按点击付费(pay-per-click)：根据用户是否会点击广告来付费。 这里便出现了一个重要的概念，便是广告点击率(the click-through rate, CTR)。 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。 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。 (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
按点击付费(pay-per-click)：根据用户是否会点击广告来付费。 这里便出现了一个重要的概念，便是广告点击率(the click-through rate, CTR)。 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。 CTR=#click#impression CTR=\frac{\#\; click}{\#\; impression} 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。 、对于所有的广告，有其自身的CTR，其CTR满足参数是α\alpha 和β\beta 的贝塔分布Beta(α,β)Beta\left ( \alpha , \beta \right )。
来自小米商业算法部广告算法（CTR组）的广告推荐职位，感兴趣的小伙伴，欢迎将简历投递至：wanghe11@xiaomi.com 岗位职责： 1.小米广告业务需求提出合适的算法解决方案（召回，CTR预估） 自然语言处理或推荐系统等算法领域有扎实的理论基础和丰富的研发经验； 3.有较多的程序开发经验，对数据结构和算法知识应用熟练；数据各种数据分析语言，pandas,hive,spark等，熟练使用tf，torch以及各种算法框架，熟练使用java； 4.具备广告
CTR（Click-Through-Rate）即点击通过率，是衡量互联网广告效果的一项重要指标。这个问题是近几年各大平台研究的热点。 本文借助华为全球校园AI算法精英赛题——广告-信息流跨域ctr预估，对该问题进行研究。 赛题任务 本赛题基于广告日志数据，用户基本信息和跨域数据优化广告ctr预估准确率。 目标域为广告域，源域为信息流推荐域，通过获取用户在信息流域中曝光、点击信息流等行为数据，进行用户兴趣建模，帮助广告域ctr的精准预估。 我们完成了广告信息流跨域ctr预估实践的baseline任务，接下来可以从以下几个方向思考： 继续尝试不同的预测模型或特征工程来提升模型预测的准确度 尝试模型融合等策略 查阅广告信息流跨域ctr预估预测相关资料
因此，CTR预估会直接影响到广告的最终收入和用户体验。 如图2所示，随机流量上不同位置的CTR分布反应了用户通常倾向于点击靠前位置的广告，并且CTR会随着曝光位置的增大而迅速下降。 因此，解决好位置偏差问题不仅能够提升广告系统的效果，而且还能平衡广告系统的生态，促进系统的公平性。 ? 因此，这种方法的难点就在于不同位置的样本权重如何确定，一个简单的方法是使用广告随机展示的流量来准确地计算位置CTR偏差，但不可避免地损害用户体验。 本文在美团广告的真实数据集上进行了充分的实验，验证了DPIN在模型性能和服务性能上都能取得很好的效果。同时本文还在线上部署了A/B Test，验证了DPIN与高度优化的已有基线相比有显著提升。 2.
事实上，精准的pCtr结果能给商业公司带来极大的收益提升。 当前比较火的CTR算法Topic大概包含以下几个方向： （1） 兴趣建模 用户的行为序列是用户在互联网APP信息度最高的特征集合，如何有效的通过用户在APP上的点击、购买等行为抽取出用户对商品的点击趋势是 迁移学习同样是将source domain的知识迁移到target domain的一种方式，多场景建模、元学习、迁移学习在工业界的应用往往是大数据带动小数据训练，大场景带动小场景提升模型精度，以及大小场景如何有效共享知识 针对观测数据的不完善问题，近年来工业界围绕“如何进行无偏学习”、“如何建模非显式行为影响”等方面进行了探索。 3.2 架构篇 （1）Online Learning 如何更快地捕获用户的数据分布？ ，就会更接近于真实线上效果的提升。
DeepLight框架加速CTR预测。 简单回顾 预估CTR不仅需要一个良好的模型 还需要设计良好的特征作为输入。以前很多研究挖掘了大量特征，例如文本特征，单击“反馈特征”、“上下文特征”和“心理学”特征。 如何基于DeepFM做改造，达到xDeepFM的效果呢？DeepFwFM就这样诞生了： ? 稀疏DNN的计算复杂度比原来小很多，稀疏的矩阵R也使得FwFM加速，修剪R其实就是做特征选择，不仅提升性能还能提高准确率，稀疏的embedding能极大的降低内存的使用。 所以应该如何修剪？ 我们发现剪枝后不仅快了很多，还能带来AUC的略微提升。最后对比下剪枝后各个模型的对比，DeepLight无论是性能还是准确率都是最优的。 ?
结合之前在NLP和CV领域中的技术积累，将多模态学习(主要是文本模态(广告品牌和标题)和图像模态(广告素材图片))应用到CTR预估模型并落地到实际业务中带来效果提升就变成我当前最重要的任务之一。 接下来主要分享我把文本模态和图片模态特征应用到CTR模型中的技术实践以及离线带来的效果提升情况。 后，这里最重要的是如何获取高质量的文本模态embedding。 ： 图5 一个广告多个素材图片获取embedding实验结果 整体来看添加图片模态特征对CTR预估模型的效果也有很不错的效果提升，AUC最高提升3.41%，GAUC最高提升6.43% 小结下，整体来看图片模态实验结果，同一个广告多个素材图片随机选择一张图片embedding，直接使用resnet18模型获取图片512维，不进行whitening白化操作降维对CTR预估模型离线效果提升是最好的
推荐广告：提升广告收入，提升流量变现效率。这里面需要同时兼顾用户、平台和广告主三者之间的利益，权衡好三者之间的关系。 但是曝光的广告商品，用户是否感兴趣，给用户强推广告商品非常影响用户体验，如何做到广告收入和用户体验之间的平衡是推荐广告需要考虑的关键点，同时广告主还要看广告投入ROI。 广告的CTR如果太低，CPM也会很低，虽然广告侧终极目标是提升CPM，但是CTR同样需要兼顾。同时广告和自然推荐在一个流量场，平台侧会对比，广告侧的CTR不能太拉垮。 但是在计算广告领域还有一个非常重要的环节就是如何对广告主进行扣费。 上面也提到过了，广告侧是按照点击CPC扣费。 1.9 跟单 商家投放了广告，如何去计算投放广告的ROI？这时候就需要知道哪些订单是广告流量转化的，需要对订单进行归因，这就是跟单。 自然流量当然也需要跟单，需要知道哪些订单是自然推荐流量带来的。
如果有一定的JavaScript基础，制作浮动广告还是比较容易的。
CTR媒介智讯的最新研究显示，2014年7月中国广告市场同比增长4.6%，其中，传统媒体的广告花费同比增长1.1%。 媒体投放情况 ? ? 电视广告在7月份保持平稳前进。整体看，同比刊例花费微增2%。 另外，中央台本月电视剧广告吸引力低于去年同期，花费和时长分别同比减少34%、46%。 杂志广告刊例花费和面积分别同比缩减15%、23%，二者都是今年单月最大降幅。 一直作为投放首位的化妆品/浴室用品的同比下滑幅度达15%，单月降幅出现明显扩大，对杂志的整体广告花费情况影响较大。 电台广告在经历二季度的资源同比高增长后，7月份的广告时长增幅同比略有回落。 传统户外广告的面积稳定，仅略微减少1%；刊例花费同比增长15%，领衔传统媒体的广告花费增幅。 广告费以媒体公开报价为标准，不含折扣 2. 电视频道广告监测时间17:00—24:00 3.
这个游戏内使用了google的插页广告。我的目的是逆向破解这个apk，去掉其中的广告。 ---- 从AndroidManifest.xml文件和smali/com/google/ads目录可以看出，这个游戏使用了google广告。 ? 0x02 移除广告最简单的方法 找到google投放代码的ID（AdmodPlugin.smali）： ? 把AdmodPlugin.smali中的广告ID更改为无效ID； 有些人会替换为自己的ID然后再打包发布－咒生孩子没屁眼!!! ： 修改com.google.ads代码，隐藏广告 删除调用广告的代码 修改资源文件，把android:layout_width 和 android:layout_height改为0px，实现隐藏广告。
什么是CTR预估 CTR（Click-Through-Rate）即点击通过率，是互联网广告常用的术语，指网络广告（图片广告/文字广告/关键词广告/排名广告/视频广告等）的点击到达率，即该广告的实际点击次数除以广告的展现量 CTR是衡量互联网广告效果的一项重要指标。 CTR预估数据特点： 输入中包含类别型和连续型数据。 那么关键问题转化成：如何高效的提取这些组合特征。一种办法就是引入领域知识人工进行特征工程。这样做的弊端是高阶组合特征非常难提取，会耗费极大的人力。 CTR模型演进历史 1. 线性模型 最开始CTR或者是推荐系统领域，一些线性模型取得了不错的效果。比如：LR，FTRL。 线性模型有个致命的缺点：无法提取高阶的组合特征。 而前面我们说过，低阶特征对于CTR也是非常重要的。 Google意识到了这个问题，为了同时学习低阶和高阶组合特征，提出了Wide&Deep模型。
近年来，深度学习在很多领域得到广泛应用并已取得较好的成果，本次演讲就是分享深度学习如何有效的运用在搜狗无线搜索广告中。 本次分享主要介绍深度学习在搜狗无线搜索广告中有哪些应用场景，以及分享了我们的一些成果，重点讲解了如何实现基于多模型融合的CTR预估，以及模型效果如何评估，最后和大家探讨DL、CTR 预估的特点及未来的一些方向 那么就涉及到一个问题，如何评估一个模型的好坏？线下指标主要采用AUC,定义如下图所示： ? 加大数据量，提升模型稳定性 我们做搜索广告有一个重要指标：覆盖率，是指此情况下是否需要显示广告。覆盖率高了，用户可能会不满意，而且多出来那些广告多半不太好；但如果覆盖率很低，又等于没赚到钱。 我们DNN用到线上后，收益大概提升了百分之五左右，但相对Deep Learing在其他场景的应用，这个提升还是少了些。
网络与数字媒体广告的存在为品牌能够更好地传播与发展起到了良好的推动作用，当前，我们处在全面数字化的大环境下，运用“ip地理定位技术”可以有效提升用户CTR。 数字化依然是大势所趋，越来越多的品牌下沉深耕、垂类与数字化升级，给广告市场带来长期增量的空间。图片当前，品牌方面临的挑战在于，如何获取有效IP地理定位信息，从而抓住用户痛点，精准提升用户CTR。 图片IP 地理定位如何融入数据驱动的广告矩阵？1.用位置匹配高价值目标用户，提升广告投放回报率逆向查询，查询指定地理范围内的IP信息。 为消费者提供高度相关性的广告，可以为合适的消费者传达正确的信息，且事实证明，这样做还能实现更高的CTR、取得更高的溢价，同时提升效率和投资回报 (ROI)。2. 那么，此时如何成功接触到选择关闭定位服务的用户呢?
日前，全球著名的移动广告公司和VR广告的先锋Airpush公司发布了世界上首份VR广告效果研究调查。 这项研究的目的是为了更好地了解VirtualSKY的体验广告（一个独特的插页式360度广告内容，时长为20-45秒）对消费者的影响。 ? 该研究的重点是评估VirtyalSKY的体验广告与“传统的广告”（例如在线视频和广播电视）在内容参与、品牌认知、品牌行为和品牌整合观念四个方面产生的品牌提升作用的效果对比。 研究结果表明“VR广告比传统的视频广告的效果提升了1.5-1.8倍，尤其是群众对于广告产品的记忆。使用沉浸式VR广告时，品牌的效果至少提升了8倍。 根据该报告提供的数据，Airpush的品牌合作伙伴也都非常看好VR广告的积极前景并且非常赞同广告客户与VirtualSKY合作获得的巨大胜利。
LR+GBDT相比于单纯的LR或者GBDT带来了较大的性能提升，论文中给出数据为3%，这在CTR预估领域确实非常不错。 它直接给出最后的CTR概率。 1.2 研究背景 CTR预估（Click-Through Rate Prediction）是互联网计算广告中的关键环节，预估准确性直接影响公司广告收入。 主要是指用户或者广告之前的一些信息，比如：该广告上周的CTR值、该用户的历史平均CTR值等 上下文特征。 对于新的用户或者广告，上下文特征对于给出一个合理的CTR预测是必不可少的。 6. 处理大量训练数据 很多的计算广告领域的训练数据量都是非常巨大的，那么如何有效的控制训练带来的开销就非常重要。 但互联网时代长尾数据现象非常显著，广告也存在长尾现象，为了提升广告整体投放效果，不得不考虑长尾广告[12]。
NLP技术在搜索推荐中的应用非常广泛，例如在搜索广告的CTR预估模型中，NLP技术可以从语义角度提取一些对CTR预测有效的信息；在搜索场景中，也经常需要使用NLP技术确定展现的物料与搜索query的相关性 1 NLP特征提升CTR预估效果 Learning Supplementary NLP Features for CTR Prediction in Sponsored Search（KDD 2022） 是微软必应团队在近年KDD上发表的一篇工作，主要介绍了如何利用NLP特征提升CTR预估的效果。 这篇工作的应用场景是必应的搜索广告，需要对给定搜索词下不同的广告document进行CTR预测，并根据预测的CTR进行排序。 在搜索推荐中，文本信息是很常见的一种信息来源，因此如何利用文本信息提升CTR预估、推荐等模型效果，以及如何利用NLP技术解决相关性问题，都是搜推广场景中很有价值的研究点。 END
，里面包括用户user在哪个时间点击了某个广告ad、广告ad相关信息、用户user相关信息以及用户点击广告序列等信息，下面是示例数据： 图8 用户点击广告示例数据 对于实际业务中的CTR模型来说，挖掘更多更有效的特征有时候比模型结构更有效 同时可以很好的解决数据稀疏性的问题；接着2015年基于FM提出了FFM(Field-aware Factorization Machine)模型，通过引入Field-aware特征域概念从而使模型的表达能力进一步提升 2010年google提出了FTRL模型，主要通过在线实时训练从而提升模型效果；最后2017年阿里的MLR模型公之于众(实际上MLR在2012年就是阿里主流的CTR模型)，MLR模型非常适合工业级的广告和推荐等大规模稀疏数据场景问题 3.2 深度学习CTR模型发展进程 图11 深度学习CTR模型发展进程 深度学习CTR模型发展进程可以参考王喆写的这篇文章《谷歌、阿里、微软等10大深度学习CTR模型最全演化图谱【推荐、广告、搜索领域 后来阿里提出了DIEN模型，作为DIN模型的优化版本，引入序列模型AUGRU模拟用户兴趣进化过程进一步提升了模型效果。 04 总结及反思 本篇从理论到实践介绍了华为CTR开源项目FuxiCTR。
以广告为例，为什么广告里的CTR预估很重要？有两点。第一，CTR预估是广告市场深度学习研究的沃土，有很多新的技术可以去探索和演进。第二，CTR预估直接跟互联网企业的平台收入相关，它其实对AI更重要。 这个上线的效果使CTR和GMV的提升非常明显。 ? 前面介绍了经典的比较标准化的深度学习在广告里面的应用，接下来我们的方向在互联网数据中，怎么样能够通过对用户行为的洞察做更好的深度学习模型。 我们实际上采用的一种类似attention的技术达到相关的目的，也是在阿里妈妈的流量效果上使CTR、GMV显著的指标有明显的提升。 流程里面前面的检索匹配环节是整个系统表现的上限，后面模型无论如何做得再精巧，前面匹配很弱的话，业务整体目标无法得到提升。 匹配方法可以分为三类。 比第一代的协同过滤方法在这样的评估方式下将近提升了四倍多。这是技术上解决了如何用深度学习进行全库检索的问题。 ?
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