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.
Zilliz Cloud Delivers Better Performance and Lower Costs with Arm Neoverse-based AWS Graviton
Zilliz Cloud adopts Arm-based AWS Graviton3 CPUs to cut costs, speed up AI vector search, and power billion-scale RAG and semantic search workloads.
Vector Databases vs. Hierarchical Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a hierarchical database for organizing data in parent-child relationships with efficient top-down access patterns.