【AI大模型】【赋能】广告匹配

发布日期：2024-07-25 08:40:28 浏览次数： 2695

近期考虑AI结合business的一些场景！如下是搭建的一个简易的数字广告过程！应用大模型的能力来赋能，一起来Get!

看效果

PS：本次的实验中，就假定了这用户的profile是automation 汽车爱好者

话原理

如下是本次实验的展示广告的基本单元，包含媒体（web站）、SSP（供应方平台）、DSP（需求方平台），简单理解就是广告过程是，不同的DSP会去就一次展示请求填充不同的广告，SSP会做内部的竞价，获胜DSP可以填充广告，最后是在媒体上展示！

左侧的标准逻辑推荐展示儿童衣服的逻辑大致如下，因为用户是汽车爱好者，给他推荐了儿童衣服，用户不会点击...

好的，实现上就是如下的3个DSP分别报价，价高者得；

AI的大模型能优化这个结果吗，如下离线的把要投放的广告主的素材的内容做抓取、信息提取，利用大模型做广告主网站信息和既定分类的Match，形成广告主投放信息的既定Match，当一个用户过来的时候，可即时根据profile的信息对要展示广告进行Match匹配度过滤，再是常规的竞价，，这里的用户大概率就会点击了...发生后续事件

下面是借助一个工作流dify搭建的网站内容提取步骤！实践部分是第一个广告展示逻辑，基于大模型的没有呈现可以自行尝试！

来实践

1、项目结构如下

2、app.py

from flask import Flask, request, jsonifyimport requestsfrom pymongo import MongoClientfrom flask_cors import CORSapp = Flask(__name__)CORS(app)# 连接 MongoDBclient = MongoClient('localhost', 27017)db = client.ad_database# 示例广告数据ads = [{"id": 1, "url": "http://www.1989c.com/youxigonglue/84353.html", "img": "https://p26.toutiaoimg.com/origin/tos-cn-i-qvj2lq49k0/6043ee8e5c6249269b24439bc37311ac?from=pc"},{"id": 2, "url": "http://www.maomaopost.com/", "img": "https://k.sinaimg.cn/n/sinakd20115/448/w624h624/20231115/1451-414b3203772c419fa230560a335ac8c3.jpg/w700d1q75cms.jpg"}]dsp_urls = ['http://localhost:5001/dsp','http://localhost:5002/dsp','http://localhost:5003/dsp']def save_user_profile(user_id, profile_data):db.user_profiles.update_one({'user_id': user_id},{'$set': profile_data},upsert=True)def select_ad_based_on_profile(profile):if 'interests' in profile and 'sports' in profile['interests']:return ads[0]else:return ads[1]@app.route('/ssp', methods=['POST'])def ssp():print('Received a request at /ssp')data = request.jsonprint('Request data:', data)user_id = data.get('user', {}).get('id')if not user_id:print('Missing user id')return jsonify({'error': 'Invalid request: missing user id'}), 400user_profile = db.user_profiles.find_one({'user_id': user_id})if user_profile:selected_ad = select_ad_based_on_profile(user_profile)else:selected_ad = ads[0]bid_responses = []for dsp_url in dsp_urls:try:response = requests.post(dsp_url, json=data)if response.status_code == 200:bid_responses.append(response.json())else:print(f"Error response from DSP at {dsp_url}: {response.status_code}")except requests.RequestException as e:print(f"Error contacting DSP at {dsp_url}: {e}")if not bid_responses:return jsonify({'error': 'No valid bids received'}), 400highest_bid = max(bid_responses, key=lambda x: x['seatbid'][0]['bid'][0]['price'])print('Sending bid response:', highest_bid)# 直接将 adm 字段的内容传递给前端highest_bid['adm_content'] = highest_bid['seatbid'][0]['bid'][0]['adm']highest_bid['adomain'] = selected_ad['url']return jsonify(highest_bid)@app.route('/user/<user_id>', methods=['POST'])def update_user_profile(user_id):profile_data = request.jsonif not profile_data:return jsonify({'error': 'Invalid data'}), 400save_user_profile(user_id, profile_data)return jsonify({'status': 'success'})@app.route('/')def index():return """<div id="ad-space"></div><script>fetch('http://127.0.0.1:5000/ssp', {method: 'POST',headers: {'Content-Type': 'application/json'},body: JSON.stringify({"id": "1","imp": [{"id": "1", "banner": {}}],"user": {"id": "user123"}})}).then(response => response.json()).then(data => {const adSpace = document.getElementById('ad-space');adSpace.innerHTML = ''; // 清空广告位内容// 直接设置 adm_contentconst admContent = data.adm_content;adSpace.innerHTML = admContent;}).catch(error => console.error('Error:', error));</script>"""if __name__ == '__main__':app.run(port=5000)

3、dsp.py

from flask import Flask, request, jsonifyapp = Flask(__name__)@app.route('/dsp', methods=['POST'])def dsp():data = request.jsonuser_id = data['user']['id']# 简单出价逻辑，可以根据实际情况优化bid_price = 0.5# 默认出价response = {"id": data['id'],"seatbid": [{"bid": [{"id": "1","impid": data['imp'][0]['id'],"price": bid_price,"adm": '<a href="https://www.xiaohongshu.com/explore/6323e4fc00000000080087db"><img src="https://n.sinaimg.cn/sinacn22/268/w1600h1068/20180416/3728-fzcyxmv5793322.jpg" /></a>'}]}]}return jsonify(response)if __name__ == '__main__':app.run(port=5001)