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【SPA大赛】关于APP广告预测转化率的经验分享

这次竞赛的要求是让选手预测出 App 广告点击后被激活的概率,也就是一种转化率的变形问题。 对于这种问题,在提取特征的时候一般有3种有效的特征,一是原有的id特征,二是根据一些id特征做出来的历史转化率特征,三是相似度特征。对于我们这次竞赛,应该具体情况具体分析。 其余的6个数据文件依次是: 1、user.csv (用户基础特征文件):有 用户 id、年龄、性别、教育程度、婚恋状态、是否有小孩、家乡、常住地; 2、app_categories.csv ( App 特征文件):有 Appid、app分类; 3、ad.csv (广告特征文件):有 广告主 id、推广计划 id、广告 id、素材 id、App的 id、App 所在平台; 4、position.csv (广告位特征文件):有 广告位 id、站点 id、广告位类型; 上面4个文件,我都可以根据 和训练集 预测集中相同的列,将他们的数据 merge 到训练集 预测集中,这样就完成了第一部分特征的提取,

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【SPA大赛】预测广告转化率实战心得

一、问题与数据分析 这次比赛是预测广告转化率的问题,就是预测某个用户点击某广告之后发生转化的概率,这显然是一个二分类问题。 特征挖掘方面,主要是各种统计变量,例如用户安装的app个数、与各种特征对应的点击量、转化量、转化率等;特征组合方面,可以通过groupby('feature1','feature2').size()来简单统计一下组合特征下的 三、数据处理 数据处理方面我也没有花太多功夫,主要是对某些与转化率相关的特征做了一下贝叶斯平滑。 为什么要做平滑,举个例子,对于特征creativeID,比如取值为100的样本只出现了一次,没有发生转化,由于样本太少,我们并不能直接认为取值为100的样本转化率为0,毕竟样本太少,没有说服力。

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    【SPA大赛】移动app广告转化率预估算法优化思路及解决办法

    一、引言 本次腾讯社交广告算法大赛以移动app广告转化率预估为背景,以移动App广告为研究对象,预测App广告点击后被激活的概率:pCVR=P(conversion=1 | Ad,User,Context ),即给定广告、用户和上下文情况下广告被点击后发生激活的概率。 在模型方面,因为之前没有转化率预测方面的经验,我们查看了kaggle上类似的几个比赛的成功经验,发现在这类问题上表现较好的大概有两类模型:ftrl与ffm这类针对id类稀疏特征的模型,以及xgboost 经过了一些尝试,我们发现ftrl,并没有取得预期的结果,这个不知道是我们的使用姿势不正确,还是app激活数据本身与广告ctr数据有所区别。 后来通过同学们在公众号以及qq群中的分享,我们转向了xgboost模型,专注于点击数,激活数,转化率等各类统计特征,并进行组合特征的提取。

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    【 SPA 大赛】腾讯社交广告转化率预估初探

    线上,如:用户在 App 内发生的激活、注册、付费等行为;线下,如:用户是否到店、发生购买、参与某项活动等行为。 ,但是用户×广告正例数不足; 2、转化数据噪音较大,由于转化数据是由广告主上报,系统的不可控因素较多,数据可靠性比较差; 3、转化天然的回流时间较长,移动 APP 激活延迟可达数日,电商下单延迟可达数十日 我们设计和开发了数据驱动的转化率预估系统,其中包含:1. 多数据源、可配置的数据流模块,实现了数据清洗、采样,特征抽取、组合,支持自动化特征选择功能,多人并行优化;2. 多维度、体系化的评估模块,对业界常用的 Bias 、 AUC 等指标算法进行优化,支持广告转化率准确度评估。 a) 全流程数据驱动的模型训练框架 传统的基于统计的转化率预估,准确度不高,无法差异化的预估每次流量的广告主价值。

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    腾讯算法大赛-社交广告APP转化率预测总结与源码分享(决赛第26名)

    赛题 详细赛题见官方网站 已知:17-30天移动APP广告、用户的转化情况,及相关上下文。 预测:第31天指定用户和对应广告转化率。 2. 统计特征: 原始特征主要三大类:广告特征、用户特征、位置特征,通过交叉组合算统计构造特征,由于机器限制,统计特征主要使用了转化率,丢掉了点击次数和转化次数。 三组合特征也来自周冠军分享的下载行为和网络条件限制,以及用户属性对app需求挖掘出。贝叶斯平滑user相关的特征特别废时间,初赛做过根据点击次数阈值来操作转化率,效果和平滑差不多但是阈值选择不太准。 活跃数特征: 特征构造灵感来自这里,比如某个广告位的app种数。 均值特征: 比如点击某广告的用户平均年龄 平均回流时间特征: 利用回流时间方式不对的话很容易造成leackage,这里参考了官方群里的分享,计算了每个appID的平均回流时间,没有回流的app用其所在类的平均回流时间代替

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    广告转化率预估指标体系(来源:赛题)

    计算广告是互联网最重要的商业模式之一,广告投放效果通常通过曝光、点击和转化各环节来衡量,大多数广告系统受广告效果数据回流的限制只能通过曝光或点击作为投放效果的衡量标准开展优化. 相关的比赛信息可见:http://algo.tpai.qq.com/home/information/index.html ---- 从腾讯社交广告系统中某一连续两周的日志中按照推广中的App和用户维度随机采样 App 的激活定义为用户下载后启动了该App,即发生激活行为。 从用户点击广告广告系统得知用户激活了App(如果有),通常会有较长的时间间隔,主要由以下两方面原因导致: 1) 用户可能在下载之后过了很久才启动App; 2) 用户启动App的行为需要广告主上报回传给广告系统 这里回流时间表示了广告主把App激活数据上报给广告系统的时间,回流时间超过5天的数据会被系统忽略。

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    购物APP项目开发(3)——广告轮播

    ---- 步骤: 1.广告轮播 2.广告按钮同步 3.循环滑动 4.定时轮播与优化 一、广告轮播的布局 在fragment_home.xml中 ? ? 二、广告轮播适配器 GuanggaoAdapter.java ? ? 三、在HomeFragment.java中 ? ? ? ? 效果如图所示: ?

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    绕过简单搜索APP进行无广告搜索

    前言 百度为了推广app真是费尽心思,首先一开始修改百度系密码需要下载百度app,现在又推出了个简单搜索app,下载app以后再搜索任何东西都不会出现广告。 ? 正文 我们可以知道,一般性类似这种下载某个app来达到某个特性要求的时候,一般都是有特殊的如cookie、ua、url等。百度的简单搜索app也不例外。 首先我们下载简单搜索app,˙进行随意搜索并抓包,抓包以下类似请求 ? 我们首先看下url,发现是m子站,我们利用m子站进行搜索经常会出现广告的关键词,如医院 ? 看到还是或或多或少的出现一些广告。 那我们再看下ua,修改ua发现搜索任意东西再无广告。 ? AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Mobile/15E302 SearchCraft/2.6.1 (Baidu; P2 11.3.1) 后续 当然,去除广告的方法有很多

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    【iCDO看业界】上周资讯:移动App广告作弊愈演愈烈,广告主何去何从?

    iCDO为您推荐互联网数据分析与应用行业一周(2.27-3.6)资讯: 2月27日 Sizmek、RTBAsia、舜飞联合发布《移动App广告作弊分析报告》; 2月28日 国双发布互联网发展报告,大数据实现关键洞察 2月27日 Sizmek、RTBAsia、舜飞联合发布 《移动App广告作弊分析报告》   日前,广告技术公司Sizmek China联合亚洲地区广告反作弊技术公司RTBAsia,以及中国营销技术公司舜飞科技发布了 《移动App广告作弊分析报告》,力图提起营销界对于移动APP广告存在的作弊问题重视,让广告主在移动营销策略中更有竞争优势。    结合中国本土的移动in-app广告流量现状,Sizmek China给出了分析。 同时,第三方广告验证公司的经验数据也可以有效地降低广告主的学习成本。

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    【SPA大赛】如何预测移动 App 广告点击率

    腾讯社交广告发挥特有的用户识别和转化跟踪数据能力,帮助广告主跟踪广告投放后的转化效果,基于广告转化数据训练转化率预估模型(pCVR,Predicted Conversion Rate),在广告排序中引入 本题目以移动App广告为研究对象,预测App广告点击后被激活的概率:pCVR=P(conversion=1 | Ad,User,Context),即给定广告、用户和上下文情况下广告被点击后发生激活的概率 2 数据概览 提供的数据主要有以下几种: 1 训练数据文件(train.csv),其中用户、APP等信息为独立文件 2 用户基础特征文件(user.csv),包含用户的年龄性别等 3 用户App 安装列表文件(user_installedapps.csv) 4 用户App安装流水文件(user_app_actions.csv),提供了训练数据开始时间之前16天开始连续30天的操作流水,即第1天 0点到第31天0点 5 App特征文件(app_categories.csv),提供了每种APP的特征。

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    Android 安卓去除APP广告几种方法

    Android软件汉化/精简/去广告教程 【android去广告教程】 还你一个清新的世界 ~ Android去广告教程 Android软件去广告方法总结 上面这些方法对一般用户都太复杂,都需要这个工具 目录 一、Android 安卓 去广告 四大金刚 1、hosts 法 去大部分广告 2、Lucky Patcher 去软件广告 3、去除Android 通知栏广告 4、Android 去广告终极大法 – 关闭数据 二、总结 一、Android 安卓 去广告 四大金刚 1、hosts 法 去大部分广告 这个方法放在第一位,是因为这个方法最有效,能够阻挡掉 90% 的安卓广告。 打开软件后会有一个当前安装的软件列表,其中前面的是包含有广告的软件,在未去广告前软件右边的五角星是灰色的。 4、Android 去广告终极大法 – 关闭数据 使用WIFI 时上网有点广告也无所谓,就是影响视觉效果,但如果使用移动网络就要多加注意了,广告可是会吃掉你的大部分流量的。

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    行为·设计·转化率——通过设计引导用户行为提升转化率

    如何通过理性的设计影响用户行为,提升转化率? 要了解用户,必须先了解用户行为 ? 我们知道视线会受广告模特的影响,但影响到底有多大?通过下面的案例,看看设计对用户行为的影响力。 ? 图一模特视线看向前,图二模特视线看向产品 ? 从视线热点图中可以看出,模特视线看向前方的广告中,用户视线更多地关注在模特的脸上;模特视线看向产品的广告中,用户更多地关注到了产品本身,显然广告图二才达到了商家的目的,让用户关注到了产品。 在这个案例中,通过极其细微的视线引导,大大提升了用户对产品和相关信息的关注度,达到了广告的效果。 选择的秘密 ? 一个展台放置24瓶果酱,另一个展台防止6瓶果酱,开放给大家免费品尝。 提升转化率的设计技巧 1.视频的魅力 ? 视频展示对于网购的重要性:96%的消费者认为视频有助于作出网购决策。电商网站商品详情页中,将图片替换成视频后,用户转化率提升了12.62%。 ?

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    【 SPA 大赛 】从点击率预估的视角看腾讯社交广告算法大赛

    转化率预估的是用户跳转到广告主推广页面的转化行为,数据采集依赖于广告主的配合。即使在广告主配合的情况下,也存在转化数据链路的工程稳定性问题。 转化率预估在效果数据采集上的困难是广告系统采用CPA[1]计费的一个主要难点。转化数据采集的能力,是腾讯社交效果广告的一大优势,在APP广告中这种优势体现得尤为突出。 而用户的转化行为则发生在广告点击之后,部分转化动作发生周期比较长,例如,电商的下单转化、APP的激活转化。 不同类型商品的转化效果差异大 点击率预估在不同广告位上的点击率差异往往比较大,而转化率预估在不同商品类型上的转化效果差异更加明显。拿电商和APP的转化数据来说,两者的转化指标差异能达数倍之多。 常见的包括,用户的下单行为、APP的激活转化、微信上微信公众号的关注行为,也有在社交广告上新兴的赞点评转化。 现在还比较少涉及多目标优化,此次赛题也只以用户的APP激活转化作为转化率预估的目标。

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    分分钟解决iOS开发中App启动广告的功能

    前不久有朋友需要一个启动广告的功能,我说网上有挺多的,他说,看的不是很理想。 想让我写一个,于是乎,抽空写了一个,代码通俗易懂,简单的封装了一下,各种事件用block回调的,有俩种样式的广告,一种是全屏广告,另一种是下面露logo的,类似网页新闻的启动广告。 依赖SDWebImage主要用来下载网络的广告图片,一般项目里面网络图片都用的这个框架,所以在此不做过多的阐述。下面让我们来看看我封装的过程,对于新手来说,可以学习一下这种封装的思想。 * LogoAdType 带logo的广告类似网易广告,值得注意的是启动图片必须带logo图 * ImgUrl 图片url */ LBLaunchImageAdView initWithWindow:self.window andType:LogoAdType andImgUrl:@"http://www.uisheji.com/wp-content/uploads/2013/04/19/app-design-uisheji-ui-icon20121

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    分分钟解决iOS开发中App启动广告的功能

    allluckly.cn 前不久有朋友需要一个启动广告的功能,我说网上有挺多的,他说,看的不是很理想。 想让我写一个,于是乎,抽空写了一个,代码通俗易懂,简单的封装了一下,各种事件用block回调的,有俩种样式的广告,一种是全屏广告,另一种是下面露logo的,类似网页新闻的启动广告。 All rights reserved. // iOS开发学习app下载https://itunes.apple.com/cn/app/it-blog-for-ios-developers/id1067787090 mt=8 typedef enum { FullScreenAdType = 1,//全屏的广告 LogoAdType = 0,//带logo的广告 }AdType All rights reserved. // iOS开发学习app下载https://itunes.apple.com/cn/app/it-blog-for-ios-developers/id1067787090

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