广告投放过程中负样本/正样本是什么意思？

我们再抖音巨量引擎、百度、腾讯广告等进行推广过程中会看到负样本等专业术语，包括我们转化宝系统使用获客助手投放的过程中也会看到客户流失会回传负样本或微信删除事件，那么他们是什么意思呢？

在机器学习和数据挖掘领域，"正样本"和"负样本"是分类任务中常见的术语，它们在广告投放过程中的应用主要体现在广告点击预测模型的训练上。

• 正样本：在广告点击预测的上下文中，正样本通常指的是那些被点击过的广告，即用户对这些广告产生了兴趣并进行了点击。在训练模型时，正样本用来帮助模型学习哪些特征或组合的特征会导致广告被点击。
• 负样本：相对地，负样本指的是那些没有被点击的广告，即用户对这些广告没有产生兴趣或没有进行点击。在训练模型时，负样本用来帮助模型学习哪些特征或组合的特征不会导致广告被点击。

在广告投放过程中，通过分析大量的正样本和负样本，可以训练出一个预测模型，该模型能够预测用户对特定广告的点击概率。这个概率可以用来优化广告的投放策略，例如，提高高点击概率广告的曝光率，降低低点击概率广告的曝光率，从而提高广告的整体效果和ROI（投资回报率）。

然而，由于正样本（被点击的广告）通常远少于负样本（未被点击的广告），这种不平衡的数据分布可能会对模型的训练造成影响，因此在实际操作中，可能需要对数据进行采样平衡，以确保模型的准确性和泛化能力。