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　　正排數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的是推廣組(ad-group)、推廣計(jì)劃(campaign)和客戶(hù)(cust)的相關(guān)信息，如寶貝狀態(tài)，銷(xiāo)量，屬性，類(lèi)目，地域，以及推廣計(jì)劃的id，客戶(hù)的id等。對(duì)候選集合的過(guò)濾就是根據(jù)正排數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行的。檢索過(guò)程只負(fù)責(zé)檢索出購(gòu)買(mǎi)了這些競(jìng)價(jià)詞的廣告。根據(jù)正排數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行過(guò)濾的過(guò)程是由單獨(dú)的一個(gè)階段來(lái)完成的。

　　可以看到在搜索廣告中檢索過(guò)程是十分簡(jiǎn)單的，其實(shí)是一個(gè)精確匹配的結(jié)果，不像網(wǎng)頁(yè)搜索引擎，需要支持多種語(yǔ)義

　　二、廣告排序(Ranking)

　　檢索完成后，就需要確定廣告的輸出順序，需要兼顧用戶(hù)體驗(yàn)和搜索平臺(tái)的收益。這個(gè)階段必須綜合考慮競(jìng)價(jià)和相關(guān)性分?jǐn)?shù)（例如ecpm）。目前有兩種主流的方法，以賽馬為例：

　　反應(yīng)式(Reactive)：選定一匹馬，根據(jù)它的歷史成績(jī)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的表現(xiàn)

　　預(yù)估式(Predictive)：根據(jù)體重，腿長(zhǎng)等特征為賽馬建模，找到這些特征在預(yù)測(cè)比賽名次終的重要程度，然后基于這些特征來(lái)給見(jiàn)過(guò)、未見(jiàn)過(guò)的賽馬預(yù)測(cè)成績(jī)。

　　當(dāng)我們擁有對(duì)某賽馬的足夠信息的時(shí)候，就使用這些信息（反應(yīng)性），否則使用模型（預(yù)測(cè)性）。

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　　記得計(jì)算機(jī)界某大牛曾經(jīng)說(shuō)過(guò)，任何問(wèn)題都可以通過(guò)增加一層來(lái)解決，在廣告搜索引擎中也是通過(guò)分層的形式解決復(fù)雜問(wèn)題的，大到匹配(Matching)和排序(Ranking)，小到廣告集合的處理，無(wú)處不在分層的思想。

　　在廣告搜索引擎中，由海選、初選和精選三個(gè)階段來(lái)配合完成廣告的排序工作,其中海選和初選都是在做剪枝操作，盡量縮小問(wèn)題的規(guī)模。廣告和自然搜索的差異之一，就在于廣告位相對(duì)自然搜索的位置，是相當(dāng)少的。所以決定了在競(jìng)爭(zhēng)激烈的情況下，排在后面的廣告是沒(méi)有機(jī)會(huì)展現(xiàn)的。因此可以考慮在早期過(guò)程就發(fā)現(xiàn)這些寶貝，然后干掉這些寶貝，此時(shí)每個(gè)寶貝的排序分?jǐn)?shù)不需要非常精確，能達(dá)到一定的篩選效果就可以，這就是全量索引截?cái)�、海選和初選的思想。而最精確的打分，是發(fā)生在精選階段的。一般都會(huì)采用單獨(dú)的線(xiàn)上打分服務(wù)來(lái)完成的。

　　（二）全量索引截?cái)?

　　全量建索引的時(shí)候，會(huì)對(duì)倒排鏈超過(guò)一定數(shù)量的熱詞進(jìn)行截?cái)�，根�?jù)排序分?jǐn)?shù)來(lái)取這個(gè)倒排鏈下的top N個(gè)寶貝。

　　海選

　　廣告搜索是輕檢索，重過(guò)濾的。當(dāng)檢索階段拿到的廣告候選集合后，會(huì)進(jìn)行海選。海選這個(gè)名稱(chēng)非常形象，這不就是歌手大賽的海選階段嗎？只有實(shí)力唱將才能脫穎而出。

　　初選

　　為了減少對(duì)線(xiàn)上打分服務(wù)的壓力，海選階段完成后，還需要經(jīng)歷初選階段。