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  • 计算广告/推荐系统/机器学习(Machine Learning)/点击率(CTR)/转化率(CVR)预估/点击率预估
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    2019-03-14 17:28:07

    源地址:https://github.com/mJackie/RecSys
    精选文章:https://github.com/mJackie/RecNews
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    Todo

    • 强化学习模型(Bid相关)
    • 与图像/NLP/知识图谱的结合
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  • 腾讯社交广告(http://ads.tencent.com)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...

    题目瞄述:

    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点或点击作为投放效果的衡量标准开展优化。
    (转化:买东西就是转化)
    在这里插入图片描述腾讯社交广告(http://ads.tencent.com)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
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述pred:预测值;act:实际值
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述pd.merge:将数据连接起来
    在这里插入图片描述OneHotEncoder()编码—0,1编码。
    sparse.hstack()----水平拼接
    在这里插入图片描述submission:提交文件(训练的值和原始的值之间的分数)

    特征工程与机器学习建模(步骤)

    在这里插入图片描述1,读取文件;2,第一类编码;3,第二类编码;4,年龄处理,切段
    在这里插入图片描述切片:其实就是分箱,对年龄进行分箱。
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述user.age.value_count()
    数据处理完了之后,合并数据
    在这里插入图片描述数据合并完了,取出数据,进行建模
    在这里插入图片描述找出重要数据,然后找网格,调参
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述通过正负样本比
    在这里插入图片描述发现数据严重不平衡
    在这里插入图片描述

    总结:

    告类型是什么样的(小公司用不到广告转化率的预测,因为数据量太少);2,自己的app可以用广告转化率的预测。

    展开全文
  • 电商行业转化率到底如何计算

    千次阅读 2020-12-14 18:16:39
    行为转化率 = 期望行为数 / 行为总数总体功能转化率 = 行为转化率1 * 行为转化率2 *行为转化率3 * ...*行为转化率N 期望行为是希望考量目标做到的行为,比如阅读完一篇文章、完成一次注册、绑定银行卡、支付成功等...

    一、什么是转化率
     

    产品转化率指产品中单一交互行为和总体功能,使用后与使用前的用户数量之比。我们通常称前者为行为转化率,称后者为总体功能转化率。

    行为转化率 = 期望行为数 / 行为总数
    总体功能转化率 = 行为转化率1 * 行为转化率2 *行为转化率3 * ...*行为转化率N

    期望行为是希望考量目标做到的行为,比如阅读完一篇文章、完成一次注册、绑定银行卡、支付成功等。点击率中“点击”就是期望行为,转发率中“转发”就是期望行为,以此类推还有下载率、激活率、购买率、打开率、成交率、复购率等。因为总人数在一定范围(受到活动大小,渠道的制约)是固定的,所以我们就要想尽办法提高期望行为人数,来增加转化率

    二、转化分析的意义

    转化分析的本质是为了促进企业的核心业务流通,提升盈利能力。比如:销售额=流量*转化率*客单价
    如果需要提高企业的销售额,有三种方式:①花钱做推广,扩大流量②优化注册、购买流程,提高转化率③通过满减、捆绑产品等方式,提高客单价

    很明显提高客单价短期内可行性较低,但调整产品定价是个复杂的工作,短期内大幅度提升客单价容易导致市场竞争力下降,同时品牌和口碑也会受到负面影响,造成不可挽回的损失。对于扩大流量,如果企业的市场预算充裕,多花点钱做推广也是可行的,但对许多企业来如果不是处于产品生命周期成长期或成熟期,烧钱的策略并不可持续。于是只有提升转化率是企业性价比最高的方式。

    提升转化率的好处有:①可以花同样的钱起到更好地效果,提升ROI;②优化转化流程,提升用户体验和品牌满意度;③优化过的转化流程可以长久发挥作用,是可持续的。

    转换率的功能①衡量用户需求的强弱;②对比两个功能的好处,对同类功能进行优化取舍;③验证渠道质量及分区渠道权重。所以我们可以通过数据化的方式来分析转化率。
    比如某社交App开发了新功能,但这个功能的转化率很低,这时我们可以从两个方面来分析:①需求本身转化率低,这时需要反思这个需求是否是强需求,还有它的广度,使用频率、迫切度、可替代性等;②产品设计缺陷,设计的表达不当或者不清楚,入口位置、颜色、文案、引导、交互流程等存在问题。

    三、转化率与漏斗模型

    提到转化率,漏斗模型必不可少。漏斗中每一层都会有损耗,而漏斗模型可以帮助我们去减少整个过程的损耗量。需要注意的是单一的漏斗模型对于分析来说没有任何意义,我们不能单从一个漏斗模型中评价网站某个关键流程中各步骤的转化率的好坏,所以必须通过趋势、比较和细分的方法对流程中各步骤的转化率进行分析:

    (1)趋势(Trend):从时间轴的变化情况进行分析,适用于对某一流程或其中某个步骤进行改进或优化的效果监控;
    (2)比较(Compare):通过比较类似产品或服务间购买或使用流程的转化率,发现某些产品或应用中存在的问题;
    (3)细分(Segment):细分来源或不同的客户类型在转化率上的表现,发现一些高质量的来源或客户,通常用于分析网站的广告或推广的效果及ROI。
    提升转化率,需要有数据驱动的意识,转化率不仅是一个数据指标,其本质是用户体验的真实反映。当我们对用户体验分析的维度不断增加,对我们产品和用户行为的思考不断深入的时候,我们也就在转化分析的路上不断进阶。关于漏斗模型在我们之前的文章中有详细的介绍,想了解的朋友可以参考《干货 | 如何用漏斗模型做数据分析》。

    这里我们先探讨下怎样的转化率才算合格呢?其实,不同类目和单价的产品转化率会有很大的差异,转化率的影响因素是多方面的,比如运营手段、产品功能、用户体验和界面设计以及品牌信任度等,各方面因素会共同决定最终转化率的好坏。今天我们主要分享的是通用的步骤,在下一个部分我们会以落地页的转化率来分析。

    1.定义核心目标
    做任何事定义清楚核心目标非常关键,目标不清就会导致行为不清晰。比如是需要提升复购率还是客单价?或者是提升利润率还是销售额?一般来说,定义目标要根据不同的产品生命周期来决定,因为产品不同阶段,你所应该关注的核心目标是不同的。而核心目标可以拆解为相关的指标,提升相关指标也就提升了核心目标。

    2.画出核心流程
    这步是很关键的一步,也是很多人最容易忽视的一步。每个产品的漏斗模型都是不一样的,如何建立漏斗模型,就需要根据产品的核心流程图。核心流程图听起来简单,做来就很难了,因为你要考虑很多细节,但画一下用户体验比较好的产品流程图,可以在流程优化上得到启发。另外有了流程,在执行和复盘时,清晰的路径和走向容易更方便把控和分析。

    3.列出影响因子(做加法)
    把你能想到的所有可能影响流程中用户发生变化的因素列出来,并放到流程下。穷举你可能想到的所有因素,比如自己模拟用户的整个流程,把产生想法到最终流程结束能想到的都写下来,再试着去模拟体验竞品的流程,把想法记下来等。

    4.添加影响权重(做减法)
    每一个因素对结果的影响大小都不一样,你需要将他们之间的不同用数据化的方式表现出来。数据分析师们可以用技术去求因素的权重,但如果我们没有技术可以参考以下几个简单易操作的求权重方法,这些方案大家可以通过上网搜集相关资料来进一步了解,这里我就不再多说了。

    5.优化影响因子
    上一步骤添加完影响权重之后,做一个影响程度排序,就能看出那些最有影响的因素,接下来就照着这些影响因素逐一优化即可。比如:

    (1)定位正确的用户
    什么是正确的用户,不同的部门对此有不同的理解。市场运营在各个渠道进行投放,通过产品、服务、内容去吸引用户,但是不同渠道来源用户有一定的差别。针对不同渠道的用户,市场需要制定不同的推送和不同的落地页,以提高针对性;产品经理也要关心用户的分类,通过用户在产品上的使用行为对不同用户群体制定不同的运营策略,优化不同的产品特性;对销售人员来说,根据与用户沟通的结果来找到正确的受众和决策者,这也是一个寻找正确用户的过程。

    (2)提升产品的体验与流畅性
    改善用户体验的方法很多,如调配按钮位置、界面的颜色,或者进行整体的改版、产品交互等等,这里面细节决定成败。但需要注意的是产品流程可能比较简单,但用户的心智流程却比较复杂,这时候在写流程的时候,可以把用户的心智流程也加上去。优化的过程是一个无比漫长也没有时间终点的事情,保持一颗好奇心,多学习,放大自己格局,搞清楚问题的原因,多和用户聊聊。

    (3)优化转化路径
    不同行业有不同的转化路径。电商、OTA、O2O行业:最终的下单量是视为转化的;SaaS、社交类产品:往往将注册人数作为一个转化点。我们需要了解一个用户经历了哪些步骤,最终完成了这些转化。转化的过程中给予了用户足够的决策信息。这里需要注意过长的转化路径,会导致用户的流失。
     

    五、如何提高落地页的转化率

    1.什么是落地页
    落地页,也称着陆页(Landing Page)是用户被广告吸引,采取行动后的落地页,是营销漏斗的一个环节。这里的广告是把用户吸引到落地页的任意形式的媒介,例如朋友圈、电梯广告、搜索引擎广告、AppStore介绍也、活动推广图等。任何落地页有且只有唯一的目标,主要是发展用户、促成交易、搜集线索。
    落地页的设计和优化是技术活,一不小心就会让用户误以为你的落地页是垃圾页面,给推广带来障碍;或者给用户带来不好的体验,花了钱反而给品牌减分。因此,落地页是营销推广的基础,不仅要准确传达产品或服务的独特卖点,也要提升互动的友好度,吸引用户完成转化。

    2.如何提高落地页的转化率

    (1)保持简约
    清晰、简约的落地页可以让用户自动把目光投向你希望他们进行的动作,也能避免用户产生困惑。这和banner设计是一个道理:拥挤的设计不讨喜,留白才是最强有力的设计语言。简约的落地页比冗杂的页面更令用户印象深刻,也能增加他们与CTA(call-to-action 行动号召)按钮互动的几率。

    (2)站在用户角度考虑
    设计落地页的第一步,我们需要问自己:①分析受众是谁?②怎样有效地传播信息?③分析产品卖点是什么?④如何吸引用户完成注册?⑤如何提升转化?这五个问题可以帮助更好地挖掘目标受众的需求和期望,辅助设计。另外,如何你推广的是一个全新的产品,还需要分析用户的在线行为,利用分析结果来设计出有效的页面布局;同时准备好A/B测试实验工具,落地页上线后通过切分流量观察不同设计带来的不同结果,不停试验-择优-更新-再试验-再择优,让页面的互动和转化率不断提升。

    (3)确保内容简单易懂
    在强调可视化的同时,一定要注意落地页所有的内容是否描述的清楚易懂,是不是能吸引用户。专业术语、不常见的缩写和复杂的句式都会让用户产生距离感,一定要避免使用。同时,要时刻牢记站在受众的角度去生成你的文案。如果手上的文案不能用通俗易懂的方式向用户清楚地阐述产品的利益点,就果断重新编辑和优化文案。

    (4)注册表单越短越好
    在那些需要转化的落地页中,最关键的设计元素就是注册表单,但是在各个品牌都在致力于提升用户体验的时代,互联网用户越来越不爱填表,更不愿意透露自己的个人信息。这就要求清晰地定义转化后续流程真正需要的注册信息。为了获取更多注册,你还可以给用户提供奖励,再简化注册流程。此外,多做测试,它可以帮你大幅降低这些错误出现的几率,因为一个小错误就可以导致转化丢失或转化率大幅下跌。

    (5)强大的CTA
    CTA(call-to-action 行为号召)可以是按钮、图片、表格或其他形式,重点在于如何从审美和功能角度来包装你的CTA。创建一个理想的CTA不是一蹴而就的过程,需要不断地用A/B测试工具对颜色、形状、尺寸、字体、字号等元素进行测试,找出最优版本。

    (6)情感设计
    情感设计原指的是工业设计师通过对产品的颜色、材质、外观、点、线、面等元素进行综合设计,让产品通过声音、形态、喻意、外观形象各各方面影响人的听觉、视觉、触觉,使人和品牌产生共鸣。落地页的情感设计,首先要考虑把重要信息放在用户第一眼就可以看到的位置上,其次要从用户心理出发。另外颜色的运用在落地页设计中也是一门学问,一个简单的颜色变化就能影响用户的心理——这也是在设计落地页时,必须重视用户需求的另一个原因。

    (7)设计布局
    图片配上合适的文案,就是一个简单的落地页。然而,不要以为把图片都一股脑地堆在落地页上就是所谓的设计布局。简洁,简洁,简洁(重要的事情说三遍)。页面布局只有在满足以下这些要求时,才真正达到提升落地页转化率的效果: 鲜明突出落地页要传播讯息;②通过视频或信息图,1分钟内阐述清楚你的产品;③展示真实案例;④建立互动版块

    (8)重视移动端
    随着移动用户的快速增加,流畅无缝的跨屏体验对品牌越来越重要,因为这直接影响了一个网页带给用户的品牌印象。调查数据显示,48%的用户表示不愿意访问没有做过移动端优化的落地页,因此我们需要确保用户在任何设备上访问落地页的体验都无差。试想一下,如果用户从移动端进入你的落地页,就因为适配问题找不到CTA的位置,此时的用户流失会非常可惜。

    (9)清晰阐述产品
    用户访问落地页的目的是来了解更多关于产品的信息,如果他们get不到你的独特卖点,自然也就没兴趣完成后续的注册。在阐述产品价值的过程中,注意避免使用直销的话术,而是要让用户在短时间内知道你的产品能怎样帮助他们解决问题、带来什么具象的价值。因此,落地页上的文案要清楚地告诉用户为什么要在这里继续点击或注册,然后把能够解决的问题和解决方式阐述清楚,再通过项目符号、视频或图表来吸引用户眼球,才能达到提升转化率的目的。

    (10)不要分散用户注意力
    信息碎片化的时代,用户的注意力很难集中在一个单独页面上超过5-10秒,这就是我们为什么不断强调,落地页设计一定要减少不必要的信息干扰、追求简约的原因。无论是落地页上的banner广告、弹出广告,还是外部链接或菜单等,都要易操作,确保购买转化漏斗的每一层都能顺利地完成。

    六、小结
    不同行业的不同产品其提升转化率的具体方法都有所不同,比如如何优化电商店铺的商品转化率、如何提升App注册下载转化率、如何提升小额信贷产品的转化率……但核心还是对于业务本身和用户的了解只有针对性的了解用户,针对不同的业务,我们才可能制定出不同的优化方案。

    其次通过数据分析提出假设,运用小步快跑进行迭代实验,检验假设并进行复盘和反馈,从而可以快速提升转化率。这时可以借助可视化工具,例如Data Analytics,可一键接入Execl/CSV等数据文件,无需编程仅需简单的拖拽即可制作酷炫的数据可视化看板,用直观的数据帮你做更好的决策。



    作者:DataHunter
    链接:https://www.zhihu.com/question/20121851/answer/721897609
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

     

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  • 腾讯社交广告转化率预估初探 著名广告大师约翰•沃纳梅克提出:“我知道我的广告费有一半浪费了,但遗憾的是,我不知道是哪一半被浪费了”。相比传统广告,互联网广告最大的优势之一:效果可测量,即用户看广告以及看...

    腾讯社交广告转化率预估初探

    著名广告大师约翰•沃纳梅克提出:“我知道我的广告费有一半浪费了,但遗憾的是,我不知道是哪一半被浪费了”。相比传统广告,互联网广告最大的优势之一:效果可测量,即用户看广告以及看过广告之后的行为可以被记录下来,如果再按照一定的规则,对这些数据进行归因,这就意味着,广告主在多个渠道推广之后,可以清晰的知道各个渠道的推广效果和获得用户量,也可以根据数据分析各种投放策略带来的效果,从而进一步做到精细化运营。

    准确的统计到转化数据,不仅需要数据跟踪技术,而且需要既定的归因规则。

    在这里插入图片描述
    图一 转化漏斗

    做好转化数据跟踪和归因,首先需要:

    1. 用户标识; 在移动场景下,一般分为两类: 设备标识和用户标识;设备标识,诸如 IMEI 、 AndroidID 、IDFA 等;用户标识,诸如将设备标识,加上一系列的字段(如: ip 地址、设备开机时间等)通过算法组合成一个用户标识。

    2. 用户看广告相关的数据;可以理解为线上的数据,包括:看广告、点击广告等相关信息。

    3. 用户看过广告之后,实际发生转化的数据;包括线上线下,但都是存在广告主系统里。线上,如:用户在 App 内发生的激活、注册、付费等行为;线下,如:用户是否到店、发生购买、参与某项活动等行为。

    转化数据跟踪:

    跟踪的目的主要是:通过用户标识,将线上线下的转化数据与广告平台的曝光、点击数据关联起来。对于不同的推广场景,常用的转化数据跟踪方式包括: API 对接和嵌入代码。对于不同的广告标的,代码嵌入又分为 SDK 嵌入、 JS 和像素点的方式。

    随着互联网广告市场的发展,转化数据越来越成为广告主与代理商、广告平台等角色之间进行效果评估和核算的主要方式之一;另一方面,广告主完成与广告平台的转化数据对接,需要一定的技术实力。在这些因素促使下,作为裁判方的第三方数据监测平台也如同雨后春笋般加入到这场游戏规则中,来帮助广告主和广告平台完成转化数据的对接。

    在这里插入图片描述
    图二 像素代码跟踪转化数据

    在这里插入图片描述
    图三 API 方式跟踪转化数据(以 H5 广告为例)

    转化数据归因:

    归因,即找到转化发生的源头。归因的目的:根据既定的归因规则,将转化价值进行分配,是什么原因促使用户发生了特定的转化行为。例如:是用户在某个媒体上看到了某个展示广告,亦或是用户搜索了某一个特定的关键词,亦或是用户在看过某一个渠道的广告之后,又在之后看了其他渠道的某些信息等。

    目前常用转化归因方式有:

    ① “最终互动”在最终互动归因模型中,最后一个接触点将获得 100% 的销售功劳;

    ② “首次互动”在首次互动归因模型中,第一个接触点将获得 100% 的销售功劳;

    ③ “线性” 在线性归因模型中,转化路径中的每个接触点将平分销售功劳;

    ④ “时间衰减”在时间衰减归因模型中,最接近销售或转化时间的接触点将获得最多的功劳。

    转化数据既然是广告主衡量效果的重要指标,在某些场景下,又是作为广告费用结算的依据。但是根据上述转化数据跟踪和归因方式,大家可能会想到,在转化数据的跟踪上,广告主一定存在着作弊的动机。没错!对于广告平台来说,就需要设计良好的机制,来规避广告主作弊的动机。

    转化预估

    转化对广告主这么重要,那么转化预估自然是广告系统中一个不可或缺的环节,但是想做好转化预估并没有那么容易:

    1、转化数据的特点是海量且稀疏的,我们每天有百亿单位日志规模, 8 亿的活跃用户,数十万的广告,但是用户×广告正例数不足;

    2、转化数据噪音较大,由于转化数据是由广告主上报,系统的不可控因素较多,数据可靠性比较差;

    3、转化天然的回流时间较长,移动 APP 激活延迟可达数日,电商下单延迟可达数十日;

    4、转化预估要求的精度高,因为转化和广告主息息相关,直接影响到广告的投放效果,所以要求预估的精度比其他产品更高。然而,不同类型的转化天然差异较大,更加增加了精准预估的难度。

    针对这些难点,我们有什么武器来征服他们呢?

    我们设计和开发了数据驱动的转化率预估系统,其中包含:1. 多数据源、可配置的数据流模块,实现了数据清洗、采样,特征抽取、组合,支持自动化特征选择功能,多人并行优化;2. 基于 Online Learning 的大规模并行训练模块,支持千亿级样本规模的训练数据;3. 多维度、体系化的评估模块,对业界常用的 Bias 、 AUC 等指标算法进行优化,支持广告级转化率准确度评估。

    a) 全流程数据驱动的模型训练框架

    传统的基于统计的转化率预估,准确度不高,无法差异化的预估每次流量的广告主价值。为解决这个问题,业内一般采用数据驱动方法,基于大量用户历史数据,引入机器学习算法训练模型,并应用线上系统。需要引入曝光、点击、转化、用户画像、广告画像、第三方平台数据等多种数据源,抽取高维度特征,处理大规模数据,处理复杂的逻辑,对效率和实时性也有较高要求。

    在这里插入图片描述
    图四 GoingMerry 系统框架

    b) 大规模并行化训练系统

    转化预估不论是训练速度, 还是训练方式,都需要一套可扩展的大规模并行训练系统来更好的支持。前文提到我们的系统支持 LR 、 FM 、DNN 等多种训练算法,这里只说下观察到的参赛选手提到最多的 LR 。

    逻辑回归应该算是最常用的机器学习算法了,它有理解起来简单,易于并行化,值域区间为 [0,1] 等特点,很适合使用在点击率预估或者转化预估等工作。发展至今,逻辑回归的优化算法也多种多样,例如常用 SGD 、 LBFGS 、 OWLQN 等。目前赛题的数据量较小,使用现有的单机算法应该就能有不错的效果。

    业内使用较多是 Google 提出的 FTRL 算法。 FTRL 算法核心是一种 online 的逻辑回归,在原始演算法上加入 L1 , L2 正则化和 adaptive learning 。它能解决传统 SGD 中无法得到稀疏性的问题, 在稀疏性上能够和传统的 OWLQN 达到同样的程度。另外, FTRL 对每一维特征维护一个学习率, 能够得到更佳的模型。

    要处理腾讯这种海量数据,算法的并行化必须是标配, FTRL 的并行化可以参考 ParallelSGD 的思路,也可以考虑 Hogwild!的思想;从数据并行,模型并行,或数据+模型并行的角度考虑。总之就是能把大型任务逐步拆解,让机器能够独自完成一部分任务,增强其扩展性。

    在我们的系统中,也实验过基于 Hogwild !思想的分布式的无锁 FTRL 算法,并且取得了不错的效果,可以支持亿级特征, TB 级训练数据;使用足够多 parameter server 和 worker 时, 可以支持百亿特征, PB 级训练数据。

    c) 多维度、体系化的评估模块

    基于以上全流程数据驱动的模型训练框架、大规模并行训练算法,我们可以高效的完成模型训练任务。此时,如何客观、有效的评估模型效果是我们面临的另一个难题。传统的 AUC 算法只是评估所有测试样本之间序的准确性,但是转化产品产品需要精确计算某个广告主每次流量的出价,因此只评估整体测试数据排序准确性不能满足需求。我们在原有算法的基础上进行改进并实现了 WeightedBias 、 MicroAUC 、 EqConvCPA 等多种评估算法,通过传统的 Logloss 和以上算法和可以对模型进行全方位评估。

    有了以上各种利器,精准的转化预估,so easy!

    作者 简介

    陈琼,腾讯高级工程师,2012年硕士毕业于西安电子科技大学。毕业后加入腾讯,2012年4月-2013年9月就职于搜索广告平台部,从事点击率预估工作;2013年9月至今,就职社交与效果广告部,从事转化率预估工作。

    刘雪娅,腾讯高级产品经理,2011年硕士毕业于中科院计算所。2014年7月就职社交与效果广告部,从事广告转化产品相关工作。

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    万次阅读 2015-08-13 22:09:26
    [转化率预估-1]引言 2014/06/27机器学习、计算广告学star 最近几年,“计算广告学”的概念风生水起,让我们这些从事在线广告匹配技术的程序猿着实荣耀了一把。这在参加校园招聘时最有所体会,前几年学生经常问面试...
  • 接下来的内容是第一天课程的作业,里面涉及到许多自己的知识盲区(社群营销,产品SKU,用户转化率,用户流转地图)。 分享在这里,期待感兴趣的同志们多多指点~ 目录 作业要求 问题分析 背景分析 概念厘清 1...
  • 转化率(CTR)预测的贝叶斯平滑

    千次阅读 2018-04-15 11:21:38
    电商领域中经常需要计算或预测一些转化率指标,如最典型的CTR(点击率,Click-Through Rate)。这些转化率可以是模型的预测值,也可以作为模型的特征(feature)使用。以商品点击率预测为例,CTR的值等于点击量...
  • 数学之路-数据分析进阶-转化率

    千次阅读 2014-12-05 23:10:05
    一、什么叫转化率指标用法:当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员,你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告(PPC)等等,看看那种方式是能够保持转换率在上升?...
  • 计算广告之淘宝oCPC智能出价

    千次阅读 2020-11-24 23:18:52
    Paper:Optimized Cost per Click in Taobao Display ...实现流量和广告的精准匹配,oCPC出价,实现高转化高出价,低转化低出价;同时优化版cpc能实现平台、广告主、用户的三方共赢。 传统广告系统以固定的出价来瞄
  • 计算广告——读书笔记(二)

    千次阅读 2019-04-05 18:56:29
    计算广告——读书笔记(一)中,主要从产品角度介绍,而本篇从技术角度,继续介绍广告业务。 一、计算广告技术概述 1. 个性化系统框架 一般个性化系统由四部分组成:用于实时响应请求,完成决策的在线投放(on...
  • 当然,也有不少卖家意识到销量不稳定和Listing转化率低有关,不过就如何提升转化率问题一筹莫展!有卖家表示,曝光和点击都挺高的,Listing关键词也尽量做到了最好优化,可销量走势却如同过山车般忽上忽下。 那么,...
  • 转化率是什么以及算法和提高

    千次阅读 2014-10-27 16:16:59
     对于站长来说,我们关注最多,最在意的就是最终的成交量,在计算成交量的比例时候,转化率往往是营销人员最关心,并不断探索和提高的指标。合川seo在这里聊聊到底怎样去提高转化率!  首先要了解网站转化率是什么...
  • 一、广告有效性原理广告从曝光到最终产生转化行为可以用以下六个阶段来描述: 1. 曝光(exposure):其有效性对最终转化效果的影响巨大。 2. 关注(attention):首先,不能干扰用户正常的任务;其次,明确向用户...
  • 计算广告——读书笔记(一)

    千次阅读 多人点赞 2019-04-02 20:38:38
    二、计算广告基础 1. 广告有效性原理 2. 互联网广告的技术特点 3. 计算广告的核心问题 3.1 广告收入的分解 3.2 结算方式与ECMP估计关系 4. 在线广告相关行业协会 5. 问题 三、在线广告产品概览 1. 商业产.....

空空如也

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