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搜索、推薦和廣告是互聯(lián)網(wǎng)時代最主要的三種獲取信息方式。但搜索、推薦和廣告架構(gòu)能統(tǒng)一嗎？就此，本文作者將具體來分析。

搜索、推薦和廣告是互聯(lián)網(wǎng)時代最主要的三種獲取信息方式。如果你了解三個系統(tǒng)的具體實現(xiàn)，甚至自己還分別親手做過，那么你應(yīng)該有一種模模糊糊的印象：似乎有些底層的技術(shù)和數(shù)據(jù)是可以共享的啊，但是為什么我們公司是分屬三個不同的團(tuán)隊在搞呢？有時候似乎還要打個架什么的。

如果你有這個模模糊糊的印象，那么我告訴你：你不是一個人！Hector Molina在Recsys’14上就提出了將搜索、推薦、廣告三合一的觀點(diǎn)[1]。同時，在國內(nèi)的微博上，也因此掀起了一些討論[2]。微博上的討論先按下不表，我們先來看看為什么三合一是一種可能的趨勢？如果要合，又有哪些困難呢？

不同與相似

搜索，推薦和廣告本質(zhì)上都在解決信息過載的問題，各自解決的手段、目標(biāo)不相同，各自誕生在產(chǎn)品生命周期不同階段，以至于系統(tǒng)實現(xiàn)不盡相同。

從幾個維度對比一下，看看他們不同和相同在哪？

搜索要解決的是精確快速找到想要的結(jié)果。最重要的目標(biāo)是降低延遲和提高相關(guān)性。搜索更關(guān)注內(nèi)容消費(fèi)者，用雙手讓他們爽。搜索引擎不會像社交網(wǎng)站或資訊網(wǎng)站那樣變成time killer，人們依賴搜索而不沉迷搜索就與搜索引擎的目標(biāo)有關(guān)。在搜索解決用戶的信息獲取需求時，很少給予用戶一些驚喜，這也不是搜索的目的，也不會隨隨便便地利用集體智慧去擴(kuò)充一些不那么直接相關(guān)的結(jié)果。

推薦系統(tǒng)則不同，首先很少有靠推薦系統(tǒng)撐起一款產(chǎn)品，大都是起一個“錦上添花”的作用，好的推薦系統(tǒng)都會變成一個time killer，讓用戶走進(jìn)去就不想出來那是墜吼的。推薦系統(tǒng)通常不必須要明確表達(dá)需求的“query”，因此在給出的結(jié)果中就有很多發(fā)揮的余地，可以給用戶制造一些驚喜，這一點(diǎn)和搜索很不一樣。

根據(jù)策略不同，推薦系統(tǒng)有不同的實現(xiàn)方式。比如基于內(nèi)容的推薦，很接近一個搜索引擎，實際上很多推薦引擎底層的技術(shù)實現(xiàn)，尤其是數(shù)據(jù)存儲上大量借鑒了搜索相關(guān)技術(shù)，比如按照興趣標(biāo)簽對推薦候選池做倒排索引。另外，搜索是針對個人用戶的，一個用戶發(fā)起一個請求，而推薦系統(tǒng)既可能真對單個用戶進(jìn)行推薦，也可能針對用戶群進(jìn)行推薦。

廣告則是一個很特殊的存在，它在產(chǎn)品形式上很像推薦，總是“不請自來”，而在技術(shù)實現(xiàn)上又兼有推薦和搜索兩者特點(diǎn)，而且它又是一個商業(yè)驅(qū)動的系統(tǒng)，所以更多關(guān)注商業(yè)利益最大化。

有一個很有意思的現(xiàn)象，搜索和推薦的信息對象理論上可以共用的，也就是說可以允許用戶設(shè)置條件檢索一堆候選對象，也可以把這些候選對象主動推薦給可能感興趣的用戶面前。但是廣告的信息對象卻是另一個隔離的存在，為什么不能讓用戶直接設(shè)置條件檢索我們的廣告庫存呢，就像是一個通常的搜索引擎一樣？也許是可能的。

抽象看三者

這三個系統(tǒng)有這些特點(diǎn)，對于大多數(shù)成熟公司，他們已經(jīng)被把持在三個不同的團(tuán)隊部門手中，各自團(tuán)隊每天在同時填著大同小異的技術(shù)坑。

我們抽象一下三者的需求共性：本質(zhì)上都是在匹配，匹配用戶的興趣和需求（看成context），但匹配的目標(biāo)，條件和策略不盡相同。

進(jìn)一步抽象下去，又可以分為三步：過濾候選（filter）+排序候選（ranking）+個性化輸出（personalization）。

過濾候選這一步在搜索里面天經(jīng)地義，query解析得到查詢意圖，或者更多結(jié)構(gòu)化的搜索條件，用結(jié)構(gòu)化的查詢條件去倒排索引中獲取搜索候選。

與之相似的是廣告系統(tǒng)，搜索廣告也是拿著query去獲取候選廣告，而聯(lián)盟廣告則是拿著用戶標(biāo)簽去需求方獲取廣告候選。

filter在基于內(nèi)容的推薦策略中也有類似的過程，而其它推薦策略，比如協(xié)同過濾或者隱因子模型，一般是提前計算好的，并沒有明顯的類似搜索一樣的filter，不過我們?nèi)匀豢梢猿橄蟮匕迅鞣N不同召回策略視為filter這一步，只不過filter并不是同步進(jìn)行的，而是異步進(jìn)行的。

ranking這一步主要區(qū)別在于排序的目標(biāo)和約束。搜索的排序目標(biāo)是高相關(guān)性，無論BM25為代表的傳統(tǒng)排序模型還是以Learn to rank為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)排序，皆如此，用戶每次在搜索上花費(fèi)的時間是不是更少（而不是更多）來衡量搜索的效果。

推薦系統(tǒng)的ranking比較復(fù)雜，相關(guān)性只是很小的部分，根據(jù)推薦系統(tǒng)的產(chǎn)品形式不同，ranking時排序不同。通常推薦系統(tǒng)用CTR預(yù)估來融合各種召回策略得到的候選集，如果做得深入，還需要考慮Exploit－Explore問題。附加的約束則千變?nèi)f化：電商中，當(dāng)天買過的當(dāng)天就不能再推了，新聞推薦里，重復(fù)的新聞不能再推了，某些場景需要推薦搭配，某些場景需要推薦相似，topN 推薦還需要考慮多樣性，序列推薦要考慮前序和后續(xù)，etc。

廣告系統(tǒng)的排序更多是從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度去看，通常CPC廣告的排序方式是結(jié)合預(yù)估CTR、出價、廣告質(zhì)量三者一起考慮。同時還要考慮很多別的因素，尤其是商業(yè)因素，平臺方的要求，廣告主的要求等等，是一個純動態(tài)博弈，正如微軟亞洲研究院的劉鐵巖所介紹那樣[4]。

personalization最被推薦系統(tǒng)看重，而且在某些場合，個性化一度成為推薦系統(tǒng)的代名詞，然而個性化只是推薦系統(tǒng)的衡量指標(biāo)之一而已，個性化的前提也一定是信息夠豐富夠垂直才行；搜索的personalization相對來說就粗淺一些，常見的是利用地域等人口統(tǒng)計學(xué)來做personalization，而且對于歧義較少的query，搜索如果太個性化既沒意義又有風(fēng)險。

三者的協(xié)同

雖然事實上三個系統(tǒng)目前是軍閥割據(jù)，但其業(yè)務(wù)和技術(shù)上已經(jīng)有很多重疊，也能夠產(chǎn)生很多協(xié)同作用。

有一部分搜索需求是無法用搜索相關(guān)性滿足的，比如“一個人的夜晚聽什么歌”這樣的query，需要推薦系統(tǒng)去滿足，交互形式可能是眼下大熱的bot，也可能是傳統(tǒng)的流推薦等等。如果能夠識別出這樣的搜索請求，其實更應(yīng)該交給推薦系統(tǒng)來響應(yīng)。

推薦系統(tǒng)總體上滯后于用戶的即時需求，所以強(qiáng)大如Amazon這樣的推薦系統(tǒng)，也是有搜索引擎來與之配合的。一方面，搜索因為能夠滿足用戶的主動尋找需求，所以能夠化解一些推薦不力不及時的尷尬；另一方面，搜索可以積累用戶興趣數(shù)據(jù)；當(dāng)二者結(jié)合起來考慮時，可以避免“搜什么推什么”的窘境，整個系統(tǒng)能夠綜合考慮哪些是即時快速需求，哪些是長期興趣。

廣告系統(tǒng)，在技術(shù)上和搜索跟推薦并無本質(zhì)差異，差異在意圖不同，功能不同。對用戶的信息需求滿足，搜索和推薦離真正得到滿足之間總是有一定的鴻溝，要么是信息不足，要么是信息過載，這些鴻溝可以利用經(jīng)濟(jì)手段進(jìn)行調(diào)配，也就是廣告系統(tǒng)。

業(yè)界觀點(diǎn)

以上分析只是基于純粹技術(shù)和業(yè)務(wù)角度的簡單分析，結(jié)束軍閥割據(jù)，一統(tǒng)天下似乎是人民的殷殷期盼，然而，這個“人民”似乎只有你我這種站在“上帝視角”的人們。前面提到，之前在微博上，一眾從業(yè)者集體討論過這個問題[2][3]，討論總結(jié)為：

• 幾乎所有人都覺得這個提法是意料之中，也承認(rèn)三者有統(tǒng)一的概念基礎(chǔ)，對此亦有共識；
• 僅有少數(shù)公司（豆瓣）有成功的統(tǒng)一案例，并沒有人提出業(yè)界還有類似案例；
• 少數(shù)前輩（@清風(fēng)運(yùn)文，@張棟_機(jī)器學(xué)習(xí)） 三個系統(tǒng)都經(jīng)歷過，認(rèn)為實際上困難重重，困難不在框架上，在細(xì)節(jié)上，各自優(yōu)化需求差別很大；
• 還有一些人調(diào)侃說來自人的困難大于技術(shù)上的困難，這個自己體會不一樣，沒法寫論文。

總之，從這篇微博看到的討論來說，幾乎都持悲觀態(tài)度。

我的看法

基于以上的討論觀點(diǎn)及事實，雖然業(yè)界很悲觀，但并不是毫無希望，總結(jié)幾點(diǎn)：

1. 三者有統(tǒng)一的可能性，而且不低；

2. 在已經(jīng)被割據(jù)的公司里，再重新一統(tǒng)天下非常困難，投入產(chǎn)出比會很低；

如果要統(tǒng)一，從0就開始，所以更適合創(chuàng)業(yè)公司或中小公司，可能這也是為什么豆瓣有成功案例的原因；

3. 由于人的因素很重，所以從一開始就應(yīng)該把三者劃歸一個團(tuán)隊來統(tǒng)一規(guī)劃，人員配置上：技術(shù)上統(tǒng)一，業(yè)務(wù)上分開。

4. 必須用數(shù)據(jù)證明統(tǒng)一之后比統(tǒng)一之前好，而不是工程師自己“感覺不錯”，這個“好”可以體現(xiàn)在實際上的業(yè)務(wù)指標(biāo)提升，也可以體現(xiàn)在開發(fā)效率提升。

參考文獻(xiàn)

[1] Information Seeking: Convergence of Search, Recommendations and Advertising

[2] http://ml.memect.com/remix/3783095167238447.html

[3] 看了Hector Molina在Recsys’14上提的Search……來自Arber

[4] 劉鐵巖：在微軟大學(xué)的三次華麗轉(zhuǎn)型

作者：陳開江@刑無刀（微信：kaijiang_chen），資深推薦系統(tǒng)從業(yè)者，歡迎交流。

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