From Clicks to Conversions: Architecting Shopping Conversion Candidate Generation at Pinterest

From Clicks to Conversions: Architecting Shopping Conversion Candidate Generation at Pinterest

摘要

Pinterest针对稀疏且嘈杂的转化广告数据，创新性地构建了多场景统一模型。通过并行DCN v2+MLP架构增强特征交叉能力，并采用多任务学习融合点击与转化信号。关键设计包括：基于停留时间的点击权重调整、广告主层级损失函数引入，以及负样本优化策略。该模型使购物转化量提升2.3%，点击率增长1.5%，同时广告主投资回报率提高3.1%，实现了用户体验与商业价值的双赢。