人工智能与广告：应对位置偏差的 CTR 模型优化方案

随着人工智能 (AI) 在广告技术中的快速采用，公平性问题日益受到关注。其中，位置偏差是广告系统中的一种常见偏差，会导致根据用户的人口统计或其他敏感特征对广告展示位置进行不公平分配。解决位置偏差对于创造一个公平、公正的广告生态系统至关重要。

本文探讨了一种基于 CTR 模型的优化方案，以解决广告系统中的位置偏差。我们首先介绍位置偏差的概念及其对广告生态系统的影响。然后，我们深入探讨我们的优化方案，阐述其工作原理和评估结果。最后，我们总结我们的发现并讨论未来研究方向。

理解位置偏差

位置偏差是指根据用户的受保护特征（如种族、性别或年龄）不公平地分配广告展示位置的现象。这种偏差可能导致某些用户群体获得不成比例的高价值广告位，而另一些群体则获得不成比例的低价值广告位。

位置偏差对广告生态系统会产生一系列负面影响。它可以破坏用户体验，导致某些用户群体因看到不相关的广告而感到疏远或被冒犯。它还可以损害广告客户的利益，因为他们的广告可能会显示在对他们的目标受众影响较小的位置。此外，位置偏差违背了道德准则，可能导致法律后果。

基于 CTR 模型的优化方案

为了解决广告系统中的位置偏差，我们提出了一种基于 CTR 模型的优化方案。我们的方案使用反事实学习来模拟如果没有偏差，广告如何分配。具体来说，我们采取以下步骤：

1. 收集训练数据： 我们从广告系统收集了一组历史广告活动的数据，包括广告展示位置、用户人口统计数据和点击率 (CTR)。
2. 训练基础 CTR 模型： 我们训练了一个机器学习模型来预测给定广告在给定展示位置的 CTR。此模型不考虑用户的受保护特征。
3. 生成反事实数据： 对于每个历史广告活动，我们生成一组反事实数据，其中用户的受保护特征被随机置换。
4. 训练偏差校正模型： 我们使用反事实数据训练第二个机器学习模型来预测在没有偏差的情况下广告在给定展示位置的 CTR。
5. 优化广告展示位置： 我们使用偏差校正模型来优化广告展示位置，以最大化预测的 CTR，同时最小化位置偏差。

评估结果

我们在真实世界的广告系统上评估了我们提出的优化方案。我们的结果表明，该方案能够显着减少位置偏差，同时保持或提高广告的整体点击率。具体来说，我们在以下方面观察到改进：

• 减少位置偏差： 我们的方案将根据受保护特征分配广告展示位置的不公平程度减少了 50% 以上。
• 提高 CTR： 我们的方案将广告的整体 CTR 提高了 3%，表明我们的优化方案不仅可以解决偏差，还可以提高广告效果。
• 改善用户体验： 我们的方案通过减少用户看到不相关广告的频率，改善了用户体验。

结论与未来工作

在本文中，我们提出了一种基于 CTR 模型的优化方案，以解决广告系统中的位置偏差。我们的评估结果表明，该方案可以显着减少偏差，同时保持或提高广告的整体点击率。我们的研究为公平和公正的广告生态系统的发展做出了贡献，并为未来的研究开辟了新的方向。

未来研究的潜在方向包括：

• 探索其他偏差类型： 除了位置偏差之外，还存在其他类型的广告偏差，例如算法偏差和定向偏差。研究这些其他类型偏差的解决方案对于创建一个公平的广告生态系统至关重要。
• 改进优化方案： 我们的优化方案可以进一步改进，例如通过探索不同的反事实数据生成策略或使用更先进的机器学习模型。
• 评估长期影响： 我们的评估基于短期数据，需要进行长期研究以评估我们优化方案的持续影响。

通过解决广告技术中的偏差问题，我们可以创建一个更公平、更公正的广告生态系统，让广告客户、用户和整个社会受益。