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ctr广告点击率如何提升

在这个问题中，我们要讨论的是如何提高CTR（点击率），即广告被点击的频率。以下是一些建议和策略，可以帮助您提高CTR：

  1. 优化广告文案：使用引人入胜的标题和描述，使其更具吸引力，以便吸引更多的点击。
  2. 优化广告格式：使用不同的广告格式，如图片、视频、横幅广告等，以找到最适合您品牌的广告格式。
  3. 定位和精细化广告：通过对受众进行细分，根据他们的兴趣和需求来投放更精准的广告。
  4. 优化广告位置：将广告放置在用户最可能查看的地方，以提高点击率。
  5. 优化广告价格：根据竞争对手的价格和市场需求来调整广告价格，以获得更好的投放效果。
  6. 使用搜索引擎营销：利用搜索引擎优化（SEO）和搜索引擎营销（SEM）来提高广告的曝光率和点击率。
  7. 数据分析和优化：通过收集和分析广告数据，了解广告的表现，并根据数据进行优化和调整。

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广告推荐CTR点击率预测实践项目！

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。...（CTR）的数据挖掘赛，任务是构建一种模型，根据用户的测试数据来预测这个用户是否点击广告。...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

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计算广告——平滑CTR

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...(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...的值，为点击率，点击率在此是一个隐含的参数，广告是否被点击满足二项分布，即Binomial(Ii,ri)Binomial\left ( I_i,r_i \right )，其中，IiI_i表示广告被展示的次数

1.4K20

计算广告——平滑CTR

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程序化点击率预估（CTR）

指标 广告点击率预估是程序化广告交易框架的非常重要的组件，点击率预估主要有两个层次的指标： 1. 排序指标。排序指标是最基本的指标，它决定了我们有没有能力把最合适的广告找出来去呈现给最合适的用户。...整个CTR预估模块的框架，包含了exploit/explore的逻辑。 ? 单纯点击率预估算法的框图如下; ? Step-by-step 1....展示广告的场景可以表述为”在某场景下，通过某媒体向某用户展示某广告”，因此基础特征就在这四个范围内寻找： 场景 – 当时场景，如何时何地，使用何种设备，使用什么浏览器等 广告 – 包括广告主特征，...对于广告点击率预估，同时拥有这三类特征。所以一个简单的方法就是级联地使用这两个方法，更好地进行特征组合。 ? 3. LR a....比如说，现在认为在不同的点击率区段，影响点击率的特征的权重是一致的，但实际发现是不一样的，就可以按照点击率的区间划分，做分区间模型(据说阿里用的MLR就是这个东东)。

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你真的懂点击率（CTR）建模吗？

点击率(CTR，Click-Through Rate)以及派生的各种用户行为概率(如商品购买率、推荐好友接受率、短视频3s曝光率等)是广告、推荐、搜索等互联网应用中大家耳熟能详的词汇。...以点击率为例，如何建立高效的CTR预估模型是领域从业者们的核心能力，也是头部企业长期重兵投入、持续优化的核心技术。...CTR的微观不可预测性 不失一般性，下文统一以展示广告场景为例来做介绍。点击率，即发生点击的概率，度量的是“某时某刻某地用户对看到的某个广告点击的可能性”。那问题来了，这个可能性能否被准确预测？...2.2 CTR建模任务的第二层简化 上述假设，建立了对全局样本服从参数为 的Bernoulli分布的学习框架。然而常见的CTR模型给出的预测结果并不是分布，而是某个确定的点击率值。...往往离线评估预测值/统计观测值基本接近1，而在线服务时高于1 CTR模型的样本来自模型自身的选择，持续的循环是否会导致系统陷入局部陷阱？如何判断？ CTR模型真的要解决bias问题吗？

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【SPA大赛】如何预测移动 App 广告点击率

1 问题描述 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。...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...pCVR因子优化广告投放效果，提升ROI。...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...6 广告特征文件(ad.csv) 7 广告位特征文件(position.csv) 3.1 初赛数据描述 测试数据从训练数据时段随后1天(即第31天)的广告日志中按照与训练数据同样的采样方式抽取得到

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CTR点击率预估之经典模型回顾

---- SIGAI特约作者 张凌寒 中国科学院研究生院 研究方向：机器学习, 推荐系统 摘要 CTR(Click-through rate, 点击率)预估在工业级推荐系统、广告系统中是非常重要的一个环节...)进行高阶特征组合 6.总结 关键词: 点击率预估, 推荐系统, 机器学习 CTR预估的典型应用场景 现阶段, 工业级的推荐系统常因为候选集数据量、系统响应时效等因素的影响, 需要分多个阶段完成整个推荐的流程...如何理解这一过程呢? 假如我们不采用这种隐向量的机制, 而是使用标量参数对特征的交叉进行直接建模, 即特征交叉部分为 ?...有关GBDT更加详细的论述请参考: Linghan Zhang：Gradient Boosting梯度提升-GBDT与XGBoost解析及应用zhuanlan.zhihu.com 总结 本文对CTR点击率预估的经典模型进行了梳理和回顾...许多现代的深度学习点击率预估模型都是以上述的经典模型为基础演变而来, 厘清经典模型的发展脉络, 对掌握和使用深度学习点击率预估模型将有很大的益处. 引用 [1] Zhang, J. (2019).

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成也CTR，败也CTR，点击率怎么就成了算法工程师的梦魇？

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。...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。但对于推荐、广告场景则不是很合适了，因为推荐场景并没有一个强信息的搜索词，所以也就没有什么相似不相似之说了。...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。

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AT4CTR: 对比学习构建辅助任务提升CTR预估性能

关注我们，一起学习 标题: AT4CTR: Auxiliary Match Tasks for Enhancing Click-Through Rate Prediction 地址：https://arxiv.org...导读 本文主要是针对CTR预估中数据稀疏性问题提出的相关方法，再原有的ctr预估模型中引入了一个辅助匹配任务，通过对比学习来提高点击率预测精度（AT4CTR）。...对于给定的历史行为序列，每次用前n个交互的聚合emb来预测第n+1个item；那么真实交互的为正样本，同batch其他交互序列同位置的item为负样本，构建对比损失 2.方法 如图所示，模型主要由Emb层，常规的点击率预估模型部分...(\mathbf{e_i^{k+1},r_i^k})/\tau_2)}{\sum_{j=1}^n\exp(sim(\mathbf{e_i^{k+1},r_j^k})/\tau_2)} 并且考虑原有的点击率预估的交叉熵损失函数的情况下

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效果广告点击率预估实践：深度学习

效果广告点击率预估模型使用到了用户侧、广告侧和上下文侧的很多特征，持续的特征工程始终是模型效果提升的坚实基础。...在效果广告业务开展的初期，这方面的痛感还不是非常强烈，或者说，尚未制约到效果的提升。但是随着业务的发展，对点击率预估模型的要求越来越高，特征工程的巨大工作量对效果提升的制约已经相当明显。...3.4 应用效果 基于深度学习的点击率预估模型从2015年年中开始应用于广点通现网，上半年在广点通Feeds广告位取得CTR+CPM 10%+的提升，下半年推广覆盖了其他移动内部站点、微信以及移动联盟，...并在移动内部站点进一步带来CTR+CPM 8%+的提升，在微信广告位带来12%左右的提升。...我们开发了平台，设计了模型，并在效果广告点击率预估应用中取得了较好的提升。深度学习技术的研究和应用方兴未艾，我们所涉猎的只是很小的一块。

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点击率预估分析中的问题

A：网上已经有很多的文章解释过这个问题，简单的说就是离线评估的 AUC 是评估请求与请求之间点击率的序，而在线评估的是广告与广告点击率的距，评估的角度就不一致，所以这种情况是有可能发生的。...，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。...，而曝光比较少的广告预测的很差的时候，AUC 有可能是提升的，但在线时效果可能会很差，表现出来的现象是 Bias 比平均点击率偏高很多，原因是这些曝光比较少的广告可能把它们预测的偏低或是偏高，而只有偏高的时候才可能被观察到...「Q：我的在线实验 CPM 涨了，但 CTR 跌了应该如何处理？」 A：点击率预估优化的是收入，如果曝光没变，也可以理解为就是 CPM。...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

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效果广告点击率预估实践：在线学习

在前文中，我们已经分析了类似效果广告点击率预估这种场景下的模型快速更新的需求，给出了在当时看来比较稳妥的一套技术方案。...若从大数据的视角来看，效果广告是公认的典型的大数据应用之一，而效果广告点击率预估则是典型的大数据分析和挖掘，我们需要在遇到瓶颈时升级我们的方案来持续释放大数据中蕴含的效果提升潜力。...但是从使用角度来看，它们毕竟还都是离线训练，如何在数据量持续增加的情况下做到快速乃至实时的模型更新，这并非它们的首要技术目标，因此也就无法完全解决我们面对的挑战。...3.5 应用效果 截止2015年年末，在线学习的模型和算法已经覆盖了广点通超过一半的流量，在年末的pCTR效果放量中取得了CTR+CPM 8%+的提升，部分重点广告位取得了15%以上的提升，有力地证明了在线学习用于效果广告点击率预估的实用价值...在线学习解决了我们遇到的一些痛点，还有其他的痛点，所以，本系列后续文章除了继续介绍我们在在线学习方面的实践细节之外，还会谈一谈我们把深度学习应用于效果广告点击率预估的工作[11]。

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一文搞懂CTR建模

由于对于不同日期的数据，不论其分布如何，都统一采取同样的预处理方式，所以不会出现模型更新后，分布不稳定的情况。...如下图所示，实验组的效果上午好，下午差，下图为一天内对照组的点击率提升幅度（对照组 CTR-实验组 CTR）。虽然一天内平均后总体向好，但是这并不是我们期望的结果。...下图为优化后对照组的点击率提升幅度（对照组 CTR-实验组 CTR）。...说明从 0.5->0.78 这么多的 AUC 提升，其实对于 CTR 的提升没有半毛钱直接作用，因为模型只能对多个请求之间进行排序，而点击率提升需要模型对一个请求内部的多个 Item 进行排序。...AUC 提升的效果 AUC 的提升与线上 CTR 的效果并不是线性的。一般在项目初期，AUC 的提升很容易，但对 CTR 的贡献一般会很小。

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一文搞懂CTR建模

由于对于不同日期的数据，不论其分布如何，都统一采取同样的预处理方式，所以不会出现模型更新后，分布不稳定的情况。...如下图所示，实验组的效果上午好，下午差，下图为一天内对照组的点击率提升幅度（对照组 CTR-实验组 CTR）。虽然一天内平均后总体向好，但是这并不是我们期望的结果。...下图为优化后对照组的点击率提升幅度（对照组 CTR-实验组 CTR）。...说明从 0.5->0.78 这么多的 AUC 提升，其实对于 CTR 的提升没有半毛钱直接作用，因为模型只能对多个请求之间进行排序，而点击率提升需要模型对一个请求内部的多个 Item 进行排序。...AUC 提升的效果 AUC 的提升与线上 CTR 的效果并不是线性的。一般在项目初期，AUC 的提升很容易，但对 CTR 的贡献一般会很小。

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20分钟吃掉广告算法业务知识

一，两种广告 广告按其投放目的可以分成两类：效果广告 和 品牌广告。 效果广告是为了直接提升某个产品的用户数量或者销售收入。...而品牌广告则是为了通过提升品牌知名度美誉度从而间接带来该品牌产品用户和销售收入的增长。 大家所熟悉的互联网广告大部分都是效果广告。...五， CTR和CVR预估 从eCPM的计算公式中可以看到，对于CPC广告，计算它的关键是准确地估计点击率CTR。...而对于CPA广告，要计算eCPM，不仅需要准确地估计点击率CTR，还需要准确地估计转化率CVR。 可以说，CTR和CVR估计得准不准，直接决定了广告流量分发的效率，从而决定了广告平台的最终收益。...而广告系统有不同的广告，CPC广告要和CPM广告竞价，必须要知道CPC广告点击率CTR的绝对值才可以比较。

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从模型到部署，FPGA该怎样加速广告推荐算法

ECPM=1000*CTR*单条广告点击价格。 ? 看个例子： 广告 A：点击率 4%，每个曝光 1 元钱，广告 B：点击率 1%，每个曝光 5 元钱。...那么再看一个例子： 如果广告 A：点击率是 5%，广告 B：点击率也是 5%，点击价格也相同，该选择广告 A 还是广告 B?...当输入新的数据，就会预测该数据的结果，也就是点击率了。 那么有没有很好奇如何搭建并训练出一个好的 CTR 预估模型呢？...在 CTR 预估这一任务中要使用的是回归树而非决策树。梯度提升也就是朝着梯度下降的方向上建树，通过不断更新弱分类器，得到强分类器的过程。...点击率一般都比较小，大量负样本存在。 如何高效的提取这些组合特征？CTR 预估重点在于学习组合特征。注意，组合特征包括二阶、三阶甚至更高阶的，复杂的特征，网络不太容易学习、表达。

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都是推荐系统，广告算法和推荐算法有啥区别？

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。...问题里面有一个错误认知，就是推荐广告和自然推荐的点击率差异性很大，二者有差距但没有很大，在首页这种核心位置上差异大概在20%左右吧，这里的CTR差异是因为两个原因导致的，其中一个就是广告优化的目标是CPM...但又因为CPM = CPC（单次点击成本） * CTR（点击率） * 1000（千次展现）。...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。...并不是用户对哪个广告物料更感兴趣，哪个物料就排序在前，我们还需要考虑广告收益的最大化，整体的排序计算公式见下图： ecpm计算公式 P-CTR代表模型实时预测用户对该广告的点击率，CPC代表广告主愿意为买一次广告点击出的价格

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计算广告——收入分解

提升PV意味着引入更多的流量，包括优化内容，吸引用户，或者有些公司做了联盟，从其他媒体买入流量；eCPM常常被用来作为一个广告系统的KPI。...eCPM = CTR * ACP * 1000 Revenue = ACP * CLK CTR：点击率；点击率预估是一个广告投放引擎需要经常优化的模块； ACP：平均点击价格，ACP主要看市场和客户的成熟程度...PV * PVR * ASN * CTR2 * ACP ADPV = PV * PVR Adimp (ADimpression): 单个广告的展示次数； ADPV (Advertisement Page...； CTR1： 表示平均每次检索请求对应的广告点击数。...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

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