流量调控

扶持新笔记的目的

• 目的1：促进发布，增大内容池。
  • ·新笔记获得的曝光越多，作者创作积极性越高。
  • ·反映在发布渗透率、人均发布量。
• 目的2：挖掘优质笔记。
  • ·做探索，让每篇新笔记都能获得足够曝光·
  • ·挖掘的能力反映在高热笔记占比。

工业界的做法

• 假设推荐系统只分发年龄<30天的笔记。
• 假设采用自然分发，新笔记（年龄<24小时）的曝光占比为1/30。
• 扶持新笔记’让新笔记的曝光占比远大于1/30

流量调控技术的发展

• 在推荐结果中强插新笔记
• 对新笔记的排序分数做提权(boost)
• 通过提权，对新笔记做保量
• 差异化保量

新笔记提权

• 目标：让新笔记有更多机会曝光。

  • ·如果做自然分发，24小时新笔记占比为1/30。
  • ·做人为千涉，让新笔记占比大幅提升。

• 干涉粗排、重排环节’给新笔记提权。

• 优点：容易实现’投入产出比好。

• 缺点

  • ·曝光量对提权系数很敏感。
  • ·很难精确控制曝光量，容易过度曝光和不充分曝光

新笔记保量

• 保量：不论笔记质量高低，都保证24小时获得100大曝光。
• 在原有提权系数的基础上，乘以额外的提权的系数，比如：

动态提权保量

用下面四个值计算提权系数

• 目标时间：比如24小时。
• 目标曝光：比如100次。
• 发布时间：比如笔记已经发布12小时。
• 已有曝光：比如笔记已经获得20次曝光

$$提权系数=f(发布时间/目标时间,目标曝光/已有曝光)=f(0.5,0.2)$$

保量的难点

• 保量成功率远低于100%

  • 很多笔记在24小时达不到100次曝光

  • 召回、排序存在不足。

  • 提权系数调得不好

• 线上环境变化会导致保量失败

  • 线上环境变化：新增召回通道、升级排序模型、改变重排打散规则…
  • 线上环境变化后，需要调整提权系数。

• 给新笔记分数boost越多，对新笔记越有利？

  • 好处：分数提升越多，曝光次数越多。
  • 坏处：把笔记推荐给不太合适的受众。
    • ·点击率、点赞率等指标会偏低。
    • ·长期会受推荐系统打压，难以成长为热门笔记。

差异化保量

• 基础保量：24小时100次曝光。
• 内容质量：用模型评价内容质量高低，给予额外保量目标，上限是加200次曝光。
• 作者质量：根据作者历史上的笔记质量，给予额外保量目标，上限是加200次曝光。
• 一篇笔记最少有100次保量，最多有500次保量。

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• 流量调控：流量怎么在新老笔记之间分配。
• 扶持新笔记：单独的召回通道、在排序阶段提权。
• 保量：帮助新笔记在前24小时获得100次曝光。
• 差异化保量：根据内容质量、作者质量，决定保量目标