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陈义@豆瓣展示广告发展现状与媒体端技术概览目录展示广告发展现状生态系统演化展示广告分类媒体端技术概览品牌广告的计划与投放上下文广告的投放混合投放点击率估计2019/11/14最初生态Source:OnlineAdvertisingLandscape,Siemer&Associates,LLC.,2013.2019/11/14广告联盟的出现Source:OnlineAdvertisingLandscape,Siemer&Associates,LLC.,2013.2019/11/14ADExchange的出现Source:OnlineAdvertisingLandscape,Siemer&Associates,LLC.,2013.2019/11/14DSP的出现Source:OnlineAdvertisingLandscape,Siemer&Associates,LLC.,2013.2019/11/14实际的生态结构Source:AdExchanges,Targetiing&Optiimiizatiion,Gridley&Company,LLC.,2010.目录展示广告发展现状生态系统演化展示广告分类媒体端技术概览品牌广告的计划与投放上下文广告的投放混合投放点击率估计2019/11/14在线广告分类搜索广告(SponsoredSearch)展示广告品牌广告(BrandingAd)上下文广告(ContextualAd)2019/11/14在线广告分类类别单价订单量计价方式品牌广告事先协议事先协议CPM/CPT上下文广告第二价格竞拍事先定价在线确定CPC/CPA/CPL实时竞价第一价格竞拍事先定价目录展示广告发展现状生态系统演化展示广告分类媒体端技术概览品牌广告的计划与投放上下文广告的投放混合投放点击率估计流量预订广告位的流量划分用户属性(年龄、性别、地区、...)用户兴趣页面属性(电影首页、音乐首页、…)其他属性(浏览器、操作系统、...)流量块流量预订广告主的需求流量属性投放量开始和结束时间价格准入控制1k1k1k1k1k1k1k2k2kABCDEFG准入控制1k1k1k1k1k1k1k2k2k3kABCDEFG?准入控制1k1k1k1k1k1k1k2k2k3kABCDEFG资源未充分利用且需求未得到满足准入控制最大流问题:品牌广告投放5090160100100100ABC组合爆炸1k1k1k1k1k1k1k2k2k3kABCDEFG流量块流量块数目往往数以亿计,优化成本高.流量波动?1k1k1k1k1k1k2k2k2kABCDEFG预测流量:0k实际流量:1k预测流量:1k实际流量:0k高优先级公平投放1k1k1k1k1k1k1k2k2k3kABCDEFG优质资源品牌广告投放最小成本最大流问题(公平投放,优先级):组合爆炸问题:流量合并对偶问题流量波动问题:重新规划在线规划目录展示广告发展现状生态系统演化展示广告分类媒体端技术概览品牌广告的计划与投放上下文广告的投放混合投放点击率估计上下文广告特点效果导向(点击率/收益估计)流量需求无法离线预测急功近利法广告1广告2预算11图书1%0.99%音乐1%0%表示10次图书页面请求表示10次音乐页面请求页面请求到达顺序急功近利法表示10次图书页面请求表示10次音乐页面请求页面请求到达顺序完整信息收益:1.99广告1广告2广告1广告2预算11图书1%0.99%音乐1%0%急功近利法表示10次图书页面请求表示10次音乐页面请求页面请求到达顺序贪心算法收益:1.0广告1广告2广告1广告2预算11图书1%0.99%音乐1%0%急功近利法表示10次图书页面请求表示10次音乐页面请求页面请求到达顺序贪心算法收益:1.0广告1广告2广告1广告2预算11图书1%0.99%音乐1%0%Adwords模型贪心算法:广告i的效用=bidi改进方法:广告i的效用=bidi*f(广告i完成比例)Adwords模型贪心算法:广告i的效用=bidi改进方法:广告i的效用=bidi*f(广告i完成比例)f(x)=1–exp(-x)完成比例f(x)Adwords模型贪心算法:广告i的效用=bidi改进方法:广告i的效用=bidi*f(广告i完成比例)--最差情况Adwords模型贪心算法:广告i的效用=bidi改进方法:广告i的效用=bidi*f(广告i完成比例)--最差情况改进方法:广告i的效用=bidi*fi--随机情况Adwords模型贪心算法:广告i的效用=bidi改进方法:广告i的效用=bidi*f(广告i完成比例)--最差情况改进方法:广告i的效用=bidi*fi--随机情况实际情况:不是最差不是随机目录展示广告发展现状生态系统演化展示广告分类媒体端技术概览品牌广告的计划与投放上下文广告的投放混合投放点击率估计混合投放1k1k1k1k1k2k1.5k1kcpcABCDE品牌广告上下文广告混合投放1k1k1k1k1k2k1.5k1kcpcABCDE品牌广告上下文广告1k1k1k0.5k第一种分配方法.混合投放1k1k1k1k1k2k1.5k1kcpcABCDE品牌广告上下文广告1k0.33k1k0.17k0.33k0.33k0.17k0.16k第二种分配方法.分配方法不同,收益差别很大.目录展示广告发展现状生态系统演化展示广告分类媒体端技术概览品牌广告的计划与投放上下文广告的投放混合投放点击率估计数据稀疏广告位的流量划分用户属性(年龄、性别、地区、...)用户兴趣页面属性(电影首页、音乐首页、…)其他属性(浏览器、操作系统、...)流量块BorrowStrength广告位的流量划分用户属性(年龄、性别、地区、...)用户兴趣页面属性(电影首页、音乐首页、…)其他属性(浏览器、操作系统、...)权重估计2019/11/14点击率点击率点击率点击率PV数PV数PV数PV数流量块的不同特点会影响其权重.权重估计2019/11/14?点击率点击率点击率点击率PV数PV数PV数PV数用户点击倾向是否点击过当前广告当前广告浏览次数…………概念漂移时间点击率时间点击率时间点击率时间点击率时间点击率时间点击率获取信息与利用信息Ad1:5/40Ad2:1/9点击率概率密度Ad1Ad2获取信息与利用信息2019/11/14?点击率点击率点击率点击率PV数PV数PV数PV数用户点击倾向是否点击过当前广告…………二阶效应2019/11/14Unit1Unit2Ad10.010.0010.0055Ad20.0090.00090.00495Unit1Unit2Ad10.010.0010.006Ad20.0090.00090.004Unit1Unit2Ad10.010.0010.01Ad20.0090.00090.0009二阶效应2019/11/14Unit1Unit2Ad10.010.0010.0055Ad20.0090.00090.00495Unit1Unit2Ad10.010.0010.006Ad20.0090.00090.004Unit1Unit2Ad10.010.0010.01Ad20.0090.00090.0009二阶效应2019/11/14Unit1Unit2Ad10.010.0010.0055Ad20.0090.00090.00495Unit1Unit2Ad10.010.0010.006Ad20.0090.00090.004Unit1Unit2Ad10.010.0010.01Ad20.0090.00090.0009谢谢
本文标题:计算广告学实践资料
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