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谷歌的最大收入來源是廣告,廣告的最大收入來源是搜尋推薦,而搜尋推薦的核心則是相關網頁的排序排名。
之所以搞競價排名,就是因為使用者的注意力是有限的,就如財富一樣,最少數的頂層頁面會獲取使用者超過95%的注意力。
普通使用者的搜尋次數,每天閱讀的頁面數量都是有限的,如何在有限的頁面數量當中,推送最多的有效廣告便是推薦廣告演算法的核心問題。
所有的廣告商都知道,自己付出的廣告錢至少有七八成都打了水漂。
可問題就在於,誰都不知道到底是特麼的哪兩三成發揮了作用。
該付的錢一分錢也不能少。
對於谷歌來說,如何更好地規劃分配這些展示介面,就是無本萬利的營收方式。
舉一個極端的例子,如果谷歌可以做到推送給每一個人的廣告,都恰好是他所需要的,會點選的。
那麼就實現了推薦廣告的理論上限,用最小的展示賺到了所有的錢。
只可惜,目前這個比例大部分廠商做不到百分之一,即便是谷歌,也只在百分之二左右。
孟繁岐提供的“移動端最佳化策略”和“弗雷德演算法”,其目的就是為了進一步剔除那些手機端看起來不方便的網頁,和各種引流垃圾網站。
做得是排除法,只要我把垃圾內容給多排除掉,那麼剩下的內容就更有可能被點選。
而結合語言AI模型,做得則是加法,透過更好地去理解使用者的搜尋意圖,以提供相關性更加強的結果。
如此一來,每次使用者搜尋後看到的介面更加相關,垃圾場網站更少,進而起到更多廣告點選的效果。
根據原本時間線的經驗,孟繁岐預估這三板斧揮完之後,效果的提升應當在兩成起步。
希小虎越聽思路細節越覺得有意思,原本只計劃聊個幾分鐘的,不知不覺接近一個小時都過去了。
兩個人也沒有專門找一間會議室,而是就在前臺的招待處附近找了一個沙發,侃侃而談。
不少上班路過的谷歌員工,看了之後都相當驚訝。
希小虎的職級還是相當之高的,不少谷歌尚海的員工很少會直接與他接觸。
少數實習生甚至連見都沒怎麼見過這位大佬。
“唉!周桓,陳灰,正好。你們過來一下。”希小虎餘光瞥見了兩個路過的谷歌員工,直接把他們叫了過來。
周桓和陳灰兩個人剛去衝咖啡回來,就見到大領導跟一位學生樣貌的年輕人一起在聊天,甚是好奇。
白度那邊由於立刻宣發了產品,李彥弘親自做了兩次宣傳,不少人都認識孟繁岐。
而谷歌這邊傑夫和辛頓除了在谷歌大腦內部做了介紹之外,並沒有波及到太多不相關人員。
因此專注廣告部分的周桓和陳灰此刻並不清楚孟繁岐的成分,看他如此年輕,又能和大領導談笑風生,還以為是託關係進來的實習生。
“領導!你就放心吧,我們兩個肯定給他照顧好!”希小虎剛介紹了一個名字,周桓不等希小虎發號施令,就搶先表態。
“行吧行吧,你們把本地相關的賬號,許可權和工具準備一下,他這段時間主要在這裡從事我們搜尋推薦部分的工作。”周桓和陳灰都是組內有些資歷的老工程師了,技術上有分寸,也懂得如何帶人。
希小虎覺得,雖然孟繁岐的想法相當周密出色,但畢竟還是第一次進廣告演算法部門寫核心內容。
別的不說,熟悉這些已有的東西總歸要不少的時間。
畢竟懂得原理跟吃透程式碼可以自行開發創作,還是差了十萬八千里的。
他看出兩人誤解了孟繁岐的身份,但卻沒有任何提醒他們的意思。
一是因為,孟繁岐的確如同實習生一般,需要熟悉很多內容。
二是因為,周桓陳灰這兩個人,平日裡總是仗著自己有點小聰明,經常眼高手低,動不動就給他惹出點小麻煩。
兩人此前立功不在少數,他也不好多說什麼。
“哼!這次就讓你們好好見識見識什麼叫人外有人。”看著孟繁岐跟著兩人往工作區域走,希小虎咧嘴冷笑了一聲。
“小兄弟今年幾歲?讀到哪裡了?”前往工位的路上,周桓開始了詢問。
“二十出頭,明年讀大四。”孟繁岐據實以告。
“好!”周桓在心中大聲叫好,他方才看到孟繁岐和領導在聊天的時候,便已經私下跟陳灰打賭。
賭得便是孟繁岐是否是實習生,現在周桓以為自己大獲全勝。
周桓一邊繼續與兩人往前走著,一邊將左手背到了背後,四指勾動,示意陳灰願賭服輸。
而陳灰則翻了個白眼,掏出手機給周桓轉了個200塊的紅包。
“你的內部賬號已經辦理好了?”周桓見孟繁岐坐下後不久,就輕車熟路地登入上了谷歌內部賬號,頓時感覺有些不妙。
“是的,現在主要是需要你們把廣告演算法上線的流程稍微跟我介紹一下,我需要獲得這個過程中所有相關資料和指令碼的許可權。”
孟繁岐大概知道這個測試流程,通常是離線先在不同的規模上進行測試,然後區域性上線,測試正常後會推行至全域性。
每個階段都會留存好備份,以便發生問題可以隨時回滾。
“我超,谷歌大腦?”周桓分配許可權的時候看了一下孟繁岐的郵箱字尾,嚇了一跳。
此時的谷歌大腦雖然還不是後來的巨無霸團隊,但由於明星工程師傑夫的領銜,多少還是有點名氣的部門。
陳灰嘴角勾起,洋洋得意地衝周桓抬了抬下巴,按照規矩,不搞清楚情況就先伸手要錢,這可是要雙倍返還的。
周桓大呼失策,只得不情不願地退了200,又轉了400過去。
孟繁岐稍微側了側目,大概明白這兩個傢伙在幹什麼。
資本主義公司就是不夠狼性,整天把心思花在這種有的沒的上面。
接過許可權的孟繁岐,第一個要實現的是弗雷德演算法。
涉及AI的部分,需要一段時間準備和訓練,而移動端最佳化的方法,短期測試可能不夠明顯,14年晚些時候效果會更好。
但弗雷德演算法對於網際網路垃圾網站的篩選能力是非常驚人了。
上線了該演算法之後,可能目前接近7成的網站都會受到很大的影響。
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