广告中的计算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计算优化,是在线广告区别于线下广告的主要特点。 在大多数广告产品中,可以通过计算优化的主要是收入部分,而千次展示期望收入(expected Cost per Mille,eCPM)正是计算广告最为核心的量化指标之一。 计算广告的核心问题 计算广告的核心问题:为一系列用户与上下文的组合找到最合适的广告投放策略以优化整体广告活动的利润。 计算广告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告的范畴。 结算方式与eCPM估计的关系 对于大多数广告产品来说,需要计算给定(a,u,c)三元组的eCPM以进行决策。 将某个广告位以独占方式交给广告主,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计算模式,因为价格是双方事先约定,无须计量。 CPM(Cost per Mille)结算。按照千次展示结算。
个性化系统框架 计算广告是根据个体用户信息投送个性化内容的典型系统之一。在介绍计算广告系统的架构之前,先看看一般的个性化系统是如何构成的。 ? 各类广告系统优化目标 广告系统的优化目标是提高广告产品的利润: ? 任何一个具体的计算广告系统,都是为了优化上面的目标而设计的。 计算广告系统架构 在一个完整的广告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告产品的变现能力和利润空间。 ? 在线高效地计算广告的eCPM,并进行排序的模块。eCPM的计算主要依赖于点击率估计,需要用到离线计算得到的CTR模型和特征,可能用到实时点击率特征。 收益管理。 计算广告系统主要技术 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,计算广告系统主要靠eCPM估计,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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计算广告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。 在计算广告中,其核心问题是在给定的环境下,找到用户和广告之间的最佳匹配,在斯坦福大学的计算广告学中如下的定义: Computational advertising = A principled way 3.2、基于社区的广告定向 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算法,如在前面涉及到的: 社团划分——Fast Unfolding算法 社区划分——Label 社区划分算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 细数广告定向 精准广告投放 斯坦福大学的计算广告学
广告位合约 广告位合约是最早产生的在线广告售卖方式。它指媒体和广告主约定在某一时间段内某些广告位上固定投放该广告主的广告,相应的结算方式为CPT。 水平方向是定向技术在广告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,不过其计算很简单,仅仅需要简单地查表就可以完成。 行为定向的框架、算法和评价指标奠定了在线广告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告投放方式是按照CPM结算的展示量合约。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算。 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告计算驱动的本质: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告库情况动态决定广告候选。
关于广告,可以写很多内容,本篇主要介绍在广告行业中的专业术语,及时大家可能不从事广告行业,但是了解业务知识帮助还是很大的,比如有利于对腾讯广告算法大赛理解更加深入。 CPD: Cost Per Day 按天计费 CPS: Cost Per Sales 按销售额计费,是一种以实际销售产品数量来计算广告费用的广告。 计算公式: (cost / ad impressions) * 1000,主要用于竞价广告排序。 需要注意的是,不同计费方式的广告eCPM计算并不相同,按CPC计费的广告eCPM=1000*pctr*CPC,而按曝光计费的广告eCPM=CPM。 pCTR/pCVR p表示predicted,我们需要准确的预估pCTR/pCVR用于计算eCPM对广告精准的排序,才能实现平台与广告主共赢。
CPA(每行动成本,Cost Per Action)计价方式是指按广告投放实际效果,即按回应的有效问卷或定单来计费,而不限广告投放量 计算广告基础 广告有效性原理 广告效果产生过程分为选择、解释、态度三大阶段 :广告传达的信息希望能给用户留下长久的记忆 决策 互联网广告的技术特点 技术和计算导向 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 计算广告的核心问题 点击率(Click ,CVR):转化次数与到达次数的比率 eCPM:单次点击广告产品带来的收益 * 点击率 广告计费模式 CPM结算:按照千次展示结算 CPC结算:按点击结算 CPS(cost per sale)/CPA 因此虽然各个广告位的点击率差别很大,DSP还是可以自行精细估计点击率,并实时计算出当前展示的合理eCPM。 需求方平台 与ADX相对应,以RTB方式购买广告的产品形态就是需求方平台,即DSP。 从自有广告库中根据当前受众标签检索合适的广告候选,并估计每个广告候选的eCPM 排序得到eCPM最高的广告候选以及相应的eCPM值 rmax 同样根据环境信息和受众标签估算出各个合作的广告网络大致的eCPM
执行方式为: 先将用户输入的查询分词,当这个词集合与广告主设定的关键词集合完全一致时,就触发精确匹配。 短语匹配。当用户的查询完全包含广告主关键词或关键词集合时,就认为匹配成功,触发相应的广告候选。 广泛匹配。当用户的查询词与广告主的关键词高度相关时,即使广告主并未提交这些查询词,也可能被匹配。 否定匹配。由于广泛匹配和短语匹配都是系统自动完成, 可能出现一些匹配不精准的情况。 短语匹配和广泛匹配都属于拓词匹配,将其与否定匹配相结合,广告主可以比较自由地在流量和质量之间找到平衡点。 2.广告放置 广告放置:当广告候选完成排序以后,需要分别确定北区和东区的广告条数。 位置拍卖与机制设计 以搜索广告为代表的竞价广告是用拍卖的方式销售广告展示机会的,系统根据广告主的出价以及由此计算出的eCPM,决定谁可以得到某次展示的广告位。 广告排序 竞价广告排序的准则是eCPM,在CPC结算情形下,对eCPM的估计转换为对点击率的估计问题。
) 展示广告(Display Ads) 上下文广告(Contextual Ads) 移动广告(Mobile Ads) 游戏广告(Gaming Ads) 2.3、涉及的领域 计算广告是一个融合多个学科的方向 短语匹配(Phrase),当用户的查询完全包含广告主关键词及关键词的插入或颠倒形态时,就人为匹配成功。 用于计算相关性的方法主要有: 机器学习算法 信息检索 3.3、点击率预估 广告主是按照每次的点击付费的,因此准确的点击对于广告的排序和竞价都显得尤为重要。 广告的点击率预估是广告中研究比较多的技术,通常使用机器学习的方法对广告点击率进行预测,如Logistic回归,GBDT算法等等。在前面的文章中,有介绍。 通常,可以有两套学习算法,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。
一、广告计算的基本概念 1、广告的形式 在互联网发展的过程中,广告成为了互联网企业盈利的一个很重要的部分,根据不同的广告形式,互联网广告可以分为: 展示广告(display ads) 赞助商搜索广告(sponsored image.png 广告点击率对于在线广告有着重要的作用,在网络中,对于有限的流量,通常要选择出最优质的广告进行投放,此时,CTR可以作为选择广告和确定广告顺序的一个重要的标准。 但是在计算CTR时,由于数据的稀疏性,利用上述的计算方法得到的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的计算方法,其CTR为11,此时的点击率就被我们估计高了; 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的估计不准确引起的,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告的展示和点击数据对CTR的公式进行平滑处理
一、广告计算的基本概念 1、广告的形式 在互联网发展的过程中,广告成为了互联网企业盈利的一个很重要的部分,根据不同的广告形式,互联网广告可以分为: 展示广告(display ads) 赞助商搜索广告 3、广告点击率(CTR) 广告点击率CTR是度量一个用户对于一个广告的行为的最好的度量方法,广告点击率可以定义为:对于一个广告的被点击(click)的次数于被展示(impression)的次数的比值。 但是在计算CTR时,由于数据的稀疏性,利用上述的计算方法得到的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的计算方法,其CTR为11,此时的点击率就被我们估计高了; 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,我们可以通过计算得到参数α\alpha 和参数β\beta
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,而这样的体系也是计算广告技术所支撑的、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,在线广告的计算问题是非常典型的大数据应用。 另外,该定义还阐明了广告必须是有偿的、非人员的信息传播活动,这两点限制,前者使广告的目标变得明确,后者使这一目标可以用计算的方式来优化,这些都是计算广告产生的基础。 虽然,绝对的ROI有时难以计算,不过通过各个渠道之间的对比,仍然可以评估广告的成本是否令人满意。 对于互联网广告,一切付费的信息、产品或服务的传播渠道,都是广告。 这种广告的销售和运行模式与按天购买的合约广告相同。 ? Reference 计算广告第二版
动态出价的产品需求以及广告主预算范围内的套利,要求DSP具备点击率预测、点击价值估计、流量预测、站外推荐等多方面的计算能力;新的技术发展趋势是根据广告主提供的种子用户,利用媒体数据为广告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,如果参与则计算并返回自己的出价。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拿到广告创意并展示。 广告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发广告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结算方式。 出价策略 在竞价广告网络中,估计eCPM的目的是为了对广告进行排序,而绝对的eCPM值并不需要太准确。 ADX一般按照GSP来计费,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。如果没有预算限制,这样的出价策略就是最有策略。 ?
深度学习自然语言处理原创出品 签约作者:奋斗喵 1、在线广告综述 在线广告,指的是在线媒体上投放的广告。 2、计算广告基础 ? 图2 计算广告基础 2.1 广告有效性原理 为了探讨用技术手段优化广告效果,我们先看看广告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告可以进行精细的受众定向,而技术又使得广告决策和交易朝着计算驱动的方向发展。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告的计算革命。 广泛收集用户的行为数据和广告反馈数据,利用云计算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告竞争同一次展示时作出决策,再将投放的结果统计数据反馈给广告操作人员以调整投放策略。 2.3 计算广告的核心问题 计算广告的核心问题是,是为一系列用户与上下文的组合找到最合适的广告投放策略以优化整体广告活动的利润。
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《计算广告》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 广告系统架构 定向广告 在线广告 E & E 算法 其它 一、概述 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 二、广告系统架构 ? ? ? ? ? 三、定向广告 ? ? ? ? 四、在线广告 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 五、E & E 算法 ? ? ? ? 六、其它 ? ? ? ? 资料来源: 《计算广告》刘鹏/王超 人民邮电出版社
从事互联网广告久了,就经常与钱打交道。 下面对互联网广告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,广告和内容分开,PV则代表他们的广告曝光,访问量用request ): 按照千次曝光计费;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。 ,即广告被展示1000次给系统带来的收益; CPM3: 表示平均每千次有广告展现的检索请求给系统带来的广告收入; PVR(Page View Rates): 等于出广告的检索量/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告,看完后再回原来的检索页,点击下一个广告; CTR2: 表示平均每次广告展现对应的广告点击数; CTR3: 表示平均每次有广告展现的检索请求对应的广告点击数
本文是小编整理的《计算广告》第二版一书第十一章到第十六章的思维导图,主要介绍计算广告中用到的主要技术。 第十一章 合约广告核心技术 合约广告的重点形式是按指定受众购买的,按CPM计费的展示量合约广告。 第十三章 竞价广告核心技术 本章将介绍搜索广告和广告网络中涉及的几项通用技术。包括搜索广告中的查询扩展、倒排索引、广告放置技术,以及广告网络中的在线数据处理、广告检索技术等。 ? 第十四章 点击率预测模型 点击率预测是计算广告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 其他广告相关技术 本章主要介绍前面章节没有介绍过的其他广告技术,包括创意优化、实验框架设计、广告监测与归因、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“计算广告”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,入门计算广告非常好的一本书!)
今天这一篇我们来介绍几种常见的广告形式,分为合约广告、搜索广告、广告网络、广告交易市场和原生广告。 1 合约广告 合约广告又可以分为广告位合约和展示量合约。 3、然后需要对这些广告进行排序,无论是按照CPM还是CPC计费,我们都按照广义第二高价GSP的方式,对广告进行排序和定价。 ) 3、ADN计算三个广告的eCPM分别为60、40、80,所以选择第三个广告主的广告进行投放,并定价为CPC=6。 广告主在考虑选择哪个DSP代理时,不仅要看广告的投放效果,同时还有很重要的一点是消耗能力(在广告主的预算允许下,多展示我的广告)。 5 原生广告 原生广告并没有一个明确的定义,可以理解为是一种让广告作为内容的一部分植入到实际页面设计中的广告形式。 我们常见的信息流广告就是一种原生广告,如下图: ?
1.云 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。 云的定义看似模糊,但本质上,它是一个用于描述全球服务器网络的术语,每个服务器都有一个独特的功能。 云计算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 种主要的云计算服务类型,有时称为云计算堆栈,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、报告真实的 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告,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、企业报告、在线分析处理 (OLAP)、移动 BI、实时 BI、操作 BI、云和服务型软件 BI、开源 私有云也称作内部云或公司云,私有云计算为企业提供了许多公有云的优势(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,远胜于本地托管的计算基础结构。
弹性灵活、性能卓越、自助化的计算资源管理服务,实现弹性使用云上高性能计算资源的需求。
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