导语： 在数字营销的浪潮中，搜索广告依然占据着举足轻重的地位。随着人工智能技术的飞速发展，特别是大模型的崛起，搜索广告的底层逻辑和优化策略正在经历一场深刻的变革。阿里妈妈作为中国最大的数字营销平台之一，其在搜索广告大模型方面的探索与实践，无疑具有重要的行业参考价值。本文将深入剖析阿里妈妈在2024年搜索广告大模型方面的思考与实践，重点聚焦其LMA模型如何通过多模态表征、用户行为建模等关键技术，实现搜索广告相关性和效率的显著提升，并探讨其对未来搜索广告发展趋势的影响。
一、搜索广告的进化：从关键词匹配到智能理解
1.1 传统搜索广告的局限性
传统的搜索广告主要依赖于关键词匹配，即广告主预先设定一系列关键词，当用户搜索的关键词与广告主的设定相匹配时，广告就会被展示。这种方式简单直接，但在实际应用中存在诸多局限性：
- 语义理解不足： 关键词匹配无法准确理解用户的搜索意图，容易出现广告与用户需求不匹配的情况。例如，用户搜索“苹果”，可能是想购买苹果手机，也可能是想了解苹果公司的信息，或者仅仅是想吃苹果。
- 覆盖范围有限： 广告主只能覆盖预先设定的关键词，无法覆盖长尾关键词和潜在需求。
- 个性化程度低： 无法根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，进行个性化的广告推荐。
1.2 大模型驱动的搜索广告变革
随着深度学习技术的突破，特别是Transformer架构的出现，大模型在自然语言处理领域取得了显著进展。这些大模型能够更好地理解用户的搜索意图，挖掘潜在需求，并进行个性化的广告推荐。
- 语义理解能力提升： 大模型能够通过学习大量的文本数据，理解词语之间的语义关系，从而更准确地把握用户的搜索意图。
- 覆盖范围扩大： 大模型能够生成更丰富的关键词和广告创意，覆盖更多的用户需求。
- 个性化推荐能力增强： 大模型能够根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，进行个性化的广告推荐，提高广告的点击率和转化率。
二、阿里妈妈LMA模型：多模态表征与用户行为建模
阿里妈妈的LMA（Large-scale Multi-modal Advertising）模型，正是基于大模型技术，旨在解决传统搜索广告的局限性，提升搜索广告的相关性和效率。LMA模型的核心在于多模态表征和用户行为建模。
2.1 多模态表征：融合文本、图像与视频信息
LMA模型不仅仅关注文本信息，还融合了图像和视频等多种模态的信息。这是因为在搜索广告中，图像和视频能够更直观地展示商品或服务，吸引用户的注意力。
- 文本表征： LMA模型使用Transformer等深度学习模型，对搜索query、广告标题、广告描述等文本信息进行编码，生成文本向量表示。
- 图像表征： LMA模型使用卷积神经网络（CNN）等模型，对广告图片进行编码，生成图像向量表示。
- 视频表征： LMA模型使用循环神经网络（RNN）或Transformer等模型，对广告视频进行编码，生成视频向量表示。
通过多模态表征，LMA模型能够更全面地理解广告和用户搜索意图，从而提高广告的相关性。例如，用户搜索“红色连衣裙”，LMA模型不仅会分析文本信息，还会分析广告图片的颜色和款式，从而找到最符合用户需求的广告。
2.2 用户行为建模：捕捉用户偏好与意图
LMA模型还对用户的历史行为进行建模，包括用户的搜索历史、点击历史、购买历史等。通过用户行为建模，LMA模型能够更准确地捕捉用户的偏好和意图，从而进行个性化的广告推荐。
- 序列建模： LMA模型使用RNN或Transformer等模型，对用户的历史行为序列进行建模，捕捉用户行为之间的依赖关系。
- 兴趣建模： LMA模型使用注意力机制等技术，从用户的历史行为中提取用户的兴趣偏好。
- 意图建模： LMA模型结合用户的搜索query和历史行为，预测用户的搜索意图。
通过用户行为建模，LMA模型能够更好地理解用户的需求，从而提高广告的点击率和转化率。例如，如果用户之前搜索过“运动鞋”，LMA模型就会优先推荐运动鞋相关的广告。
2.3 LMA模型的架构与训练
LMA模型通常采用Encoder-Decoder架构，Encoder负责对文本、图像和视频信息进行编码，Decoder负责生成广告推荐结果。LMA模型的训练通常采用大规模的点击日志数据，通过优化点击率或转化率等指标，来提高模型的性能.
- Encoder： 使用预训练的Transformer模型，如BERT或GPT，对文本信息进行编码。使用预训练的CNN模型，如ResNet或EfficientNet，对图像信息进行编码。使用预训练的视频模型，如TSN或I3D，对视频信息进行编码。
- Decoder： 使用Transformer模型，根据Encoder的输出，生成广告推荐结果。
- 训练： 使用大规模的点击日志数据，通过优化点击率或转化率等指标，来提高模型的性能。常用的优化算法包括Adam和SGD。
三、LMA模型的实践效果与案例分析
阿里妈妈在实际的搜索广告场景中应用了LMA模型，并取得了显著的效果。
3.1 提升广告相关性
LMA模型通过多模态表征和用户行为建模，显著提升了广告的相关性。用户更容易找到自己感兴趣的商品或服务，从而提高了广告的点击率和转化率.
- 案例： 在服装搜索广告中，LMA模型能够根据用户的搜索query和历史行为，推荐符合用户风格和需求的服装广告。例如，如果用户之前购买过韩版服装，LMA模型就会优先推荐韩版服装相关的广告。
3.2 提高广告效率
LMA模型通过个性化的广告推荐，提高了广告的效率。广告主能够以更低的成本，获得更高的收益。
- 案例： 在电商平台的搜索广告中，LMA模型能够根据用户的购买意愿和预算，推荐性价比最高的商品广告。例如，如果用户搜索“性价比高的手机”，LMA模型就会优先推荐配置较高但价格较低的手机广告。
3.3 优化用户体验
LMA模型通过提供更相关的广告，优化了用户体验。用户更容易找到自己需要的商品或服务，从而提高了用户对搜索广告的满意度。
- 案例： 在旅游搜索广告中，LMA模型能够根据用户的旅游目的地和时间，推荐符合用户需求的旅游产品广告。例如，如果用户搜索“春节去三亚旅游”，LMA模型就会优先推荐春节期间去三亚旅游的机票、酒店和景点广告。
四、未来展望：搜索广告大模型的演进方向
随着技术的不断发展，搜索广告大模型将朝着以下几个方向演进：
4.1 更强的语义理解能力
未来的搜索广告大模型将具备更强的语义理解能力，能够更准确地把握用户的搜索意图。这将需要更先进的自然语言处理技术，例如知识图谱、常识推理等。
4.2 更精细的用户画像
未来的搜索广告大模型将构建更精细的用户画像，能够更全面地了解用户的兴趣偏好和需求。这将需要更多的数据来源，例如社交媒体数据、地理位置数据等。
4.3 更智能的广告创意生成
未来的搜索广告大模型将能够自动生成更具吸引力的广告创意，包括标题、描述、图片和视频等。这将需要更先进的生成式模型，例如GAN和VAE。
4.4 更高效的模型训练
未来的搜索广告大模型将采用更高效的模型训练方法，例如联邦学习和知识蒸馏，以降低训练成本和提高训练效率。
4.5 更加注重隐私保护
未来的搜索广告大模型将更加注重用户隐私保护，采用差分隐私和安全多方计算等技术，在保护用户隐私的前提下，进行广告推荐。
五、结论：大模型赋能搜索广告，重塑数字营销格局
阿里妈妈在搜索广告大模型方面的探索与实践，为整个行业提供了宝贵的经验。LMA模型通过多模态表征和用户行为建模，显著提升了搜索广告的相关性和效率，优化了用户体验。随着技术的不断发展，搜索广告大模型将朝着更强的语义理解能力、更精细的用户画像、更智能的广告创意生成、更高效的模型训练和更加注重隐私保护的方向演进。
大模型正在深刻地改变着搜索广告的格局，并将在未来的数字营销中发挥越来越重要的作用。广告主需要积极拥抱大模型技术，不断创新营销策略，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。
参考文献：
由于信息来源仅限于给定的摘要，无法提供具体的参考文献。通常情况下，此类文章会引用相关的学术论文、技术博客、行业报告以及阿里妈妈官方发布的技术文档等。如果需要更详细的参考文献，建议查阅阿里妈妈官方网站或相关技术论坛。
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