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过去一年新零售开始风起云涌，电子商务营销开始进入消费者运营阶段，阿里妈妈针对性发布了全新的营销优化平台TMOP；今年它还特别加入了品牌广告的技术内容，披露了自研算法XSHALE的进展。除此之外，阿里妈妈继续扮演在广告技术领域的领跑角色，推出了自研的分布式深度学习框架XDL，让AI技术在超大规模的工业级数据上产生了真金白银。

以第二代半监督图深度学习算法LasGNN为例，通过异构图卷积，LasGNN同时刻画了标注信息和图结构信息。标注信息给LasGNN提供了点击、成交等核心抓手指标；图结构信息为LasGNN提供了大量同一数据生态的一致性知识，帮助LasGNN更好地认知用户意图和商品/广告物料之间的关系。林伟特别提到两点：1）通过图卷积， LasGNN能够将用户的搜索序列变成搜索子图，更立体全面地捕捉用户意图；2）图卷积的传播机制有很强的推理泛化能力，可以使LasGNN对新广告更友好。

仇光提到，在TMOP平台的设计中，特别强化了“自动化”这个特点，在人工智能的帮助下，客户只需简单的操作，剩下的事情全部由平台来自动帮他实现，更精准、更智能、更普惠。

在淘宝、优酷等品牌广告业务中，存在大量特定业务需求，比如广告主优先级、资源互斥、复杂的频次控制需求等，我们将其全部抽象为算子，作为最优化问题的约束条件；

从运营流量转向运营消费者，这显然成为了整个大淘系所倡导和引领的新风向。对此，阿里妈妈在营销领域也早有布局，此次发布的营销优化平台TMOP正是基于其搜索业务的多项探索而重磅推出的。

以消费者运营为中心的思路，意味着每一个消费者都是独特的，打破了商品维度的单一化运营。因此，千人千面的特色在TMOP尤为明显，不仅是商品呈现，还是创意图片，乃至商品信息，不同消费者看到同一个商品的标题都会不一样，机器可以根据消费者特性，实时动态匹配新标题。仅仅通过动态标题这一项，点击率就实现了2%均值的提升。

智能算法构建全域营销大图，图深度学习精确理解用户意图

阿里妈妈的XDL深度学习框架，是基于阿里巴巴海量规模的业务场景实践，全新设计和研发的新一代分布式深度学习框架。XDL独创了四大关键范式（新数据范式、新模型范式、新能力范式、新架构范式），使其真正具备工业级强度。XDL实现了千级节点并发的近似线性计算加速比，能容纳千亿规模稀疏参数训练、在线流式训练，以及全流程异步流水线最大化硬件饱和率的能力。

通过分布式的参数服务器架构解决大规模二部图分配优化问题，通过梯度下降迭代求解可以在精度和速度之间权衡，通过安排任务优先级形成有向无环图进行多任务并行化批处理，在投放过程中根据保量完成情况进行实时调整。

精准保量是其中非常核心的算法，阿里妈妈品牌广告的技术创新主要体现在三方面——