Авито: ML-ранжирование монетизации от CTR до сделок

Система из трёх моделей: CTR-модель предсказывает вероятность клика после показа объявления, CVR-модель — вероятность целевого действия после клика (чат, звонок, бронирование), а модель корректировки ставки подстраивает цену клика под вероятность целевого действия. Ключевая находка — query cross-entropy loss, комбинирующая обычный логлосс с групповым, чтобы удержать среднюю цену клика и при этом скорректировать ставки под качество трафика. Позиционное смещение снимается двумя способами: каскадом из трёх CatBoost и inverse propensity weighting. Качество меряют стратифицированным ROC-AUC по каждому поисковому запросу, калибровку — метрикой RIG. Для транзитных запросов применяется мультитач-атрибуция со взвешенными кликами.

Вендор и технология: Авито, каскад CatBoost и DL-моделей с собственной функцией потерь.

Оптимизация только на клик ведёт к покупке дешёвого некачественного трафика. Атрибуция сделки к конкретному показу осложняется тем, что путь пользователя растягивается на дни и недели, а ранние запросы в цепочке зашумлены.

• Перейти от оптимизации CTR к оптимизации целевых действий

• удержать среднюю цену клика при корректировке ставок

• снять позиционное смещение

• обеспечить калибровку вероятностей

• довести DL до продакшена в CTR

• Результаты

• Числовых результатов не раскрыто

• DL-модель для CTR выведена в прод и обходит CatBoost, предсказание сделок остаётся нерешённым из-за длинного пути пользователя Сроки

• Публикация 11.08.2026