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　　正排數(shù)據(jù)存儲的是推廣組(ad-group)、推廣計劃(campaign)和客戶(cust)的相關(guān)信息，如寶貝狀態(tài)，銷量，屬性，類目，地域，以及推廣計劃的id，客戶的id等。對候選集合的過濾就是根據(jù)正排數(shù)據(jù)來進行的。檢索過程只負(fù)責(zé)檢索出購買了這些競價詞的廣告。根據(jù)正排數(shù)據(jù)來進行過濾的過程是由單獨的一個階段來完成的。

　　可以看到在搜索廣告中檢索過程是十分簡單的，其實是一個精確匹配的結(jié)果，不像網(wǎng)頁搜索引擎，需要支持多種語義

　　二、廣告排序(Ranking)

　　檢索完成后，就需要確定廣告的輸出順序，需要兼顧用戶體驗和搜索平臺的收益。這個階段必須綜合考慮競價和相關(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)它的歷史成績來預(yù)測未來的表現(xiàn)

　　預(yù)估式(Predictive)：根據(jù)體重，腿長等特征為賽馬建模，找到這些特征在預(yù)測比賽名次終的重要程度，然后基于這些特征來給見過、未見過的賽馬預(yù)測成績。

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

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　　記得計算機界某大牛曾經(jīng)說過，任何問題都可以通過增加一層來解決，在廣告搜索引擎中也是通過分層的形式解決復(fù)雜問題的，大到匹配(Matching)和排序(Ranking)，小到廣告集合的處理，無處不在分層的思想。

　　在廣告搜索引擎中，由海選、初選和精選三個階段來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，就在于廣告位相對自然搜索的位置，是相當(dāng)少的。所以決定了在競爭激烈的情況下，排在后面的廣告是沒有機會展現(xiàn)的。因此可以考慮在早期過程就發(fā)現(xiàn)這些寶貝，然后干掉這些寶貝，此時每個寶貝的排序分?jǐn)?shù)不需要非常精確，能達(dá)到一定的篩選效果就可以，這就是全量索引截斷、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。一般都會采用單獨的線上打分服務(wù)來完成的。

　�。ǘ�）全量索引截斷

　　全量建索引的時候，會對倒排鏈超過一定數(shù)量的熱詞進行截斷，根據(jù)排序分?jǐn)?shù)來取這個倒排鏈下的top N個寶貝。

　　海選

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

　　初選

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