行定向投放，强调的是长期兴趣画像的匹配。
内容推荐平台内的非付费内容： 纯粹为了提升用户体验，发现更多可能喜欢的内容，而不以商业变现为直接目标的推荐场景（尽管背后仍有提升平台整体活跃度和粘性的商业考量）。
总结一下：
| 特性 | 广告算法（系统） | 推荐算法（系统） |
| : | : | : |
| 核心目标 | 广告主的ROI最大化，促成转化 | 用户体验提升，提高用户留存与互动，满足用户需求 |
| 驱动力 | 商业变现，销售导向 | 满足用户兴趣，发掘潜在需求，探索导向 |
| 衡量指标 | CTR, CVR, CPA, CPC, ROI | 用户满意度, 留存率, 点击率, 转化率, 多样性, 新颖度, 惊喜度 |
| 技术侧重 | 精准预估用户对“特定广告”的CTR/CVR，实时竞价，预算控制，频控 | 用户兴趣建模，物品相似性，挖掘用户潜在需求，提高内容多样性与新颖性 |
| 数据应用 | 用户行为，广告素材特征，竞价信息，转化回流数据 | 用户行为，物品/内容特征，用户画像，上下文信息 |
| 模型特点 | 强调实时决策，对特征交叉和交互更敏感，可能包含博弈论思想 | 强调长期兴趣捕捉，用户画像构建，模型多样性，有时需要平衡探索与利用 |
| 核心挑战 | 如何在有限的曝光中最大化转化和ROI，如何避免用户对广告的反感，如何实现精准定向 | 如何准确理解用户兴趣，如何发现高质量的长尾内容，如何平衡推荐的准确性与多样性，如何避免信息茧房 |
| 典型场景 | 搜索引擎广告，展示广告，信息流中的付费推广 | 电商商品推荐，“猜你喜欢”，内容平台的内容推荐，音乐/视频平台的播放列表 |
总的来说，广告算法和推荐算法就像是同一枚硬币的两面，它们都致力于理解用户，通过算法为用户提供“相关”的信息，从而达成各自的业务目标。只不过，广告算法更偏向于“精准营销”，而推荐算法更偏向于“用户心智”的挖掘和满足。随着技术的发展和业务场景的融合，这两者之间的界限会越来越模糊，协同作战的能力也会越来越强。理解它们的异同，有助于我们更深入地洞察数字世界中的信息流动和商业逻辑。
咱们今天就来好好聊聊这两位“孪生兄弟”，看看它们到底有哪些相同点和不同点，是什么让它们各自在自己的领域里大放异彩。
目标上的“殊途同归”与“背道而驰”
共同点：都是为了“提高用户体验”和“达成业务目标”
这话说起来有点虚，但却是最本质的联系。
提高用户体验： 无论是广告还是推荐，最终的目的都是要让用户觉得“有用”、“有趣”、“舒服”。想象一下，如果你看到的内容都是你完全不感兴趣的，那肯定体验很差。算法要做的，就是尽可能地在海量信息（商品、内容、广告）中，挑出那些最有可能让你眼前一亮的东西。虽然“眼前一亮”的方式可能不太一样，但底层的逻辑都是在理解你。
达成业务目标：
推荐系统： 它的“业务目标”通常是提高用户在平台上的停留时间、互动（点赞、评论、收藏）、转化（购买、订阅）等。说白了，就是让你更“粘”在这个平台，并从中获得价值（满足需求或获得信息）。
广告系统： 它的“业务目标”则更加直接——促成广告主的转化。这可能是用户点击广告、完成购买、注册账号等等。广告系统需要将广告精准地投放给最有可能产生这些行为的用户，从而帮助广告主实现营销ROI（投资回报率）。
不同点：核心驱动力与衡量指标的差异
尽管都追求用户体验和业务目标，但它们的“核心驱动力”和“衡量指标”却有着根本性的区别：
推荐系统：
核心驱动力： 满足用户的内在需求，发掘用户的潜在兴趣。它更像是一个知心的朋友，知道你可能喜欢什么，即使你自己还没意识到。它的目标是帮助你“发现”和“探索”。
衡量指标： 用户满意度、留存率、点击率（CTR）和转化率（CVR）在推荐场景下通常是正向指标。此外，多样性、新颖性、惊喜度等也是衡量推荐质量的重要维度。
广告系统：
核心驱动力： 商业变现，即通过广告主的投放来盈利。它更像是一个精明的销售员，知道什么产品适合你，并努力让你购买。它的目标是“转化”和“销售”。
衡量指标： 广告主的ROI是绝对的核心！ 这意味着广告系统需要极度关注广告的点击率（CTR）、转化率（CVR）、每次转化成本（CPA）、每次点击成本（CPC）等。广告系统的成功与否，直接体现在广告主愿意花多少钱，以及花了钱之后能赚多少钱。
举个例子：
想象一下你在购物平台：
推荐系统： 可能会给你推荐“猜你喜欢”的商品，或者“浏览了这款商品的人还买了XX”，它是在努力帮你发现你可能需要但还没搜索到的东西。
广告系统： 可能会在你搜索“跑步鞋”后，给你展示耐克、阿迪达斯等品牌的广告。它是在你明确有需求的时候，把你导向最相关的商业选择。
技术上的“同根同源”与“各有侧重”
在技术实现层面，两者都深度依赖于数据和机器学习，但应用的侧重点有所不同。
相同点：数据驱动与机器学习模型的广泛应用
这是两者能够高效运作的基石。
1. 海量数据的处理与分析： 无论是哪个系统，都离不开对用户行为数据（浏览、点击、购买、搜索、点赞、收藏、停留时长等）、物品/内容数据（商品属性、内容标签、描述等）、场景数据（时间、地点、设备等）的收集、存储和处理。这些数据是算法的“燃料”。
2. 协同过滤 (Collaborative Filtering, CF)： 这是推荐系统中最经典的技术之一，简单来说就是“物以类聚，人以群分”。
Userbased CF： 找到和你兴趣相似的用户，然后把他们喜欢但你还没看过的东西推荐给你。
Itembased CF： 找到和你喜欢的物品相似的物品，然后推荐给你。
广告系统在某些场景下也会用到类似的“用户群体相似性”逻辑，来圈定潜在受众。
3. 内容相似性 (Contentbased Filtering, CBF)： 分析物品/内容的属性和用户的兴趣画像，将用户喜欢的物品的属性“泛化”出去，推荐具有相似属性的其他物品。广告系统在匹配广告素材和用户兴趣时，也大量使用内容特征。
4. 机器学习模型：
逻辑回归、SVM： 常用于用户/广告的二分类问题，比如判断用户是否会点击某个广告或购买某个商品。
因子分解机 (Factorization Machines, FM)、梯度提升树 (GBDT)： 能更好地处理特征交叉，捕捉更复杂的模式，在点击率（CTR）和转化率（CVR）预估中非常普遍。
深度学习模型 (DNNs, Wide & Deep, DIN, DIEN 等)： 能够学习到更深层次的用户兴趣和特征交互，对于处理海量、高维稀疏数据具有强大优势，在现代的广告和推荐系统中是主流。
不同点：侧重点与模型的演进方向
尽管技术相似，但它们在模型设计和优化方向上会有所侧重。
1. 预估目标的不同：
推荐系统： 更侧重于预估用户对某个物品的“评分”或“偏好度”，以及预测用户是否会与该物品进行“交互”（点击、购买等）。
广告系统： 更侧重于预估用户对某个广告的“点击率（CTR）”和“转化率（CVR）”。这背后还涉及到对广告点击后的“出价”和广告主愿意支付的价格的预估（Realtime Bidding, RTB）。
2. 特征工程与建模的侧重：
推荐系统： 需要构建丰富的用户兴趣画像（长期、短期兴趣、不同场景下的偏好），物品的内在属性和上下文信息。更关注挖掘“潜在”需求。
广告系统： 除了用户兴趣和物品属性，实时性和决策性更强。需要考虑广告的竞价、预算控制、频控（避免用户看到同一广告过多而产生反感）、落地页质量等。很多广告系统会引入点击后的用户行为（比如用户点击广告后是否完成了购买），并将其作为重要的训练信号。
3. 模型的演进方向：
推荐系统： 往“惊喜度”、“多样性”、“长期留存”、“用户生命周期价值（LTV）”等更宏观、更长期的用户体验方向发展。例如，如何推荐一些用户可能不知道但会喜欢的“长尾”物品，如何避免“信息茧房”。
广告系统： 往“精准度”、“效率”、“ROI最大化”、“实时竞价”、“跨设备、跨平台的用户识别”等商业化效率方向发展。例如，如何用更少的预算触达最精准的用户，如何优化广告创意来提高转化率。
4. 冷启动问题的处理：
推荐系统： 对于新用户或新物品，如何进行推荐是个挑战。通常会结合热门物品、用户注册信息、通过引导收集初步兴趣等方式。
广告系统： 冷启动同样存在，但广告系统会更加依赖广告主的投放策略和对目标受众的定义。新广告投放时，会先用较小流量测试其CTR/CVR表现，再逐步扩大投放。
场景上的“交叉融合”与“独立战场”
虽然目标和技术有侧重，但广告和推荐的边界并非完全割裂，反而有很多交叉融合的场景。
交叉点：
“内容即广告，广告即内容”： 很多平台将推广的商品或服务以类似推荐内容的形式呈现，比如在电商平台的“为你推荐”列表里出现推广商品，或者在内容平台出现“推广内容”。此时，算法需要平衡推荐的兴趣度、新颖度与广告的商业变现目标。
信息流中的广告投放： 在新闻流、社交媒体的feed流中，广告通常被嵌入在内容之间，算法需要根据用户浏览的上下文和兴趣，决定何时何地投放何种广告，以及如何让广告看起来不那么突兀。这既需要推荐的场景理解能力，也需要广告的投放优化能力。
“猜你喜欢”里的推广： 很多平台的“猜你喜欢”或“相关推荐”里，会自然地包含一些付费推广的商品。算法需要将这些推广商品与自然推荐的商品一起进行排序，找到最能满足用户兴趣并同时符合商业目标的组合。
独立战场：
搜索引擎广告 (SEM)： 用户主动搜索关键词，系统匹配与关键词相关的广告。这更多是基于用户的即时意图，算法的核心是关键词匹配、出价和广告质量评估。
展示型广告 (Display Ads)： 如网页侧边栏、banner位广告。这类广告往往是基于用户的人口统计学特征、兴趣标签、浏览历史进行定向投放，强调的是长期兴趣画像的匹配。
内容推荐平台内的非付费内容： 纯粹为了提升用户体验，发现更多可能喜欢的内容，而不以商业变现为直接目标的推荐场景（尽管背后仍有提升平台整体活跃度和粘性的商业考量）。
总结一下：
| 特性 | 广告算法（系统） | 推荐算法（系统） |
| : | : | : |
| 核心目标 | 广告主的ROI最大化，促成转化 | 用户体验提升，提高用户留存与互动，满足用户需求 |
| 驱动力 | 商业变现，销售导向 | 满足用户兴趣，发掘潜在需求，探索导向 |
| 衡量指标 | CTR, CVR, CPA, CPC, ROI | 用户满意度, 留存率, 点击率, 转化率, 多样性, 新颖度, 惊喜度 |
| 技术侧重 | 精准预估用户对“特定广告”的CTR/CVR，实时竞价，预算控制，频控 | 用户兴趣建模，物品相似性，挖掘用户潜在需求，提高内容多样性与新颖性 |
| 数据应用 | 用户行为，广告素材特征，竞价信息，转化回流数据 | 用户行为，物品/内容特征，用户画像，上下文信息 |
| 模型特点 | 强调实时决策，对特征交叉和交互更敏感，可能包含博弈论思想 | 强调长期兴趣捕捉，用户画像构建，模型多样性，有时需要平衡探索与利用 |
| 核心挑战 | 如何在有限的曝光中最大化转化和ROI，如何避免用户对广告的反感，如何实现精准定向 | 如何准确理解用户兴趣，如何发现高质量的长尾内容，如何平衡推荐的准确性与多样性，如何避免信息茧房 |
| 典型场景 | 搜索引擎广告，展示广告，信息流中的付费推广 | 电商商品推荐，“猜你喜欢”，内容平台的内容推荐，音乐/视频平台的播放列表 |
总的来说，广告算法和推荐算法就像是同一枚硬币的两面，它们都致力于理解用户，通过算法为用户提供“相关”的信息，从而达成各自的业务目标。只不过，广告算法更偏向于“精准营销”，而推荐算法更偏向于“用户心智”的挖掘和满足。随着技术的发展和业务场景的融合，这两者之间的界限会越来越模糊，协同作战的能力也会越来越强。理解它们的异同，有助于我们更深入地洞察数字世界中的信息流动和商业逻辑。
网友意见
推荐并非只有广告。
推荐系统的整体逻辑图，基本上是围绕数据的流向闭环绘制的逻辑，整个中间部分就是主线逻辑，也就是人与物匹配的核心计算建模逻辑，通过召回逻辑从海量的候选集中进行有限集合的召回，然后经过排序的服务。
整个主线逻辑，推荐系统与计算广告思路是一致的，都面临了需要从海量候选中一步一步缩减候选，然后通过追求性能的粗排模型进一步缩小量级，再将有限个数，通常是数十个或者数百个，输入到精排模型中，最终结合业务诉求对精排之后的序进行微调，从而得到了最终的推荐序列。
广告与推荐的边界可能会逐步的交叉，人与物总是不断的在交叉。
两个系统的背后都有一个基本的内容
第一、分类与聚类
第二、匹配
至于这两大类算法涉及面就非常广了。
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