中國網民瀏覽習慣與眾不同
新浪科技：因為是全球化產品，您比較熟悉中國團隊的事情，中國團隊我們會做些什么事情，對Google廣告系統的支持？
郄小虎：我們團隊和Google廣告進行平臺開發的，我們開發的是同一個系統，不管中國客戶美國客戶，他使用的系統是同一個系統，我們是上千、上萬人開發系統，而不是幾十人幾百人，我們站在巨人的肩上，我們享受前面天才工程師搭建的系統。
中國的團隊對中國市場有更深的了解，他們經常看到中國用戶的特殊需求。我們會在進行核心系統系統開發之外，把這些用戶的需求反饋到我們全球團隊，我們會把這些功能實現出來。
我可以舉一個例子，在世界上大多數國家，當用戶瀏覽一個頁面的時候，他們的注意力會集中在頁面的某些區域，這個區域大概呈現出英文字母的“F”型，主要在頁面最上面和最左邊，這些是頁面關注度很高的區域。
我們發現中國用戶瀏覽習慣不一樣，他們關注焦點是均勻分布在頁面所有位置，他們哪兒都看。因為由于頁面設計的特點，用戶會跳過頁面上面的位置，頁面上面經常出現不太相關的細節他們經常跳過，到頁面的后半部，發現這個用戶行為之后，我們對系統做了調整。我們意識到作為這樣的產品，如果我們只關注頁面的上部和左部是不夠的對中國的用戶來講，我們對頁面的底部加入大量的信息，對于關鍵字的建議等等。這是中國團隊為全球廣告團隊作出貢獻的例子，這不僅讓中國廣告系統收益，發現其他國家用戶也有這樣的瀏覽習慣。
新浪科技：您說的工程師是全球部署的是嗎？各個不同的地方的改動，都會影響產品的形態是嗎？
郄小虎：是。我們是在同一個系統上進行開發，可以開發出針對每個國家地區的用戶需要的特殊功能，針對這個功能，可以只對這個國家用戶開放。在不適用的國家，會把這個功能關掉是可以選擇的。
Google廣告核心系統：海量存儲、機器學習、實時匹配
新浪科技：剛才tiger給我們講了工程師在做Google廣告系統的時候，會面臨的一些問題，我們想了解工程師在技術上面，會面臨什么樣，除了之前說的資金壓力，他們在技術上會面臨什么樣的問題呢？
郄小虎：廣告系統是非常大型的分布式系統，對完成每一次用戶請求這個過程并不復雜，我們想象需要一個數據庫存儲所有廣告信息，需要一個截面給廣告商使用，他們通過頁面他們購買的關鍵字，對于每一個關鍵字的售價和廣告信息等。數字信息會被傳到全球所有瀏覽器上去，用戶在搜索時，會提供給相應匹配的廣告信息展示給用戶，會被回傳下來，用戶月底會收到帳單。
對Google最大的挑戰是，我們如何相應海量的廣告商數據、用戶數據，每天超過十億的客戶訪問量。每一次的用戶請求，要進行非常復雜的競拍過程，這里需要牽涉到上千臺機器的協同工作。
相比其它部來說，搜索來講，廣告系統對搜索同步性非常高。如果搜索一個網站，網站會進行更新如果我經過一段延遲看到廣告最新的內容，大家都是可以接受的。對于廣告平臺上的應用來講，廣告商他們經常會把一個新的廣告上線，或把已有的廣告下線他們會買新的關鍵字和進行調整，這些改動需要在新的時間內生效。
新浪科技：您能給我們總結出什么樣的機制，在支撐Google的正常運轉嗎？
郄小虎：這個系統簡單分成三大模塊，首先要海量存儲系統，這個系統需要存儲所有用戶廣告商的廣告數據，包括關鍵字、出價、預算、廣告創意。同時它要記錄所有的用戶行為，包括每一次廣告展示，每一次廣告的點擊、轉換等等。
對于這個數據庫來講，它需要處理大量的海量數據，我們的系統中現在有超過上百萬的廣告客戶，如果你假設每一個廣告客戶購買一千個關鍵字數據量是相當大的。
經常我們的系統需要完成一些我們的分析工作，比如說我們想知道最多的關鍵字是哪一個，或者說這段時間內用戶搜索的關鍵字是哪些，這些請求是傳統數據庫不能完成的，是由我們工程師開發的超大容量的數據庫進行支持。
第二個模塊是機器學習系統。這個系統對我們記錄下來的所有事件分類、分析、處理。比如我們對廣告和一個關鍵字的相關性進行處理，我們會對一個頁面上面的概念進行抽取，我們會對用戶的點擊，以及轉換機器學習。機器學習系統會建立非常大數學模型，這是支持我們廣告質量的分的核心系統。
最后一個是實時匹配系統，這個系統完成了我們競拍過程，每一個客戶請求到來之后，我們會從機器系統中找到可以匹配的廣告，從當中提取的模型對請求進行預算，對每個廣告進行評分，最終完成競拍的過程，把排名前面的廣告展示在前面。
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