Трансформация рекомендаций рекламы: путь SmartNews с Milvus
В быстро меняющемся мире новостных приложений SmartNews стал доминирующей силой, добившись беспрецедентного успеха в вовлечении пользователей с момента своего основания в 2012 году. Компания со штаб-квартирой в Токио, Япония, и со значительными достижениями в США столкнулась с уникальной задачей — оптимизацией рекламных рекомендаций для своей высоко вовлеченной пользовательской базы. Путь от вызова к триумфу включал преодоление технических препятствий, изучение инновационных решений и, в конечном итоге, успех с Milvus.
SmartNews требовались персонализированные рекламные рекомендации в реальном времени для стремительно растущей вовлеченности пользователей.
Вовлеченность пользователей SmartNews стремительно росла, превзойдя таких гигантов отрасли, как Apple News и Google News, по среднему ежемесячному вовлечению пользователей по состоянию на июль 2021 года. Однако этот успех породил новую задачу — доставлять своевременную и релевантную рекламу взыскательной аудитории. Шу, инженер AI-инфраструктуры в SmartNews, подробно описал технические препятствия: высокоразмерные разреженные признаки и необходимость быстрого извлечения неструктурированных данных в их крупномасштабных системах машинного обучения.
Существующее решение, FAISS, оказалось громоздким и неэффективным, особенно по мере расширения платформы. Поддержание высоких стандартов вовлеченности пользователей требовало решения, способного справиться со сложностью их данных и предоставлять рекламные рекомендации в реальном времени.
Milvus существенно влияет на оптимизацию рекламной рекомендательной системы SmartNews
SmartNews обратилась к Milvus после тщательного двухмесячного этапа исследований в поисках решения, способного обрабатывать запросы с высокой пропускной способностью и низкой задержкой — критически важные для системы рекламных рекомендаций в реальном времени.
Возможности Milvus по поиску по векторному сходству стали ключевыми для оптимизации динамического извлечения рекламных векторов SmartNews. На этапе POC Milvus соответствовал строгим требованиям SmartNews к задержке P99 < 10 мс, что крайне важно для нашей системы рекламных рекомендаций в реальном времени. Шу, один из инженеров SmartNews, подчеркнул, что Milvus позволил команде отображать несопоставимые типы данных в векторы, обеспечивая эффективный поиск сходства для связи пользователей с наиболее релевантной рекламой. Эта возможность оказалась крайне важной, поскольку SmartNews обрабатывала миллионы векторов в реальном времени для предоставления персонализированных рекламных рекомендаций.
Помимо рекламных рекомендаций, Milvus продемонстрировал свою универсальность в других приложениях машинного обучения. Команда SmartNews также использовала Milvus для обновлений данных и индексов в реальном времени, что было жизненно важно для поддержания актуальности моделей рекламных рекомендаций.
Признавая ценность разработки, управляемой сообществом, SmartNews активно вносила в сообщество Milvus такие функции, как «hot reload», улучшая как внутренние операции, так и более широкое сообщество разработчиков.
Внедрение Milvus: от технического обновления к ощутимому успеху
Внедрение Milvus было не просто техническим обновлением; оно принесло SmartNews реальные бизнес-результаты. Юсуп, другой инженер SmartNews, подчеркнул, что функция псевдонимов коллекций Milvus упростила процесс обновления, решив проблему громоздкого механизма обновления векторов.
Оптимизированная система рекламных рекомендаций на базе Milvus привела к более релевантной рекламе, увеличению показателей кликабельности и, в конечном итоге, росту рекламной выручки. Кроме того, обновления данных и индексов в реальном времени позволили SmartNews быстро адаптироваться к меняющемуся поведению пользователей, обеспечивая стабильно релевантные рекомендации.
SmartNews обновила свой Milvus до версии 2.2.4 и теперь готовится к следующему этапу технологической эволюции. Деннис Чжао поделился: «Новая версия обещает ещё более высокую производительность и масштабируемость, и мы рады использовать новые функции для создания ещё более работающих в реальном времени и надёжных систем».
Резюме
Среди новостных приложений SmartNews демонстрирует, как стратегический технологический выбор, такой как внедрение Milvus, может не только преодолеть трудности, но и вывести платформу на новые высоты удовлетворённости пользователей и успеха бизнеса. Синергия инноваций и сотрудничества закрепила за SmartNews позицию первопроходца, создав основу для дальнейшего совершенства в рекомендациях рекламы в реальном времени.
Читать далее
Introducing Loon: A New Storage Engine for Vector Data That Never Stops Changing
Loon is a new storage engine for Milvus 3.0 and Zilliz Vector Lakebase, built to manage evolving vector datasets with ColumnGroups, row ID alignment, and Manifests.
Milvus/Zilliz + Surveillance: How Vector Databases Transform Multi-Camera Tracking
See how Milvus vector database enhances multi-camera tracking with similarity-based matching for better surveillance in retail, warehouses and transport hubs.
DeepSeek vs. OpenAI: A Battle of Innovation in Modern AI
Compare OpenAI's o1 and o3-mini with DeepSeek R1's open-source alternative. Discover which AI model offers the best balance of reasoning capabilities and cost efficiency.