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  • 现在的用户对广告是越来也挑剔了,广告点击率也缩水了。这种现象也是不可避免的,你想想,一天用户需要在不同的平台接触到多少不同的广告轰炸,除去意外点进去的广告,又有多少广告是用户觉得有趣、优质,内容吸引,...

    现在的用户对广告是越来也挑剔了,广告点击率也缩水了。这种现象也是不可避免的,你想想,一天用户需要在不同的平台接触到多少不同的广告轰炸,除去意外点进去的广告,又有多少广告是用户觉得有趣、优质,内容吸引,点击去看的呢?想要提高广告点击率,首先广告需要做对,下面我们来一起看看广告如何做提高点击率?

    1、广告语

    一般情况下,广告语是对用户是否点击广告影响最大的因素。谷歌的搜索结果页的首屏中,会有4条广告以及多条自然搜索结果,而如果想获得点击,广告语必然要能够在这个列表中突出出来,或者是位置较好,或者篇幅较大,或者广告语独特。

    广告无效的最常见原因之一就是竞争对手拥有更多的吸引用户的信息,他们可能有一个更好的促销信息,或者更有吸引力的号召性用户,或者包含对用户更重要的关键点。

    针对广告语的最佳解决方案就是通过对广告组的测试,找到最适合对应广告组的信息,包括广告的标题、描述、落脚页等。同时,我们需要注意的是,要定期更新广告,保持广告对用户的新鲜度(针对不同的行业,广告更新的频率差异也较大,需要区别对待)。

    另外一个需要考虑的事情就是广告语与用户搜索意图的匹配程度。如果想要查看广告语是否与用户意图匹配,可以通过查看热门搜索词以及查看自然搜索结果和图片搜索结果来确认。如果与用户意图不匹配,就需要测试新的广告语或者落脚页。

    但是需要注意的是,低点击率并不总是一件坏事,有时候是因为关键字本身决定,有时候只是为了获取更加精准的流量,也有时候是因为想要控制预算。如果我们的广泛匹配关键字的广告语点击率较低,但是互动度指标表现较好,比如跳出率低、转化率高,那么这时候,其实有可能我们有效地过滤了不想要的流量,抓到了最重要的那一批用户;如果互动度指标表现并不好,那么我们就需要考虑去更换关键字了。

    2、平均排名

    这是一个统计指标,显示的是你的广告的排名的高低。普遍情况下,这个指标的指导意义还是很明显的,但是某些极端情况下,我们还是要考虑该指标的有效性。比如,当预算极端首先,关键字的展示份额较少的时候,平均排名的高低与实际排名的高低可能差异比较大。

    一般情况下,平均排名越大,广告在网页上的位置越低,点击率也越低,所以,在预算充足的情况下,我们需要尽量获取较好的排名以获取更多的点击量,比如通过人工调整出价、优化质量度,或者使用出价策略。但是,实际情况狂下,没有预算不受限的情况,我们需要根据预算的情况来获取合适自己的排名。

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  • 提高Google Adsense广告点击率的常用方法如何常规提高Google Adsense广告点击率?今天有位朋友请教dan,如何常规提高Google Adsense广告点击率?为了大家共同提高,减少不必要的浪费,点击率一般是1-5%比较合理,...

    提高Google Adsense广告点击率的常用方法

    如何常规提高Google Adsense广告点击率?
    今天有位朋友请教dan,如何常规提高Google Adsense广告点击率?为了大家共同提高,减少不必要的浪费,


    点击率一般是1-5%比较合理,如果太低,很不划算,大家可以“调整”一下点击率,这样google付费也会多一点。


    1 如果你的点击率为0.1-0.3%,可以考虑减少广告展示数量。
    2 采用图片广告,获得人为点击。人喜欢点图片嘛,在Google Adsense代码里面,加入 google_ad_type = "text_image"; (文字或图片)
    3 在网页上方放广告。当然会影响点速度,LoveSEO.com宁愿少点收入,也要让大家快一点,所以放最下面。:)
    4 在必经之路放置广告。如果你是软件下载的,就在下载链接的上下放置广告,切记靠拢一点,连

    都不要使用。嘿嘿,这招毒呀!据不完全统计,鼠标不好,导致点击滑落点到广告上的几率为30%以上
    做了google的广告会被百度屏蔽的机会是20%。
    1-5%是每100刷新人次,不过最好是IP。
    google的广告不都是英文,有很多中文的。google广告是根据当前页面来的特定的。当然英文广告的价格是中文的4-10倍,所以很多站长都想方设法作成英文广告。(人为可以控制,嘿嘿)
    刷新1万次也不多嘛,可以在自己的其他网站上放置广告,这是google允许的。每天刷新十几万次才能赚20-50美元。
     

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  • 概要: 不是一篇高质量文章,不过是一篇还算不错的综述,而且时间够新(2013)。 具体内容:按照文章原本内容顺序罗列 ...* 广告点击率一般比较低,能达到0.2%就已经是很好的投放了 * 大量的广告、查询都是很稀
    概要:
    不是一篇高质量文章,不过是一篇还算不错的综述,而且时间够新(2013)。

    具体内容:按照文章原本内容顺序罗列

    0. 介绍

    * 赞助商广告:投放到搜索结果页面
    * 情境广告:在网页某个位置上投放,一般由广告联盟介入

    1. 广告点击率预测的应用背景

    * 广告点击率一般比较低,能达到0.2%就已经是很好的投放了
    * 大量的广告、查询都是很稀疏的
    * 利用用户点击行为的,除了点击率预测,还有两个领域:搜索结果排序和推荐系统
    * "Inferring Clickthrough Rates on Ads from Click Behavior on Search Results 2011" 这篇文章阐述了广告点击行为和搜索点击行为的相关性,进一步,用搜索结果的点击数据来近似推断每个查询相应的理想的广告数量

    2. 点击率估算方法

    2.1 基于位置模型的点击率估算方法
    即包含位置信息的点击率建模,svm, LR

    2.2 基于检验假设的点击率估算方法
    假设用户先examine广告,然后决定是否点击
    用户浏览模型:UBM
    动态贝叶斯网络模型:DBN
    点击链模型:CCM
    在线贝叶斯概率回归模型:OBPR

    3 新广告和稀疏广告的点击率预测方法

    3.1 利用已知广告点击率
    不是构造新模型来处理数据稀疏问题,而是加入新特征,尤其是一些“泛化”的特征,如:term ctr、related term ctr等

    3.2 从模型上下手处理了
    * 基于层次结构的预测模型,引入了广告的概念层次模型,提出多层次结构的线性回归模型(LMMH)
    * 基于时间空间模型

    4. 广告点击率的优化方法
    上文都是介绍各种模型,这部分该介绍各种不同的思想、或者成为策略

    * 引入个性化信息——针对用户个人喜好投放的广告点击率预期会比面向所有用户投放的广告要高,基于协同过滤的个性化点击率预测模型
    * 结合用户搜索意图,通过贝叶斯方法对用户意图假设进行建模
    * 利用广告之间的相似性,其假设是:同一页面上广告的同质化越严重(相似性越强),则点击率越低

    5. 评估方法

    * log likelihood score
    * KL距离
    * MSE
    * DNCG
    * ROC图

    6. 总结
    逻辑回归和贝叶斯模型应用最为广泛

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  • 广告点击率常用模型的优点和缺点

    千次阅读 2018-10-26 18:36:01
    LR 优点: 1. 是一个很好的baseline,效果不错,当然因为效果不错,所以后续的版本想超过它,真的还是很难的。...一般都是wrapper方法选择,每轮可能都要进行小时级的运算,理论上要进行2^n轮...

     

    LR

    优点:

    1. 是一个很好的baseline,效果不错,当然因为效果不错,所以后续的版本想超过它,真的还是很难的。

    2. 实现简单,有开源的工具可以直接用来训练,在线的代码也写起来也比较容易

     

    缺点:

    1. 因为是线性模型,所以有选择交叉特征的工作,这部分工作消耗大量的精力,但往往没什么效果。一般都是wrapper方法选择,每轮可能都要进行小时级的运算,理论上要进行2^n轮(n是特征数),但因为离线分析的指标和线上效果不一定是强相关的,所以分析起来更痛苦。更令人崩溃的是点击率预估的数据变化是比较大的,离线选出来的特征,参数都不一定适用于未来。

    2. 因为广告位对点击率有着决定性的影响,所以几乎所有的特征都会交叉广告位,这样广告位间的信息是无法共享的,比如广告A在广告位x上点击率很高,但如果广告A在广告位y上没有曝光过,那对广告位y来讲,广告A是一个全新的广告。

    3. 实践中交叉特征还会导致模型非常大,我们也使用了FTRL,但实践中它并不能非常有效的产生稀疏模型,如果模型非常大,会导致同步模型变慢,一样会严重影响效果。

    4. 在线预测时,因为大量的特征都要与广告ID交叉,所以在线拼装特征的成本很高,性能可能也会成为问题。

     

    GBDT+LR

    GBDT+LR真有人实践中搞成功了吗?我好怀疑,听过两个分享都是没有成功的例子。我没信心试,欢迎打脸。

    优点

    它是一个很有意思的想法

    缺点

    1. 离线处理和在线处理都复杂。不同于比赛,在实践中ID类特征还是非常重要的,广告ID可能就有几十万个,深度怎么控制呢?把那么多棵树丢到线上去,然后遍历,拼装特征,想想都难搞。

    2. 要调的参数很多,人生苦短,为什么要搞这么多参数折磨自己。另外再重复一遍:在点击率预估这个问题上,离线效果好往往只能说是模型基本没问题,不能说上线后就效果好。

    3. GDBT+LR本身是想解决特征选择的问题,但现实中也没那么多特征可以用吧?另外没发现点击率预估中如果特征本身没问题,加上去一般都不会降效果吗?

    4. 性能问题怎么解决呢?如果GBDT+LR是不是只能batch方式训练了?如果batch更新速度比FTRL会慢不少,效果又怎么保证呢?想不通。

    FM

    优点

    1. 它可以自动学习两个特征间的关系,可以减少一部分的交叉特征选择工作,而且参数也不算多,调起来不会太痛苦。

    2. 因为不需要输入那么多的交叉特征,所以产生的模型相对LR的模型会小很多。

    3. 在线计算时减小了交叉特征的拼装,在线计算的速度基本和LR持平(虽然两个向量的点积的计算看上去会导致计算量翻了几倍)。

    缺点

    1. 无法学习三个及以上的特征间的关系,所以交叉特征选择的工作仍然无法避免。

    2. 虽然从原理上好像FM学习能力更强,但在实践中超过LR的效果也要凭实力(运气?)

    3. 从功利的角度看,FM是非常不值得尝试的,它的工作量没比神经网络小多少,在这个不说深度学习都好像不懂机器的环境下,用FM算法,所能得到的资源,支持和收获,远比不上神经网络,所以建议做完LR后,就直接换神经网络吧,别搞FM了。

    神经网络

    优点

    1. 可以直接输入原始的特征,减少了交叉特征的选择工作,并且可以支持大量的特征输入,相比因为LR要考虑交叉特征,所以交叉特征比较多的时候,模型会非常大,可能会有一些工程问题。

    2. 如果输入的是原始特征,结构是用embedding layer + fc layer,产生的模型非常小,远小于LR。

    3. 在线计算因为使用是大量的用户特征,所以一次请求中,用户特片和第一层隐层之间的计算只用计算一次(这是运算量最大的一部分),只有广告维度的特征需要计算多次(以及第一层隐层和之后的隐层也要多次计算),而广告维度的embedding向量和第一层隐层的计算可以预先算好,并且在线完全没有交叉特征的拼装工作,所以在线计算速度还好,实测比LR速度竟然还快了。

    4. 神经网络对外宣传效果会好很多,虽然大部分时间也没什么必要搞神经网络。


     

    首先,gbdt具有非常好的非线性拟合能力,以及对超参数的鲁棒性,因此在各种比赛中大量应用,堪称王者。比较适用的特征形式是连续值特征,这样的特征包含了足够的信息量用以树上各个分裂点的取值。但是,他也有明显的问题,对于线上使用的话存在一些不足。由于依赖统计特征,特征的准备需要积累一定周期才有足够置信度,故特征的实时性不太好。第二,特征准备环节多,对于线上效果迭代不利。第三,模型计算复杂度好,不能吞吐大规模样本。第四,非常重要!抛开数据质量,单纯从模型本身讲,还是由于计算代价高导致特征数很快就会达到瓶颈,从而导致效果达到瓶颈。另外,如果实在想用的话,推荐xgboost,他可以吞吐稀疏数据,计算效率也做了优化,还可以使用spark上的包方便并行计算。

    再说lr。线性模型,但是在业界广泛使用。为什么呢?虽然模型本身表达能力差,但是可以通过特征工程不断减少问题的非线性结构。又由于模型计算复杂度低,可以吞吐超大规模的特征空间和样本集合,这样就为效果优化打开了空间。同时,他可以学习id化特征,从而减少了特征工程的环节,可以提高特征的实时性。

    把gbdt和lr结合确实是一个很美丽的故事。大家都在说怎么怎么好,但实际落地的真的少见。当然,也许是我孤陋寡闻,如果有请给大家科普下。首先通过经年累月的优化,很多应用其实人工特征工程已经做的不错了,再把gbdt的encoding特征加进来可以表达能力有不小的overlap。两者的结合就是一种组合模型的stacking,这种没有反馈的组合对于效果的提升从理论上说不会比包含backproportion更合理。从线上系统考虑,两个模型的stacking也会加重复杂度和增加latency。

    fm是一种lr思路的扩展。在一阶拟合的基础上加入二阶拟合,可以自动的学习任意两维特征的交叉。而且,交叉是以embedding向量的形式表达。跟lr一样,他可以吞吐超大规模的稀疏特征空间的样本集合。这种形式可以比较好的提高模型的表达能力,把性能和学习非线性结构的能力结合在一起,有不少实际场景中有一些应用。

    dnn是当下最火的方法。本质上讲,该方法是通过前面多层的隐藏网络学习抽象特征,在最后输出层使用上述抽象得到的特征完成最终的学习任务。这种学习到的特征可以较好的降低问题的非线性程度。它的强大在于bp可以将目标函数的误差回传,逐层向输入层的方向传播从而矫正网络参数,经过多次迭代,网络参数会被修正的很好,这是多个模型简单上下的stacking所不能比的。同时,对传统的网络输入层进行改造,可适配大规模id化稀疏特征,将特征工程的难度大大降低,所以百度凤巢已经解散了主模型的特征工程team。自己把自己的工作给close了也是蛮有意思,哈哈。由于数据驱动的模式学习到了人工特征工程难以学到的隐含特征,所以模型的表达能力会有明显提升,线上效果会碾压一般的模型。但是,由于模型学习的复杂性,很难直观的解释特征与效果的关系。另外,网络结构,超参数的调参也是个技术与艺术的结合。简单点说,回报是跟付出正相关的。

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