Pinterest объединил свои модели взаимодействия с рекламой из трех отдельных, специфичных для поверхности моделей в единую унифицированную архитектуру. Это изменение было направлено на устранение неэффективности, такой как медленная итерация, избыточные затраты на обучение и бремя обслуживания. Проект следовал стратегии, отдающей приоритет простоте и безопасной итерации, начиная со слияния самых сильных компонентов. Изначальная базовая унифицированная модель показала улучшения в автономном режиме, но увеличила затраты, что привело к дальнейшему совершенствованию. Усовершенствованная архитектура включила элементы с разных поверхностей, такие как MMoE и длинные последовательности пользователей, достигнув лучших результатов при более разумных затратах. Была реализована калибровка для конкретных поверхностей для эффективной обработки различий в распределении трафика по поверхностям. Многозадачное обучение и экспорт для конкретных поверхностей были введены для гибкости и итераций для конкретных поверхностей. Оптимизация эффективности, включая слои проекции и широковещательную рассылку на уровне запросов, снизила затраты на инфраструктуру и задержку. Унифицированная модель продемонстрировала значительные улучшения как в автономных, так и в онлайн-метриках. Эта консолидация позволяет быстрее и последовательнее улучшать показатели. Наконец, следующим шагом является объединение поверхности "Похожие пины" с акцентом на эффективность модели.