精华内容
下载资源
问答
  • 计算广告

    2016-08-14 22:39:14
    计算广告
    计算广告
    
    展开全文
  • 计算广告软件

    2017-07-21 17:02:39
    计算广告
  • 计算广告 刘鹏

    2018-11-02 16:51:48
    计算广告是一项新兴的研究课题,它涉及大规模搜索和文本分析、信息获取、统计模型、机器学习、分类、优化以及微观经济学等诸多领域的知识。本书从实践出发,系统地介绍计算广告的产品、问题、系统和算法,并且从工业...
  • 计算广告 pdf

    2017-11-18 14:26:09
    计算广告 良心之所
  • 计算机广告资料

    2017-07-21 14:32:56
    计算机广告的相关资料,PNG格式
  • 在大多数广告产品中,可以通过计算优化的主要是收入部分,而千次展示期望收入(expected Cost per Mille,eCPM)正是计算广告最为核心的量化指标之一。与广告的信息传达过程相关,eCPM可以分解为点击率和点击价值的...

    广告中的计算是为了解决什么问题,以及解决这些问题需要什么样的业务描述框架。

    可衡量的效果以及相应的计算优化,是在线广告区别于线下广告的主要特点

    在大多数广告产品中,可以通过计算优化的主要是收入部分,而千次展示期望收入(expected Cost per Mille,eCPM)正是计算广告最为核心的量化指标之一。与广告的信息传达过程相关,eCPM可以分解为点击率和点击价值的乘积,这两个指标是各种广告产品在计算过程中经常遇到的。

    广告有效性原理

    广告转化的有效性模型如图所示。

    有效性模式

    广告的信息接收过程分为3个大阶段:选择、解释与态度;或者进一步分解为6个子阶段,即曝光、关注、理解、接受、保持与决策。

    1. 曝光阶段。指广告物理上展现出来的过程,其有效程度往往与广告位的物理属性有关,没有太多可以通过技术优化的空间。在互联网广告中,位置的影响有时会更加显著,如何从算法上消除由此带来的点击率的偏差是一个重要的实际问题

    2. 关注阶段。指受众从物理上接触到广告,到意识上关注到它的过程。对广告而言,曝光并不一定意味着关注。

      如何提高关注阶段的效率?1.尽量不要打断用户的任务。当用户明确辨识出某个固定的广告位,并认为它与当前页面的任务没有关联时,他会下意识地屏蔽其内容;2.明确传达向用户推送此广告的原因;3.内容符合用户的兴趣或需求。

    3. 理解阶段。用户关注到了广告的内容不意味着他一定能理解广告传达的信息。

      如何提高理解阶段的效率?1.广告内容要在用户能理解的具体兴趣范围内(精准定向的必要性);2.要注意设定与关注程度相匹配的理解门槛。

    4. 接收阶段。受众理解了广告传达的信息,并不表示他认可这些信息。

      广告的上下文环境对广告的接受程度有着很大的影响。在定向广告越来越普遍的今天,如何让合适的广告出现在合适的媒体上,即广告安全的问题,正引起越来越多的关注。

    5. 保持阶段。对弈追求长期效果的品牌广告商,希望广告传达的信息能给用户留下鲜明的记忆,以长时间影响他的选择。

    6. 决策阶段。成功广告的最终作用是带来用户的转化行为

    定性地说,越靠前的阶段,其效果对点击率的影响越大;越靠后的阶段,其效果对转换率的影响越大。此外,各个阶段的划分不是孤立和绝对的,某一项具体的广告策略或技术,往往会对几个阶段的效果同时发生影响。

    互联网广告的技术特点

    1. 技术和计算导向。数字媒体的特点使在线广告可以进行精细化的受众定向,技术又使得广告决策和交易朝着计算驱动的方向发展。
    2. 效果的可衡量性。以展示和点击的形式直接记录和优化在线广告的广告效果。
    3. 创意和投放方式的标准化。标准化的驱动力来自于受众定向与程序化交易。需求方关心的是人群而非广告位,创意尺寸的统一化与一些关键接口的标准化非常重要。
    4. 媒体概念的多样化
    5. 数据驱动的投放决策。互联网化的根本驱动力可以认为是数据的深入加工和利用

    计算广告的核心问题

    计算广告的核心问题:为一系列用户与上下文的组合找到最合适的广告投放策略以优化整体广告活动的利润。

    计算广告核心挑战可以用一个最优化问题来表达:

    最优化问题

    i表示从第1次到第T次之间的某一次广告展示。优化的目标是在这T次展示上的总收入(r)与总成本(q)的差,即总体的利润。对于某一个具体的广告主k,有时存在预算的限制,有时存在投放量的保证,这也是广告作为一项商业活动的关键特征之一,构成了式子的约束,即需求方约束

    当总体预算一定,即i=1Tqi\sum_{i=1}^T q_i是一个常数,容易验证式子与另一个更常见的目标ROI=rri/iqiROI=\sum_r r_i/\sum_i q_i是一致的。进一步考虑收入与成本具体依赖的因素,优化问题可以写成:

    优化问题

    表达式中a、u、c分别表示广告、用户和上下文,即广告活动的3个参与主体。在约束中,每次约束产生的成本d除了与a、u、c有关,还与具体某个广告主k有关。

    这里的一个隐含假设:整体的收入或成本可以被分解到每次展示上。这一假设并不合理,但考虑到实际线上决策,必须对每次展示马上完成计算,从实用角度出发仍然采用这一假设。在实际系统中,可以采用频次控制、点击反馈等方法来解决多次展示之间效果相关性的问题。

    广告收入的分解

    对一个广告市场中的具体的产品形态,能够主动优化的往往是收入而非成本,因此,主要关注收入的优化

    当用户在媒体的广告位上看到广告后,如果产生兴趣,会产生点击行为,广告点击与广告展现的比率为点击率(CTR);点击行为成功后,将会打开广告主的落地页,落地页成功打开的次数与点击次数的比例为达到率,这是在广告主网站上发生的;如果用户从落地页开始,进一步完成下单等操作,则称为转化,转化次数与到达次数的比例为转化率(CVR),这是在广告主网站上或线下。按媒体网站和广告主网站上的行为对收入r进行分解,是实践中比较合理且容易操作的方式:
    eCPM=r(a,u,c)=μ(a,u,c)v(a,u,c) eCPM = r(a,u,c)=\mu(a,u,c) * v(a,u,c)
    μ\mu表示点击率,v表示点击价值,即单次点击为广告主带来的收益。前者描述的是发生在媒体上的行为,后者为广告主站内的行为。

    eCPM一般指的是估计的千次展示收益,有两个很相近的概念:千次展示收入RPM,千次展示成本CPM。

    根据之前的图展示的流程,点击价值可以进一步分解为到达率、转换率和客单价的乘积。这部分与行业密切相关,更多地属于站内运营而非广告的范畴。

    结算方式与eCPM估计的关系

    对于大多数广告产品来说,需要计算给定(a,u,c)三元组的eCPM以进行决策。但广告市场的协作关系复杂,并非每个广告产品都可以对eCPM分解后的两个变量作出合理的估计。根据eCPM的分解决定哪部分由谁来估计是广告市场各种计费模式产生的根本原因,也是广告市场中商业逻辑与产品架构衔接的关键一环。

    市场上主要的几种计费模式。

    • CPT(Cost Per Time)结算。将某个广告位以独占方式交给广告主,并按独占的时间段收取费用的方式。严格讲属于销售方式而非计算模式,因为价格是双方事先约定,无须计量。
    • CPM(Cost per Mille)结算。按照千次展示结算。这种方式是供给方与需求方约定好千次展示的计费标准,至于这些展示是否能带来相应的收益,由需求方估计和控制其中的风险
    • CPC(Cost per Click)结算。按点击结算。在CPC结算方式下,点击率的估计是由供给方(或中间市场)完成的。点击价值的估计由需求方完成,并通过出价的方式向市场通知自己的估计。供给方通过收集大量的用户行为数据,可以相对准确地估计点击率;转换效果是广告主站内的行为,其数据分析体系也能更准确地对其作出评估。
    • CPS(Cost per Sale)/ CPA(Cost per Action)结算。按照销售订单、转化行为或投入产出比来结算。这是一种比较极端的结算方式,需求方只按照最后的转化收益来结算,在最大程度上规避了风险。供给方或中间市场除了估计点击率,还要对点击价值作出估计,这样才能合理地决定流量分配。
    • oCPM(optimized CPM)结算。oCPM指广告平台仍然按照CPM结算费用,但会根据转化率进行优化。虽然结算方式是CPM,但供给方会承担点击率和点击价值估计的任务。实践中,oCPM往往是向某个广告主提供CPA结算之前的一种过渡方式。

    image-20200614221311392

    广告有计费需求,同时产生了第三方检测的需求。对曝光量、点击量、转化数等进行统计核实。


    欢迎关注公众号,一起学习

    Reference

    计算广告第二版

    展开全文
  • 由于工作关系,先后参与过大数据分析、广告监测监播、DMP+DSP开发、媒体监测等相关产品设计、开发及营销,对当下的计算广告有一定了解,所以计划写个系类文章来分享下我的所见所得。 1. 什么是计算广告计算广告学...

    由于工作关系,先后参与过大数据分析、广告监测监播、DMP+DSP开发、媒体监测等相关产品设计、开发及营销,对当下的计算广告有一定了解,所以计划写个系类文章来分享下我的所见所得。

    1. 什么是计算广告?

    计算广告学是一门由信息科学、统计学、计算机科学以及微观经济学等学科交叉融合的新兴分支学科。计算广告这个概念首先是由美国工程院院士、前雅虎副总裁AndreiBroder是由提出的,之后,AndreiBroder和另一位Yahoo!科学家在斯坦福开设了此课程,被称为互联网广告从业人员的“必修课”。而在国内,曾经担任Yahoo!高级科学家的刘鹏博士在网易云课堂系统地讲授过这门课程。
    简单地说,

    2. 计算广告生态链

    2.1计算广告生态链构成

    在移动广告生态链中计算广告是使免费用户互联网产品获得资产变现的一种系统性手段,其中,这些资产主要包括:数据、流量和品牌价值。
    对大多数媒体和用户产品来说,品牌价值往往不容易获得,主要的资产还是数据和流量。计算广告的基本任务就是把数据和流量规模化变现。它涉及到DMP积累、营销引擎、机器学习及数据挖掘等,是数字和计算驱动的行业。,由6部分主体组成:

    • 广告主
    • 广告代理公司
    • 广告平台(优化平台)
    • 应用开发者
    • 应用发布渠道
    • 移动用户。

    以AdMob为代表的广告平台,其上游面广告主广告公司,此主体为广告的最终埋单者,而下游则是应用开发者,其开放自身广告位,由广告平台(优化平台)整合销售。依照移动用户的曝光数或广告点击数,开发者和广告平台对销售所得进行分成。比如一位游戏开发者开放了自己的广告位给AdMob,AdMob卖给广告主,最后,收入所得的68%给开发者,32%归AdMob。
    计算广告生态链构成复杂,环节众多,如下图是有LUMA发布的计算广告生态链的主体环节以及各个环节的主流公司,具体内容会在后续的文章详细介绍。
    image

    2.1 付费模式

    流量变现始终是广告以及大数据行业不变的主题,在移动广告行业,广告付费模式决定着生态链各方的收入,甚至是广告各个环节的构成。按照行业通用标准一般分为三类:

    1. CPM(Cost Per Mille或者Cost Per Thousand/Impressions,每千人成本)
      广告投放过程中,听到或者看到某广告的每一人平均分担到多少广告成本。此种由传统媒体多为采用的方式也多为品牌广告采用,比如苹果iAD即以此方式计费。
    2. CPC(Cost Per Click/Thousand Click-Through每点击成本)
      CPC通过点击率限制可以加强作弊的难度。大家常见的朋友圈广告就主要采用CPC计费。
    3. CPA(Cost Per Action 每行动成本)
      按广告投放实际效果,即按回应的有效问卷或定单来计费,而不限广告投放量。CPA的计价方式有一定对赌的意思,该方式对于网站而言有一定的风险,但若广告投放成功,其收益也比CPM的计价方式要大得多。

    除上述三种计费模式外,广告交易还常用

    • CPT(Cost per Time)
    • CPS(Cost per Sale)
    • CPD(Cost per Download)
    • CPD(Cost per Day)
    • CPI(Cost per Install 每次安装成本、一般用于APP计费方式)
    • CPP (Cost Per Purchase) 每购买成本
    • CPP (Cost per person) 按人头收费,这点是我们在做场景话精准营销时自己设计的计费模式。
    • CPR (Cost Per Response) 每回应成本
    • 包月方式
    • PFP(Pay-For-Performance) 按业绩付费
    • CPL(Cost Per Leads):以搜集潜在客户名单多少来收费;
    • CPS(Cost Per Sales):以实际销售产品数量来换算广告刊登金额
      其实,不同的设计模式都是为了应对不同广告应用场景而设计的,广告计费模式一定程度上反应了广告应用场景的商业模式。一般而言,CPM和包月方式对网站有利,而CPC、CPA、CPR、CPP或PFP则对广告主有利。目前 比较流行的计价方式是CPM和CPC,最为流行的则为CPM,在精准的场景话营销里,CPP对各方更有利。

    3. 国内现状

    下图是国内广告行业构成概览;
    image
    个人认为国内计算广告行业主要表现有如下几方面:

    1. DMP扎堆出现

    DMP在互联网广告中的核心位置为”鸡蛋黄中的钻石“级别,为何这么这么重要?因为只要帮了为广告主搭建DMP这件事,那么其他业务就是顺理成章衍生了,所以DMP桥头堡这关非占不可。比如CRM巨头安客诚,如果为广告主搭建了DMP之后,EDM,直复营销,Callcenter,CRM全部顺利成章囊中之物,整体协调也更有效。易传媒的嵌入式DMP能为互联网广告投放得更精准,admaster的DMP则能够评估各媒体渠道投放的效果。DMP没有统一的功能,大多是为广告主量身定做的,所以DSP+DMP一家供应商这种情况在美国也非常常见,也有大型广告主讲究DMP与投放渠道独立的,广告主各有各的故事,建了DMP一切都好说。

    2.移动流量RTB adexchange已由蓝海变火海

    技术框架上DSP和RTB没有太大区别,目前中国移动端的展示量据说已经超过美国,装机量跳跃式增长,市面上,91+秒针,芒果,三星adhub,还有阿里妈妈等流量控制者,都在建移动adexchange。

    3.Data Exchange的出现

    中国adexchange生态里,高质量第三方数据奇缺,多数掌握在BAT+Sina+电信运营商手里,但是可喜的是,Alimama与baidu已经开始动起来了,据说阿里妈妈正在对接Google Bidding Manager,可能是看中了google的品牌广告主。

    4.DSP的技术及数据实现越来越容易

    2013年算是DSP元年,大量DSP公司涌现。起初,DSP的构建具有很高的门槛,一般而言,一个真正意义的DSP,必须拥有两个核心特征,一是拥有强大的RTB(Real-Time Bidding)的基础设施和能力,二是拥有先进的用户定向(AudienceTargeting)技术。通俗的说,就是必须具备很强的计算机工程能力和强大的硬件、网络基础设施做支撑,同时需要由大量用户数据的积累,实现广告定向投放。
    在各大巨头纷纷开发计算能力和数据能力的今天,构建一个功能强大的DSP变得很容易,2017年前,DSP公司若想走到市场前列,关键时依靠过硬的技术支撑和海量的数据积累,如上的两大行业壁垒将不再时DSP公司的核心价值,个人认为DSP行业的核心价值会越来越回归商业本质,即构建更透明的商业模式来服务广告主。
    例如,在2017年我主导公司的一个场景话精准营销的产品,在阿里云营销引擎的基础上,配合阿里云提供的相关产品,仅用了一个月时间就构建出一套业内最为先进的DSP营销系统,技术方面阿里提供了一整天解决方案,DMP方面,阿里提供了市场中最为精准的数据支撑(非淘系数据)。
    (说个题外话,本人从事计算机由七八年时间,前后从事过单板机,嵌入式软硬件开发,linux内核开发,机器学习和数据挖掘算法研究,大数据开发,行业洞察和广告营销,对计算机行业日新月异的发展颇有感慨:ARM出现,使得芯片设计变得通用;android出现使得嵌入式行业的技术难点变成通用模块;google三大论文后出现的hadoop,spark等大数据计算平台,使TB级数据分析变得很容易;阿里云等云产品不仅很大程度上降低了企业的基础设施等重资产投入、运维成本以及研发成本,更使得企业在运维、基础技术构建等方面变得得心应手。不仅如此,而今,构建一款视频APP,构建一套开箱即用的大数据计算平台或中台系统,构建一个有行业特色的DMP+DSP营销系统等都变得很容易;16年人工智能大火,当时的判断是人工智能在各大巨头及学术界共同发力下,必将在未来几年内成为计算机行业的基础设施,实际上,前几年人工智能火,主要解决计算视觉、音频识别相关课题以及文本识别相关课题这三个方向原始信息的识别,而这些课题一旦功课,就会变成类似API方式的商业应用,所以个人认为,技术的存在即价值是为了解决问题,计算机行业的前景是在了解计算机技术边界的基础上,努力发掘商业的边界,例如本文讲的DSP,在阿里云营销引擎的基础上,几乎人人都可以有自己的DSP,所以关键不再是如何构建DSP,而是在DSP构建变得轻而易举后,商业模式会有什么样的变化,以及会有什么样的新的商业模式)

    展开全文
  • 计算广告ppt

    2018-03-13 10:16:52
    刘鹏老师主编的计算广告一书相对应的ppt,配合着书看ppt效果很赞
  • 刘鹏计算广告

    热门讨论 2018-06-05 09:36:08
    刘鹏的计算广告PDF,共300多页,是扫描出来的PDF电子版,感觉挺好的,故分享一下。在CSDN上面被坑了,下载了一个错误满满的版本,一怒之下花钱买了电子版。
  • 计算广告学习

    2020-05-09 23:13:03
    计算广告理解计算广告-好的推荐系统计算广告-利用用户行为数据三级目录 计算广告-好的推荐系统 计算广告-利用用户行为数据 三级目录

    计算广告-好的推荐系统

    计算广告-利用用户行为数据

    三级目录

    展开全文
  • 计算广告是根据个体用户信息投送个性化内容的典型系统之一。在介绍计算广告系统的架构之前,先看看一般的个性化系统是如何构成的。 由4个主题部分构成: 用于实时响应请求,完成决策的在线投放引擎; 离线的分布式...
  • 非常实用的计算广告讲义,偏重实战中的算法,包含解决思路
  • 计算广告学刘鹏

    2017-12-22 14:41:24
    计算广告是一项新兴的研究课题,它涉及大规模搜索和文本分析、信息获取、统计模型、机器学习、分类、优化以及微观经济学等诸多领域的知识。本书从实践出发,系统地介绍计算广告的产品、问题、系统和算法,并且从工业...
  • 计算广告-p3

    2017-07-21 16:44:49
    刘鹏老师的计算广告课件
  • 计算广告论文,学习资料,业界分享 动态更新工作中实现或阅读过的计算广告相关论文,学习资料和领导人分享,作为自己的工作的总结,也希望能为计算广告相关行业的同学带来便利。所有资料均来自于互联网,如有必要,...
  • 三、计算广告的核心问题 1、广告收入的分解 2、结算方式与ECMP估计关系 四、在线广告相关行业协会 五、问题 可衡量的效果以及相应的计算优化是在线广告区别线下广告的主要特点,千次展示期望收入(expected...
  • 计算广告完整版

    2018-07-08 13:25:23
    计算广告的完整版,包括推荐算法的理论知识,以及算法的落地
  • 计算广告资料汇总

    2018-04-16 15:13:04
    收集的网上计算广告资料,包含相关资料链接地址,感谢相关作者
  • 计算广告

    2018-11-15 09:48:42
    计算广告与网页搜索、推荐系统,都是互联网时代具有挑战性的大规模计算问题。由于数据规模 的要求,这些系统都较广泛地采用检索(Retrieval)加排序(Ranking)这样类搜索的系统架构,因而 有非常多的相似之处。
  • 计算广告

    2019-10-06 00:24:04
    计算广告学 RUC DB-IIR计算广告学 posted on 2013-03-06 17:19lexus 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏 ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 5,815
精华内容 2,326
关键字:

计算广告