在廣告搜推和自然搜推中，策略產(chǎn)品可能會(huì)時(shí)常遇到“冷啟動(dòng)”問(wèn)題，而有關(guān)冷啟動(dòng)的話題，又可以分為物品item冷啟動(dòng)、用戶(hù)冷啟動(dòng)與系統(tǒng)冷啟動(dòng)等幾種類(lèi)型，此時(shí)策略產(chǎn)品可能就需要依據(jù)不同的類(lèi)型，拿出不同的應(yīng)對(duì)策略。本文作者介紹了新品item冷啟動(dòng)的相關(guān)策略，一起來(lái)看。

今天來(lái)聊一個(gè)大家比較感興趣，也是策略產(chǎn)品必須要了解的一個(gè)話題叫做「冷啟動(dòng)」。

冷啟動(dòng)這個(gè)詞是一個(gè)在自然搜推和廣告搜推都會(huì)面臨的一個(gè)問(wèn)題，這個(gè)問(wèn)題的核心實(shí)質(zhì)是因?yàn)橄到y(tǒng)/物品item/用戶(hù)user因?yàn)榉e累的數(shù)據(jù)量過(guò)少，無(wú)法做個(gè)性化推薦的問(wèn)題，結(jié)合前面的文章內(nèi)容簡(jiǎn)單說(shuō)就是在召回當(dāng)中相關(guān)性不足無(wú)法被召回，在排序當(dāng)中預(yù)估不準(zhǔn)確導(dǎo)致的排序展示問(wèn)題。

在整個(gè)冷啟動(dòng)當(dāng)中的類(lèi)型就可以被拆分為三大類(lèi)：

1. 物品item冷啟動(dòng)問(wèn)題；
2. 用戶(hù)user冷啟動(dòng)問(wèn)題；
3. 系統(tǒng)冷啟動(dòng)問(wèn)題。

這三類(lèi)問(wèn)題我講拆分成三篇文章來(lái)給大家詳細(xì)介紹策略，今天我們先由物品Item作為切入來(lái)介紹。

1. 物品item冷啟動(dòng)問(wèn)題背景；
2. 廣告策略中如何解決新品冷啟動(dòng)問(wèn)題的策略；
3. 個(gè)人總結(jié)與思考。

一、物品item冷啟動(dòng)問(wèn)題背景

1. 新品冷啟動(dòng)定義

物品冷啟動(dòng)主要解決如何將新的物品，在沒(méi)有樣本數(shù)據(jù)的情況推薦給可能對(duì)它感興趣的用戶(hù)這一問(wèn)題。

2. 問(wèn)題導(dǎo)致的原因

無(wú)論是電商平臺(tái)淘寶/京東、還是抖音流媒體視頻的平臺(tái)，都會(huì)存在物料item上新的現(xiàn)狀（對(duì)于電商平臺(tái)就是商品，對(duì)于抖音就是用戶(hù)上傳的視頻）。

抖音每天上傳新視頻達(dá)到千萬(wàn)量級(jí)，每個(gè)新的物料因?yàn)槿鄙儆脩?hù)的行為數(shù)據(jù)/Item缺少特征標(biāo)簽等問(wèn)題原因，會(huì)直接致使召回中相關(guān)性信息缺失不足（傳統(tǒng)按照協(xié)同過(guò)濾或者向量emedding召回方式直接失效）、預(yù)估排序中商品/ad特征不足帶來(lái)的pCTR/pCVR預(yù)估不準(zhǔn)，無(wú)法進(jìn)行eCPM的準(zhǔn)確排序問(wèn)題。

最終帶來(lái)的直接現(xiàn)象就是新品無(wú)法正常進(jìn)行推薦展現(xiàn)PV獲取，加重了新品積累行為的困難，造成平臺(tái)存量物料的馬太效應(yīng)，降低推薦系統(tǒng)的新穎性與多樣性，同時(shí)不利于供給端的物料生產(chǎn)。

比如我寫(xiě)了一篇小紅書(shū)筆記，長(zhǎng)期無(wú)法獲PV量，或者是長(zhǎng)期沒(méi)有點(diǎn)贊、評(píng)論與關(guān)注，其實(shí)是不利于整個(gè)生態(tài)的健康塑造。

3. 問(wèn)題的解決與各家發(fā)展現(xiàn)狀

目前新品冷啟動(dòng)都是各大互聯(lián)網(wǎng)公司都在積極并重視的解決對(duì)應(yīng)的問(wèn)題，新品冷啟動(dòng)問(wèn)題是推薦系統(tǒng)當(dāng)中賴(lài)以長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展的「新穎性」、「多樣性」與「準(zhǔn)確性」并存健康發(fā)展的核心。

1）阿里媽媽 新品冷啟動(dòng)解決方案NPA

在廣告當(dāng)中，新品Item冷啟動(dòng)是非常重要和關(guān)鍵的一個(gè)點(diǎn)。

為什么這么說(shuō)呢，因?yàn)殡娚唐脚_(tái)當(dāng)中，用戶(hù)如果希望自然推薦系統(tǒng)當(dāng)中，能夠幫助新品度過(guò)冷啟動(dòng)狀態(tài)，穩(wěn)定獲量更甚獲得轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，就需要通過(guò)廣告平臺(tái)直通車(chē)/引力魔方來(lái)快速實(shí)現(xiàn)冷啟動(dòng)，積累數(shù)據(jù)并后期撬動(dòng)自然推薦的展示效果（這個(gè)屬于機(jī)制聯(lián)動(dòng)，需要積累全平臺(tái)樣本，帶來(lái)冷啟動(dòng)效果）。

22年9月中下旬阿里媽媽經(jīng)營(yíng)可續(xù)就在m峰會(huì)上專(zhuān)門(mén)針對(duì)新品加速冷啟動(dòng)提出了NPA（New Product Accerlaration）新品冷啟動(dòng)加速解決方案，專(zhuān)門(mén)對(duì)搜索和推薦廣告中新品前期拿量困難，預(yù)估不準(zhǔn)確等問(wèn)題提出了解決方案；通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)&新品特性學(xué)習(xí)&專(zhuān)屬新品召回排序通道等方式來(lái)解決。

2）抖音 倒三角流量池

抖音短視頻視頻冷啟有個(gè)交互傳聞當(dāng)中比較有名的「8次曝光倒三角流量」的分發(fā)機(jī)制，也標(biāo)志著新視頻從冷啟動(dòng)到穩(wěn)定分發(fā)的狀態(tài)。

核心的思想就是通過(guò)每一輪免費(fèi)單列feeds流量的曝光分發(fā)，觀察視頻的互動(dòng)與播放情況，決定冷啟動(dòng)視頻是否可以進(jìn)入到下一個(gè)流量池當(dāng)中；播放與互動(dòng)情況包含視頻播放過(guò)半的比例、完播比例，暫停與結(jié)束比例，互動(dòng)情況包含點(diǎn)贊次數(shù)、收藏次數(shù)以及評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)。

除了PV視角還有UV維度的視角，這里舉個(gè)例子，我拍了一個(gè)運(yùn)動(dòng)健身視頻，在首次曝光300~500播放量的情況下，系統(tǒng)對(duì)于進(jìn)入二次曝光的門(mén)檻需要滿足點(diǎn)贊次數(shù)達(dá)到了150/評(píng)論達(dá)到30/收藏達(dá)到80，并且完播次數(shù)需要達(dá)到50次，才可以進(jìn)入二次曝光的流量池，如果不滿足則視頻不再進(jìn)入二次曝光流量池當(dāng)中，后面的每次曝光池子也是同一道理。

二、廣告策略中如何解決新品冷啟動(dòng)問(wèn)題的策略

基于上面的核心問(wèn)題原因和定義，我們從廣告推薦（自然推薦在很多方面類(lèi)似）的角度出發(fā)，來(lái)思考可以從哪些方面來(lái)解決新品冷啟動(dòng)的問(wèn)題。

回顧上述當(dāng)中在召回/排序當(dāng)中的冷啟動(dòng)的問(wèn)題，我們逐一拆解，來(lái)分析解決思路；廣告推薦在召回當(dāng)中要解決的就是快速建立物品和用戶(hù)相關(guān)性準(zhǔn)確度問(wèn)題；在eCPM排序當(dāng)中要解決的就是預(yù)估準(zhǔn)確和出價(jià)準(zhǔn)確的問(wèn)題。

1. 利用標(biāo)的新品metadata信息做推薦

利用標(biāo)的物跟用戶(hù)行為的相似性可以通過(guò)提取新入庫(kù)的標(biāo)的物的特征（如新品的標(biāo)簽/類(lèi)目分類(lèi)/發(fā)貨地址、采用TF-IDF算法提取的文本特征、基于深度學(xué)習(xí)提取的圖像特征等），來(lái)把新品item label維度信息給Onehot Emebedding向量化，通過(guò)計(jì)算標(biāo)的物特征跟用戶(hù)行為特征（用戶(hù)行為特征通他看過(guò)的標(biāo)的物特征的疊加，如加權(quán)平均等）的相似性，從而將標(biāo)的物推薦給與它最相似的用戶(hù)。

比方說(shuō)類(lèi)似的標(biāo)的物被某些用戶(hù)消費(fèi)過(guò)，可以做相似物品的推薦，來(lái)幫助物品快速積累數(shù)據(jù)。

2. 利用廣告排序公式bid出價(jià)來(lái)進(jìn)行E&E探索策略

還記得之前給大家介紹的內(nèi)容，廣告的排序公式是由兩個(gè)部分組成，一部分是預(yù)估問(wèn)題，另一部分就是競(jìng)價(jià)bid問(wèn)題。

推薦廣告當(dāng)中一般會(huì)通過(guò)bid（因?yàn)樘Ц叱鰞r(jià)平臺(tái)無(wú)損，廣告承擔(dān)新品探索成本，新品投放廣告主一般會(huì)默認(rèn)需要付出更高的單價(jià)CPC成本）競(jìng)價(jià)來(lái)提升在排序當(dāng)中的先后順序，然后借用強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的E&E（exploration-exploitation）思想，將新標(biāo)的物曝光給隨機(jī)一批用戶(hù)，觀察用戶(hù)對(duì)標(biāo)的物的反饋，找到對(duì)該標(biāo)的物有正向反饋（購(gòu)買(mǎi)，收藏，分享等）的用戶(hù)，后續(xù)將該標(biāo)的物推薦給有正向反饋的用戶(hù)或者與該用戶(hù)相似的用戶(hù)，常見(jiàn)的Exploration方法有，樸素Bandit、 Epsilon-Greedy、UCB、Thompson Sampling,、 LinUCB、COFIBA等。

在廣告DSP平臺(tái)一般會(huì)結(jié)合「一鍵起量工具」或者是「冷啟動(dòng)工具」，核心思想都是在前期單獨(dú)設(shè)置一筆固定預(yù)算/抬高廣告bid-CPC出價(jià)水平，來(lái)進(jìn)行E&E的探索，積累更多的點(diǎn)擊/轉(zhuǎn)化樣本，讓pCTR和pCVR預(yù)估更準(zhǔn)確，但是前期的CPC成本遠(yuǎn)高于穩(wěn)定投放時(shí)期的投放成本。

3. 其他廣告平臺(tái)的單獨(dú)扶持策略

平臺(tái)發(fā)展到精細(xì)化運(yùn)營(yíng)廣告投放階段，為了提升廣告item物料庫(kù)的庫(kù)存深度，會(huì)做很多扶持平臺(tái)新品的策略，來(lái)提高平臺(tái)供給端-廣告主端的物料深度，同時(shí)也提高廣告主上傳物料的積極性。

一般會(huì)從「召回扶持」、「排序預(yù)估加權(quán)」以及「單獨(dú)廣告推薦資源位」來(lái)幫助新品獲取前期展現(xiàn)；

• 召回扶持就是給予廣告新品有單獨(dú)的多路召回通道，提高多路召回混合歸一化時(shí)候的比重系數(shù)，不讓新品埋沒(méi)在召回階段，如果一開(kāi)始就沒(méi)了就更不用探討排序問(wèn)題了；
• 排序預(yù)估加權(quán)是單獨(dú)在排序階段維護(hù)一張新品item表，每當(dāng)新品進(jìn)入到粗/精排序階段，在預(yù)估pCTR和pCVR的時(shí)候給予權(quán)重打分，讓其預(yù)估的值更高，排序更加靠前（當(dāng)然需要保證粗精排一致性原則，不能粗排加權(quán)，精排不做任何動(dòng)作）；
• 單獨(dú)廣告推薦資源位扶持，類(lèi)似京東小魔方有新品約束條件的廣告位，是不能展現(xiàn)非新品類(lèi)型，降低新品在eCPM排序中的競(jìng)爭(zhēng)難度，提升新品的展現(xiàn)效果，前期快速積累樣本量。

三、總結(jié)與思考

新品item冷啟動(dòng)是冷啟動(dòng)當(dāng)中其中的一個(gè)分支，核心還是圍繞E&E快速積累item數(shù)據(jù)樣本，來(lái)提高物品和用戶(hù)之間相關(guān)性的過(guò)程。

任何的扶持類(lèi)型（召回扶持、預(yù)估扶持）都是對(duì)廣告平臺(tái)來(lái)說(shuō)長(zhǎng)期是有收入損失的，因?yàn)閜CTR高估，或者新品展現(xiàn)機(jī)會(huì)更高，但是item廣告商品未被點(diǎn)擊，C計(jì)費(fèi)的場(chǎng)景是無(wú)法收取到對(duì)應(yīng)的廣告費(fèi)用。

因此核心的最佳方法還是通過(guò)E&E的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方式幫助新品快速積累數(shù)據(jù)和樣本，讓系統(tǒng)在召回和預(yù)估階段都作出正確的「選擇」，縮短與降低新品冷啟動(dòng)的時(shí)間，達(dá)到穩(wěn)定投放的狀態(tài)。

item冷啟動(dòng)策略是每個(gè)推薦系統(tǒng)都會(huì)遇到的問(wèn)題，之前在召回排序當(dāng)中都是對(duì)理想態(tài)、存量物料進(jìn)行說(shuō)明的方式，策略產(chǎn)品應(yīng)該和算法思考如何積極解決Item冷啟動(dòng)的問(wèn)題，保證推薦系統(tǒng)的穩(wěn)恒狀態(tài)。