互联网智能广告系统简易流程与架构。

业务简述

广告主在业务端投递广告

广告主登录业务端后台，进行设置：

•今日投放地域是“北京-上地”
•投放类别是“租房”
•定向人群为“女”，“30岁以下”
•需要推广的广告内容是他发布的一条“房屋出租”的帖子
•竞价设置的是0.2元
•单日预算是20元

这些数据，当然通过业务端存储到了数据层，即数据库和缓存里。

用户来到了网站，进入了“北京-上地-租房”类别，广告初筛实施

合适的广告，必须符合“语义相关性”，即基础检索属性（广告属性）必须符合（广告能否满足用户的需求，满足了点击率才高），这个工作是通过BS-basic search检索服务完成的。BS从数据层检索到“北京-上地-租房”的广告帖子。
用户属性与广告主属性匹配，广告精筛实施

步骤二中，基础属性初筛了以后，要进行更深层次的策略筛选（用户能否满足广告的需求），此例中，广告主的精准需求为：
```
•用户性别为“女”
•用户年龄为“30岁以下”
•用户访问IP是“北京”
```
系统将初筛出来的M条广告和用户属性进行匹配筛选，又过滤掉了一部分，最后剩余N条待定广告，这些广告既满足用户的需求（初筛），这些用户也满足广告主的需求（精筛），后者是在AS-advanced search策略服务完成的。
综合排序，并返回Top X的广告

经过步骤2和步骤3的初筛和精筛之后，待选的N条广告既能满足用户当前的需求，用户亦能满足广告主的筛选需求，但实际情况是，广告位只有3个，怎么办呢？就需要我们对N条广告进行综合打分排序（满足平台的需求，广告平台要多赚钱嘛）。

出价高，但没人点击，广告平台没有收益；点击率高，但出价低，广告平台还是没有收益。最终应该按照广告的出价与CTR的乘积作为综合打分排序的依据，bid*CTR。
展现端展示了广告，用户点击了广告

展示了广告后，展现端js会上报广告展示日志，有部分用户点击了广告，服务端会记录点击日志，这些日志可以作为广告算法实施的数据源，同时，他们经过统计分析之后，会被展示给广告主，让他们能够看到自己广告的展示信息，点击信息。
对广告主进行扣费

用户既然点击了广告，平台就要对投放广告的广告主进行扣费了，扣费前当然要经过反作弊系统的过滤（主要是恶意点击），扣费后信息会实时反映到数据层，费用扣光后，广告就要从数据层下线。