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关键词

广笔记02-广基础

广中的是为了解决什么问题,以及解决这些问题需要什么样的业务描述框架。 可衡量的效果以及相应的优化,是在线广区别于线下广的主要特点。 在大多数广产品中,可以通过优化的主要是收入部分,而千次展示期望收入(expected Cost per Mille,eCPM)正是广最为核心的量化指标之一。 广的核心问题 广的核心问题:为一系列用户与上下文的组合找到最合适的广投放策略以优化整体广活动的利润。 广核心挑战可以用一个最优化问题来表达: ? 这部分与行业密切相关,更多地属于站内运营而非广的范畴。 结方式与eCPM估的关系 对于大多数广产品来说,需要给定(a,u,c)三元组的eCPM以进行决策。 将某个广位以独占方式交给广主,并按独占的时间段收取费用的方式。严格讲属于销售方式而非模式,因为价格是双方事先约定,无须量。 CPM(Cost per Mille)结。按照千次展示结

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广笔记-广技术概览

个性化系统框架 广是根据个体用户信息投送个性化内容的典型系统之一。在介绍广系统的架构之前,先看看一般的个性化系统是如何构成的。 ? 各类广系统优化目标 广系统的优化目标是提高广产品的利润: ? 任何一个具体的广系统,都是为了优化上面的目标而设的。 广系统架构 在一个完整的广系统架构中数据的记录、交易、流转、建模和使用,这些是广澳系统最核心的驱动力,也从本质上决定了广产品的变现能力和利润空间。 ? 在线高效地广的eCPM,并进行排序的模块。eCPM的主要依赖于点击率估,需要用到离线得到的CTR模型和特征,可能用到实时点击率特征。 收益管理。 广系统主要技术 受众定向问题:特征提取,即对a,u,c打标签以方便后续建模和市场售卖的问题; 如果不考虑全局最优,广系统主要靠eCPM估,特别是点击率预测来完成每一次展示时的局部优化。

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    广——广定向实践

    广学涉及到很多的不同的学科知识,包括大规模搜索,文本分析,机器学习,信息检索以及经济学等等。 在广中,其核心问题是在给定的环境下,找到用户和广之间的最佳匹配,在斯坦福大学的广学中如下的定义: Computational advertising = A principled way 3.2、基于社区的广定向 社区划分是社交网络中研究比较多的一个话题,对于不同结构的社交网络有不同的社区划分法,如在前面涉及到的: 社团划分——Fast Unfolding法 社区划分——Label 社区划分法通过某种方式将用户划分到不同的社区中,社区内部的关系较为强烈,社区与社区之间有比较明显的界限。 参考文献 细数广定向 精准广投放 斯坦福大学的广

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    广笔记04-合约广

    广位合约 广位合约是最早产生的在线广售卖方式。它指媒体和广主约定在某一时间段内某些广位上固定投放该广主的广,相应的结方式为CPT。 水平方向是定向技术在广信息接受过程中大致起作用的阶段,垂直方向为定性的效果评价。 地域定向。地域定向可以被认为是一种上下文定向,不过其很简单,仅仅需要简单地查表就可以完成。 行为定向的框架、法和评价指标奠定了在线广数据驱动的本质特征,并催生了相关的数据加工和交易的衍生业务。 展示量合约 互联网主流的品牌广投放方式是按照CPM结的展示量合约。展示量合约指的是约定某种受众条件下的展示量,并按照事先约定好的单位展示量价格来结。 从交易模式上看,展示量合约仍然是比较传统的交易模式,但从技术层面上看,这种模式的出现实际上反映了互联网广驱动的本质:分析得到用户和上下文的属性,并由服务端根据这些属性及广库情况动态决定广候选。

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    广】不懂这些专业术别说你懂广

    关于广,可以写很多内容,本篇主要介绍在广行业中的专业术,及时大家可能不从事广行业,但是了解业务知识帮助还是很大的,比如有利于对腾讯广法大赛理解更加深入。 CPD: Cost Per Day 按天费 CPS: Cost Per Sales 按销售额费,是一种以实际销售产品数量来广费用的广公式: (cost / ad impressions) * 1000,主要用于竞价广排序。 需要注意的是,不同费方式的广eCPM并不相同,按CPC费的广eCPM=1000*pctr*CPC,而按曝光费的广eCPM=CPM。 pCTR/pCVR p表示predicted,我们需要准确的预估pCTR/pCVR用于eCPM对广精准的排序,才能实现平台与广主共赢。

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    广》笔记

    CPA(每行动成本,Cost Per Action)价方式是指按广投放实际效果,即按回应的有效问卷或定单来费,而不限广投放量 广基础 广有效性原理 广效果产生过程分为选择、解释、态度三大阶段 :广传达的信息希望能给用户留下长久的记忆 决策 互联网广的技术特点 技术和导向 效果的可衡量性 创意和投放方式的标准化 媒体概念的多样化 数据驱动的投放决策 广的核心问题 点击率(Click ,CVR):转化次数与到达次数的比率 eCPM:单次点击广产品带来的收益 * 点击率 广费模式 CPM结:按照千次展示结 CPC结:按点击结 CPS(cost per sale)/CPA 因此虽然各个广位的点击率差别很大,DSP还是可以自行精细估点击率,并实时出当前展示的合理eCPM。 需求方平台 与ADX相对应,以RTB方式购买广的产品形态就是需求方平台,即DSP。 从自有广库中根据当前受众标签检索合适的广候选,并估每个广候选的eCPM 排序得到eCPM最高的广候选以及相应的eCPM值 rmax 同样根据环境信息和受众标签估出各个合作的广网络大致的eCPM

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    广笔记05-搜索广与竞价广

    执行方式为: 先将用户输入的查询分词,当这个词集合与广主设定的关键词集合完全一致时,就触发精确匹配。 短匹配。当用户的查询完全包含广主关键词或关键词集合时,就认为匹配成功,触发相应的广候选。 广泛匹配。当用户的查询词与广主的关键词高度相关时,即使广主并未提交这些查询词,也可能被匹配。 否定匹配。由于广泛匹配和短匹配都是系统自动完成, 可能出现一些匹配不精准的情况。 短匹配和广泛匹配都属于拓词匹配,将其与否定匹配相结合,广主可以比较自由地在流量和质量之间找到平衡点。 2.广放置 广放置:当广候选完成排序以后,需要分别确定北区和东区的广条数。 位置拍卖与机制设 以搜索广为代表的竞价广是用拍卖的方式销售广展示机会的,系统根据广主的出价以及由此出的eCPM,决定谁可以得到某次展示的广位。 广排序 竞价广排序的准则是eCPM,在CPC结情形下,对eCPM的估转换为对点击率的估问题。

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    广——搜索广技术初窥

    ) 展示广(Display Ads) 上下文广(Contextual Ads) 移动广(Mobile Ads) 游戏广(Gaming Ads) 2.3、涉及的领域 广是一个融合多个学科的方向 短匹配(Phrase),当用户的查询完全包含广主关键词及关键词的插入或颠倒形态时,就人为匹配成功。 用于相关性的方法主要有: 机器学习法 信息检索 3.3、点击率预估 广主是按照每次的点击付费的,因此准确的点击对于广的排序和竞价都显得尤为重要。 广的点击率预估是广中研究比较多的技术,通常使用机器学习的方法对广点击率进行预测,如Logistic回归,GBDT法等等。在前面的文章中,有介绍。 通常,可以有两套学习法,一是离线训练,一是在线训练,在线训练的目的就是实时调整线上的模型。 3.4、RAP问题 RAP问题指的是:Ranking,Allocation和Pricing问题。

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    广——搜索广技术初窥

    ) 展示广(Display Ads) 上下文广(Contextual Ads) 移动广(Mobile Ads) 游戏广(Gaming Ads) 2.3、涉及的领域 广是一个融合多个学科的方向 短匹配(Phrase),当用户的查询完全包含广主关键词及关键词的插入或颠倒形态时,就人为匹配成功。 用于相关性的方法主要有: 机器学习法 信息检索 3.3、点击率预估 广主是按照每次的点击付费的,因此准确的点击对于广的排序和竞价都显得尤为重要。 广的点击率预估是广中研究比较多的技术,通常使用机器学习的方法对广点击率进行预测,如Logistic回归,GBDT法等等。在前面的文章中,有介绍。 通常,可以有两套学习法,一是离线训练,一是在线训练,在线训练的目的就是实时调整线上的模型。 3.4、RAP问题 RAP问题指的是:Ranking,Allocation和Pricing问题。

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    广——平滑CTR

    一、广的基本概念 1、广的形式 在互联网发展的过程中,广成为了互联网企业盈利的一个很重要的部分,根据不同的广形式,互联网广可以分为: 展示广(display ads) 赞助商搜索广(sponsored image.png 广点击率对于在线广有着重要的作用,在网络中,对于有限的流量,通常要选择出最优质的广进行投放,此时,CTR可以作为选择广和确定广顺序的一个重要的标准。 但是在CTR时,由于数据的稀疏性,利用上述的方法得到的CTR通常具有较大的偏差,这样的偏差主要表现在如下的两种情况: 1、例如展示impression的次数很小,如11次,其中,点击的次数也很小 (这里的很小是指数值很小),如11,按照上述的CTR的方法,其CTR为11,此时的点击率就被我们估高了; 2、例如展示的次数很大,但是点击的次数很小,此时,利用上述的方法求得的CTR就会比实际的CTR 出现上述两种现象的主要原因是我们对分子impression和分母click的估不准确引起的,部分原因可能是曝光不足等等,对于这样的问题,我们可以通过相关的一些广的展示和点击数据对CTR的公式进行平滑处理

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    广——平滑CTR

    一、广的基本概念 1、广的形式 在互联网发展的过程中,广成为了互联网企业盈利的一个很重要的部分,根据不同的广形式,互联网广可以分为: 展示广(display ads) 赞助商搜索广 3、广点击率(CTR) 广点击率CTR是度量一个用户对于一个广的行为的最好的度量方法,广点击率可以定义为:对于一个广的被点击(click)的次数于被展示(impression)的次数的比值。 但是在CTR时,由于数据的稀疏性,利用上述的方法得到的CTR通常具有较大的偏差,这样的偏差主要表现在如下的两种情况: 1、例如展示impression的次数很小,如11次,其中,点击的次数也很小 (这里的很小是指数值很小),如11,按照上述的CTR的方法,其CTR为11,此时的点击率就被我们估高了; 2、例如展示的次数很大,但是点击的次数很小,此时,利用上述的方法求得的CTR就会比实际的CTR 点击率rir_i不仅与(Ii,Ci)\left ( I_i,C_i \right )相关,而且与参数α\alpha 和参数β\beta 相关,我们可以通过得到参数α\alpha 和参数β\beta

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    广笔记01-在线广综述

    无论是数据变现还是影响力变现,都是建立在流量变现的基础上,而这样的体系也是广技术所支撑的、现代的商业化产品体系。 从行为数据、全量加工和自动化应用这3个关键点来看,在线广问题是非常典型的大数据应用。 另外,该定义还阐明了广必须是有偿的、非人员的信息传播活动,这两点限制,前者使广的目标变得明确,后者使这一目标可以用的方式来优化,这些都是广产生的基础。 虽然,绝对的ROI有时难以,不过通过各个渠道之间的对比,仍然可以评估广的成本是否令人满意。 对于互联网广,一切付费的信息、产品或服务的传播渠道,都是广。 这种广的销售和运行模式与按天购买的合约广相同。 ? Reference 广第二版

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    广笔记06-程序化交易广

    动态出价的产品需求以及广主预范围内的套利,要求DSP具备点击率预测、点击价值估、流量预测、站外推荐等多方面的能力;新的技术发展趋势是根据广主提供的种子用户,利用媒体数据为广主找到行为相似的潜在用户 随后,DSP根据数据决定是否参与竞价,如果参与则并返回自己的出价。在等待一个固定的时间片后,ADX选出出价最高的DSP返回给媒体网站。 媒体网站从胜出的DSP拿到广创意并展示。 广交易平台中需要注意的产品策略,主要是如何解决给多个DSP发广请求带来的带宽和机器成本的上升。这一问题,称之为询价优化。ADX一般为CPM结方式。 出价策略 在竞价广网络中,估eCPM的目的是为了对广进行排序,而绝对的eCPM值并不需要太准确。 ADX一般按照GSP来费,可以确保有利润空间。如果高于此出价,可能存在亏损的风险;如果低于此出价,没有充分利用流量。如果没有预限制,这样的出价策略就是最有策略。 ?

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    广之在线广市场和背景

    深度学习自然言处理原创出品 签约作者:奋斗喵 1、在线广综述 在线广,指的是在线媒体上投放的广。 2、广基础 ? 图2 广基础 2.1 广有效性原理 为了探讨用技术手段优化广效果,我们先看看广从用户接触开始是如何产生最终效果的。 数字媒体的特点使在线广可以进行精细的受众定向,而技术又使得广决策和交易朝着驱动的方向发展。在数字媒体上进行受众定向,其成本可以控制得非常低,这直接催生了在线广革命。 广泛收集用户的行为数据和广反馈数据,利用的基础设施对用户打上合适的标签,同样根据数据在多个广竞争同一次展示时作出决策,再将投放的结果统数据反馈给广操作人员以调整投放策略。 2.3 广的核心问题 广的核心问题是,是为一系列用户与上下文的组合找到最合适的广投放策略以优化整体广活动的利润。

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    广》学习笔记

    文章作者:姚凯飞 出品社区:DataFun 注:欢迎转载,转载请注明出处 本文是对刘鹏和王超老师著作的《广》一书阅读后,整理的学习笔记。如有不当,欢迎指正。 内容提纲: 概述 广系统架构 定向广 在线广 E & E 法 其它 一、概述 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 二、广系统架构 ? ? ? ? ? 三、定向广 ? ? ? ? 四、在线广 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 五、E & E 法 ? ? ? ? 六、其它 ? ? ? ? 资料来源: 《广》刘鹏/王超 人民邮电出版社

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    广——收入分解

    从事互联网广久了,就经常与钱打交道。 下面对互联网广的收入分解加以总结: Revenue = PV * eCPM PV(Page View): 是系统一天的访问量(有的媒体公司,广和内容分开,PV则代表他们的广曝光,访问量用request ): 按照千次曝光费;如果一个流量主想要提高自身的收入,那么他只能在PV和CPM上做努力。 ,即广被展示1000次给系统带来的收益; CPM3: 表示平均每千次有广展现的检索请求给系统带来的广收入; PVR(Page View Rates): 等于出广的检索量/总的检索量 ASN(Average 理论上CTR1可能大于1.因为每次检索客户可以点击一个广,看完后再回原来的检索页,点击下一个广; CTR2: 表示平均每次广展现对应的广点击数; CTR3: 表示平均每次有广展现的检索请求对应的广点击数

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    广系列(六)-《广》第二版思维导图11-16章

    本文是小编整理的《广》第二版一书第十一章到第十六章的思维导图,主要介绍广中用到的主要技术。 第十一章 合约广核心技术 合约广的重点形式是按指定受众购买的,按CPM费的展示量合约广。 第十三章 竞价广核心技术 本章将介绍搜索广广网络中涉及的几项通用技术。包括搜索广中的查询扩展、倒排索引、广放置技术,以及广网络中的在线数据处理、广检索技术等。 ? 第十四章 点击率预测模型 点击率预测是广中最为熟知也是最重要的问题之一。经典的点击率预估模型是逻辑回归模型,并逐渐发展为基于深度学习的预估模型。 第十六章 其他广相关技术 本章主要介绍前面章节没有介绍过的其他广技术,包括创意优化、实验框架设广监测与归因、作弊与反作弊技术。 ? 思维导图使用XMind进行编辑,想要PNG格式的图片嘛? 后台回复“广”即可!(小编没有原书的电子版,对此书感兴趣的可以购买原书,入门广非常好的一本书!)

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    广系列(二)-常见广形式介绍!

    今天这一篇我们来介绍几种常见的广形式,分为合约广、搜索广广网络、广交易市场和原生广。 1 合约广 合约广又可以分为广位合约和展示量合约。 3、然后需要对这些广进行排序,无论是按照CPM还是CPC费,我们都按照广义第二高价GSP的方式,对广进行排序和定价。 ) 3、ADN三个广的eCPM分别为60、40、80,所以选择第三个广主的广进行投放,并定价为CPC=6。 广主在考虑选择哪个DSP代理时,不仅要看广的投放效果,同时还有很重要的一点是消耗能力(在广主的预允许下,多展示我的广)。 5 原生广 原生广并没有一个明确的定义,可以理解为是一种让广作为内容的一部分植入到实际页面设中的广形式。 我们常见的信息流广就是一种原生广,如下图: ?

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    1. 全球网络的一种比喻说法,起初用于表示电话网络,现在通常用于表示 Internet。 的定义看似模糊,但本质上,它是一个用于描述全球服务器网络的术,每个服务器都有一个独特的功能。 类型就是服务部署模型,可用于选择对需提供的信息和服务类型的控制级别。存在 3 种主要的服务类型,有时称为堆栈,因为它们互为构建基础。 由此,员工和管理者能够加快和改进决策制定、提高运营效率、明确新的收入潜力、确定市场趋势、报真实的 KPI,并识别新的商机。 商业智能工具通常用于更直接的业务数据查询和报,可以结合使用大量的数据分析应用程序,包括临时分析和查询、企业报、在线分析处理 (OLAP)、移动 BI、实时 BI、操作 BI、和服务型软件 BI、开源 私有也称作内部或公司,私有为企业提供了许多公有的优势(包括自助服务、可伸缩性和弹性),其通过专用资源提供额外控制和定制能力,远胜于本地托管的基础结构。

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