Fairness для платных объявлений в marketplace recommendations
В маркетплейсе есть бесплатные и платные объявления. Нужно давать платным больше показов/кликов, но не портить релевантность пользователю. Как решить задачу?
Короткий ответ
Это constrained ranking: оптимизировать user relevance при ограничениях/целях по exposure paid ads и seller commitments.
Полный разбор
Нужно определить бизнес-обещание: multiplier к показам, минимальный exposure, pacing бюджета или target clicks. Затем ранжировать с учетом relevance score, paid priority, remaining budget/exposure debt и user experience constraints.
Возможные подходы: post-ranking reallocation, calibrated boost, constrained optimization, bandit/pacing, per-segment quotas. Метрики: CTR/conversion, revenue, paid exposure delivery, seller fairness, complaints, retention.
Теория
Fairness здесь означает выполнение контрактов exposure при ограничении на деградацию relevance.
Типичные ошибки
- Просто бустить paid ads.
- Игнорировать релевантность.
- Не учитывать inventory и frequency capping.
Как отвечать на собеседовании
- Сначала уточни бизнес-обещание продавцу, затем переведи его в измеримое constraint.