深度学习赋能美团搜索广告：排序模型的优化与实践

摘要

美团作为国内领先的生活服务电商平台，其搜索广告系统每日处理海量用户请求，广告排序的精准性直接影响平台收入与用户体验。本文详细阐述美团如何利用深度学习技术优化搜索广告排序模型，从模型架构设计、特征工程、训练策略到业务价值验证，全面解析技术实现路径，为行业提供可复用的实践经验。

一、背景与挑战

美团搜索广告系统需在用户发起查询后，从海量广告库中快速筛选并排序出最相关的广告，平衡商业价值（如广告主出价、转化率）与用户体验（如相关性、多样性）。传统排序模型依赖人工特征工程与线性模型，存在以下局限：

1. 特征表达能力不足：难以捕捉用户行为、上下文等复杂非线性关系；
2. 冷启动问题：新广告或新用户缺乏历史数据，导致排序偏差；
3. 动态环境适应性差：用户偏好、市场趋势快速变化，模型需实时调整。

深度学习通过自动特征学习与端到端优化，为解决上述问题提供了可能。美团自2018年起逐步将深度学习引入搜索广告排序，构建了基于多目标学习的排序模型，显著提升了广告效果与用户体验。

二、深度学习排序模型架构

美团的深度学习排序模型采用“多塔结构”，结合用户、广告、上下文等多维度特征，通过深度神经网络（DNN）学习特征间的复杂交互。模型架构分为三层：

1. 输入层：多源特征融合

模型输入包括四大类特征：

• 用户特征：用户画像（年龄、性别、消费能力）、历史行为（点击、购买、搜索记录）；
• 广告特征：广告内容（标题、图片）、出价、历史CTR/CVR；
• 上下文特征：查询词、时间、地理位置、设备类型；
• 交叉特征：用户-广告匹配度（如用户偏好与广告类目的相似度）。

2. 隐藏层：深度特征交互

采用多层DNN结构，每层通过非线性激活函数（如ReLU）学习特征的高阶交互。例如：

# 示例：DNN层实现（PyTorch）
import torch.nn as nn
class DNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dims, output_dim):
        super().__init__()
        layers = []
        for h_dim in hidden_dims:
            layers.append(nn.Linear(input_dim, h_dim))
            layers.append(nn.ReLU())
            input_dim = h_dim
        layers.append(nn.Linear(input_dim, output_dim))
        self.network = nn.Sequential(*layers)
    def forward(self, x):
        return self.network(x)

为解决梯度消失问题，模型引入残差连接（Residual Connection）与批归一化（Batch Normalization）。

3. 输出层：多目标学习

美团搜索广告需同时优化多个目标（如CTR、CVR、GMV），因此采用多任务学习（MTL）框架，共享底层特征，独立输出各目标预测值。损失函数为加权组合：
[
\mathcal{L} = \lambda1 \mathcal{L}{CTR} + \lambda2 \mathcal{L}{CVR} + \lambda3 \mathcal{L}{GMV}
]
其中，(\lambda_i)为动态调整的权重，根据业务阶段（如促销期侧重GMV）实时更新。

三、关键技术实践

1. 特征工程优化

• 序列特征建模：用户历史行为序列通过Transformer编码，捕捉长期兴趣演变；
• 图神经网络（GNN）：构建用户-广告-商品异构图，学习结构化关系（如用户与好友的共同偏好）；
• 实时特征更新：通过Flink流处理框架，实时计算用户近5分钟的行为特征（如即时搜索词）。

2. 模型训练与优化

• 分布式训练：基于美团自研的MTP（Meituan TensorFlow Platform）框架，支持千亿级参数模型的并行训练；
• 样本加权：对高价值用户（如高频消费者）的样本赋予更高权重，提升模型对核心用户的预测精度；
• 对抗训练：引入噪声样本增强模型鲁棒性，防止过拟合。

3. 冷启动解决方案

• 预训练模型：利用平台海量用户行为数据预训练通用特征提取器，新广告通过微调快速适配；
• 内容理解：通过BERT模型解析广告标题与图片，生成语义特征补充稀疏数据；
• 探索与利用（E&E）：采用Bandit算法动态调整新广告的曝光概率，平衡探索与收益。

四、业务价值与效果

美团深度学习排序模型上线后，核心指标显著提升：

• CTR提升12%：通过更精准的用户-广告匹配，减少无关广告曝光；
• CVR提升8%：多目标学习优化转化路径，提升广告效果；
• 广告主ROI提升15%：模型对高转化用户的精准识别，降低广告主获客成本。

五、实践建议

1. 数据驱动：构建完善的数据监控体系，实时跟踪模型效果与业务指标；
2. 渐进式迭代：从单目标到多目标，逐步引入复杂特征与模型结构；
3. AB测试：通过流量分割验证模型改进，避免业务风险；
4. 工程优化：重视模型推理效率，采用模型量化、剪枝等技术降低延迟。

结语

美团通过深度学习技术重构搜索广告排序模型，实现了从“人工规则”到“数据智能”的跨越。未来，随着大模型与多模态技术的发展，广告排序将进一步融合用户实时意图与场景上下文，为商家与用户创造更大价值。