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
在本文中，我们也将广告称之为item。 CTR预估，作为质量预估的一个环节，是计算广告中最核心的算法之一。 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。 ? 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.
---- 文 | bindingdai 审 | Youngshell ---- 1 CTR预估简介 在搜索、推荐、广告领域，预估技术一直是非常重要的模块，规模比较大的互联网公司如谷歌、FB、阿里 事实上，精准的pCtr结果能给商业公司带来极大的收益提升。 传统的CTR预估定义主要分两种，在搜索广告中，我们定义 pCtr = P(click|q,u,a) ，部分定义为 pCtr= P(click|q,a) ，其中 q 代表query， u 代表用户， a 2 CTR预估在广告系统中的位置 3.0阶段的现代推荐系统往往由级联的模块组成，用户打开一个APP或者搜索页面，其看到的结果往往由召回、粗排、精排、重排、出价等模块进行漏斗式过滤生成。 ，就会更接近于真实线上效果的提升。
今天和大家聊聊搜索、广告、推荐算法当中很重要的一个指标，也就是大名鼎鼎的点击率。 点击率这个指标相信很多同学都有所耳闻，它的含义也很简单，顾名思义就是点击的概率，英文叫做CTR。 但问题是该怎么使用严谨的数学表达式来反应呢？也就是如何量化返回的效果呢？ 像是搜索场景可能还好一点，比较在意相似度。 所以最终某一个广告的收益期望为广告主的开价price乘上广告的点击率CTR。 但这里有一个小问题，广告的点击率是一个后验值，也就是说我们只有先展示了才能知道它的点击率，是无法提前获取的。 跷跷板效应 第二个问题是跷跷板效应，也就是说点击率提升了，可能会导致其他的指标降低。 这个也很好理解，比如我在购物网站里搜索商品，搜出来的全都是美女封面，可能点击率会猛涨一波，因为吸引眼球嘛。 对于推荐场景也是如此，如果给用户推荐的东西点击率明显提升了，也许用户一下就找到了想要的东西，提前达成了购物的目标。
安卓可以通过渠道包分发的形式自由统计，iOS没有这种原生机制可以实现，因此怎么区分iOS各个渠道的带量、衡量广告价值以及各自转化效果，成为了业界难题。本文根据经验介绍相关的一站式解决方法。 ，也可以跟渠道换量 地推：扫街，扫楼以及去一些地方做活动，通过奖励让大家下载app 户外广告：楼宇、商场、地铁等场景的广告投放 ASA：苹果搜索广告，在app store搜索关键词结果里会出现广告展示 2、广告平台投放：openinstall对接了很多广告平台，基本上不用我们再去和积分墙、媒体对接API接口或集成SDK，就能一站式统计全链路广告数据，并且能反馈安装激活量，可以做oCPX 类广告的实时优化 3、ASA统计：苹果近期推出，性价比很高的app store搜索广告渠道，只要简单在openinstall渠道创建的时候填入ASA广告ID，就同样能监测ASA广告的全链路数据。 把钱花在哪，怎么有效完成监测埋点+快速投放+评估优化，推广运营要与时俱进了。
shopify速度慢对用户和搜索引擎都不友好，提升shopify速度迫在眉睫！那么,shopify速度评分怎么提升呢？ 有时需要权衡，有些app对提升转化有用，但又影响到shopify网站加载速度了，这时可以考虑有没有其他app可替代。 所以我们可以将不必要的插件卸载掉，另外将必备的插件，进行相关设置。 我们可以这样处理：点击播放按钮才弹窗调用视频播放 shopify速度评分怎么提升 1、app优化 A、保留必须的app，如Product Reviews等，择优保留，其他尽量少用 B、尽量使用shopify https://tinypng.com/ 批量压缩（方便，对分辨率影响不大） 4、视频优化 压缩视频大小，控制视频时长 传到youtube上再嵌入到shopify网站中，youtube是全球很大的视频平台，提升加载速度
先讲互联网数据下的深度学习演进，然后讲一下广告推荐或者搜索业务里面怎么用深度学习，在检索里碰见的问题怎么用深度学习解决，最后对未来的挑战进行展望。 ? 首先，互联网下的大数据。互联网的数据有什么特点？ 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。 怎么查找最近邻？有向量检索引擎可以做。CTR里面经常有交叉特征，用户兴趣分布，还有很多高级的深度学习模式，都没办法在这里面使用。
「Q：离线效果中AUC有提升，在线效果没有提升原因是什么？」 ，因为这个特征的影响对所有广告是一样的，其实无法提升我们的在线效果，因为 P(Ad_x|Wifi)=P(Ad_x)，所以不会提升。 如果听懂了，说 CTR 下降的比较大，可能对广告主带来一些困扰，那就应该在策略部分做些调整就可以了，也就是调整打分公式，比如加大 CTR 的影响，但请相信我，如果沦落到干这个，绝对是浪费生命，流量不停地在波动 ，这个值怎么也调不对，最后你能不能全量成功，全凭你放量的速度是不是够快。 「Q：我的曝光涨了，收入也涨了，但点击率和 CPM 都跌了，怎么处理呢？」
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.
首先本文不是教你怎么获取广告费的，今天也不谈谷歌广告联盟是怎么申请的，如果需要后期我可以专门写一篇google广告联盟申请教程，其次我要优化的并不是收益而是怎么避免踩坑、怎么避免一些擦边广告，因为谷歌的自动广告很好用 ，一段代码就搞得定，但毕竟都是谷歌是国外的，有一些广告并不适用我们国内，所以我们就不能去投放，可能有些人可能会说我老生常谈，有很多人写过的文章怎么还是翻来覆去的写呢？ 首先说说自动广告 所谓的自动广告就是不依赖广告代码投放的位置来展示广告，自动广告可提供独具创新的简便方式，让您通过内容获利。通过自动广告，您可以在网站的所有网页上放置同一段代码。 如果还是无法接受的话只能考虑关闭自动广告了，但是不要全部关闭，因为我比较喜欢首次点击链接出现的广告，广告格式：关闭内页广告、匹配内容、锚定广告（宽屏）就行了，只保留最下面的“穿插广告（宽屏）”就行了，然后我们去设置手动广告 其次是手动广告 点击按广告单元，选择展示广告，如若有其他需要也可以单独设置信息流广告、文章内页嵌入广告、或者匹配广告， 为广告命名，这个是必要的，然后右侧侧栏选择自适应广告，点击创建，如图： 创建之后我们点击广告位的
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。 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。 实际实现中采用的是FM化简之后的内积公式，最终的维度是：field_size + embedding_size 这里分别展开解释下维度的两部分是怎么来的，对于理解模型还是很重要的： 第一、field_size Embedding这么复杂，怎么实现的？非常简单！直接把X和W做内积即可。
最近几个月，有很多同学都私信我，问我NLP到底应该怎么学，这两天我就根据自己的经验，做了一个简单的总结，导图在手机上看着可能比较小，大家可以在电脑上看，或者保存到手机再放大。 在NLP中，我们可以把这些领域分为广告、推荐和语言或者语文。 广告领域，可以理解为一些基本都是NLP处理，例如文本分类、文本聚类、命名实体识别等；对于推荐领域，所用到的NLP一般会包含在用户画像、内容画像的建立，以及需要使用传统的机器学习算法做一些聚类的模型；对于语言领域
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。 那么新的训练数据是怎么产生的呢？这就是 online data joiner 的作用。 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。 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]。
首先是背景介绍，通过多模态学习可以更好的处理多模态信息，从而得到更丰富的特征信息，可以更好的提升CTR模型效果；然后重点介绍了多模态学习在CTR模型中的应用实践及效果展示，主要包括多模态实验流程介绍、文本模态和图像模态的应用实践及效果展示和后续优化工作 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。 ： 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
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。
腾讯问卷是腾讯根据多年问卷调查经验开发的在线问卷调查平台，该平台前身是腾讯内部用户、市场、产品研究的重要工具，于2015年正式对外开放，提供从问卷设计、投放采集到统计分析的一站式专业调查研究服务，被广泛应用在调查研究、表单、投票、考试等场景。
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