搜索广告是一种常见的互联网营销方式，商家（广告主）根据商品特点自主购买特定的关键词，当用户输入这些关键词时相应的广告商品就会展示在用户看到的页面中。随着互联网的快速发展，搜索广告和电商广告在互联网广告中的占比越来越高，成为互联网行业Z主要的商业模式之一。与此同时，搜索广告以其巨大的商业价值和研究价值吸引了大量的专家学者，在学术界得到了广泛的研究。
阿里巴巴（淘宝、天猫）是中国Z大的电子商务平台，为数亿用户提供了便捷优质的交易服务，也积累了海量的交易数据。阿里妈妈作为阿里巴巴广告业务部门，在过去几年利用这些数据采用深度学习、在线学习、强化学习等人工智能技术来高效准确地预测用户的购买意向，有效提高了用户的购物体验和广告主的ROI。然而，作为一个复杂的生态系统，电商平台中的用户行为偏好、商品长尾分布、热点事件营销等因素依然给转化率预估带来了巨大挑战。比如，在双十一购物狂欢节期间，商家和平台的促销活动会导致流量分布变化剧烈，在正常流量上训练的模型无法很好地匹配这些特殊流量。如何更好地利用海量的交易数据来高效准确地预测用户的购买意向，是人工智能和大数据在电子商务场景中需要继续解决的技术难题。