Grokking the Machine Learning Interview

Ad Prediction System - (1) Problem Statement

Problem Statement

광고 예측 시스템에 대한 문제를 정립해보자.
사용자에게 관련 광고를 표시할 수 있는 시스템을 구축해야 하는 태스크가 있다.

사용자에게 가장 관련성이 높은 광고를 표시하는 방법은 무엇일까?

Visualizing the problem

기업이 비용을 지불하고 광고를 게재하는 두 가지 잘 알려진 광고 플랫폼은 대표적으로 Google과 Facebook이 있다.

Google과 Facebook이 광고를 사용하여 웹사이트에 제공하는 제품이나 서비스를 검색하는 신규(또는 기존) 고객을 어떻게 유도할까?

google.com 검색창에 검색어를 입력하면 검색결과에 광고가 표시된다.
Google의 검색 네트워크를 통해 광고주는 자신이 제공하는 제품이나 서비스를 적극적으로 찾고 있는 사용자에게 자신의 비즈니스 광고를 보여줄 수 있다.

검색 네트워크 내에서 Google은 제품 또는 비즈니스 광고주와 관련된 키워드를 일치시켜 사용자가 검색어를 입력하면 사용자가 클릭할 수 있도록 검색 페이지에 표시되는 광고를 실행한다.

구글과 달리 페이스북 광고는 아래 그림과 같이 대부분 사용자의 관심분야를 기반으로 사용자의 뉴스피드에 게재한다.

Amazon.com은 또한 일반적으로 아래 그림과 같이 쿼리 컨텍스트를 기반으로 검색 결과 페이지에 광고를 표시한다.

Interview questions

이 문제에 대해 질문의 범위를 좁혀서 다음과 같은 문제를 생각해볼 수 있다.

• 광고 선택의 가능성을 예측하기 위해 ML 시스템을 어떻게 구축할 것인가?
• 검색 엔진을 위한 광고 시스템을 어떻게 구축할 것인가?
• 소셜 네트워크에 대한 광고 시스템을 어떻게 구축할 것인가?

📝 광고를 표시하는 애플리케이션 유형에 따라 내용이 다를 수 있다. 애플리케이션을 두 가지 범주로 나눠보자.

(1) 검색 엔진: 여기서 쿼리는 검색자와 함께 컨텍스트의 일부가 된다. 시스템은 검색자가 발행한 검색어를 기반으로 광고를 표시한다.

(2) 소셜 미디어 플랫폼: 여기에는 쿼리가 없지만 사용자 정보(예: 위치, 인구통계, 관심사 계층)가 컨텍스트의 일부이며 광고를 선택하는 데 사용된다. 시스템은 사용자의 이전 상호 작용(기계 학습 알고리즘 사용)을 기반으로 사용자 관심을 자동으로 감지하고 그에 따라 광고를 표시한다.

📝 대부분의 구성 요소는 위에서 논의한 두 플랫폼에서 동일하지만 주요 차이점은 "광고 선택을 선택하고 예측하는 데 사용되는 컨텍스트"이다.

머신러닝 문제로 해당 테스크를 설정해보면
“특정 사용자 및 컨텍스트(쿼리, 기기 등)에 대한 광고 참여 확률을 예측한다" 가 되겠다.

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여기서 계속 나오는 'context'는 컨텍스트라고 한국어로 썼지만 해당 문장에서 "컨텍스트"란 광고 예측 모델에서 광고 참여를 선택하고 예측하는 데 사용되는 정보나 상황을 의미한다고 볼 수 있다.
일반적으로 광고 예측 모델에서는 사용자의 행동 이력, 관심사, 디바이스 유형, 위치, 시간대 등 다양한 요소를 고려하여 광고 참여를 예측한다. 이러한 요소들이 광고가 어떤 맥락에서 보여지고 사용자가 어떤 상황에 있는지를 나타내는 것이다. 따라서 이 컨텍스트 정보는 광고 예측 모델에서 매우 중요한 역할을 한다.