问题一：广告ad侧特征与推荐content侧特征目前为何还无法对齐？
广告ad侧特征与推荐content侧特征目前为何还无法对齐？
参考回答：
广告ad侧特征与推荐content侧特征目前还无法对齐，主要是因为广告物料和推荐物料是异构的，它们之间不存在直接的映射关系。因此，在将推荐物料的数据用于增强广告样本时，需要采取特定的策略来处理这种特征不对齐的问题。
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问题二：在广告场景中，随着业务的发展，面临了哪些阶段的挑战？
在广告场景中，随着业务的发展，面临了哪些阶段的挑战？
参考回答：
在广告场景中，随着业务的发展，主要面临了三个阶段的挑战：首先是上线初期的新场景冷启问题；其次是广告点击率低，面临进一步扩量的难题；最后是广告CPM提升以及业务收益压力问题。针对不同阶段的挑战，需要采取相应的算法优化和业务策略来调整和改进。
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问题三：支付宝在多场景广告投放中使用了哪些技术方案？
支付宝在多场景广告投放中使用了哪些技术方案？
参考回答：
支付宝在多场景广告投放中采用了多种技术方案，如SharedBottom、MMOE、PLE、ESSM、STAR、PPNet、M2M、APG等，这些都是工业界多场景/多任务统一建模的代表性方案。
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问题四：多场景/多任务统一建模的优点是什么？
多场景/多任务统一建模的优点是什么？
参考回答：
多场景/多任务统一建模的优点主要包括：多场景数据增强，可以缓解小场景样本稀疏问题，提高模型的泛化能力；同时，统一建模便于模型的维护和统一优化。
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问题五：为什么新场景在积累大量样本数据后考虑单独建模？
为什么新场景在积累大量样本数据后考虑单独建模？
参考回答：
新场景在积累大量样本数据后考虑单独建模，
一方面是因为该场景已成为支付宝广告的top流量入口，为单独建模提供了可能性；
另一方面，该场景与其它场景的广告供给以及用户行为差异性明显，单独建模可能更好地匹配该场景的样本数据分布。
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