計(jì)算廣告：互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)變現(xiàn)的市場(chǎng)與技術(shù)

目錄
**部分在線廣告市場(chǎng)與背景
第1 章在線廣告綜述 3
1.1 大數(shù)據(jù)與廣告的關(guān)系 4
1.2 廣告的定義與目的 5
1.3 在線廣告創(chuàng)意類型 8
1.4 在線廣告簡史. 11
1.5 泛廣告商業(yè)產(chǎn)品. 16
1.6 延伸思考 18
第2 章計(jì)算廣告基礎(chǔ). 19
2.1 廣告有效性原理. 20
2.2 互聯(lián)網(wǎng)廣告的技術(shù)特點(diǎn) 22
2.3 計(jì)算廣告的核心問題. 23
2.3.1 廣告收入的分解 24
2.3.2 結(jié)算方式與eCPM估計(jì)的關(guān)系. 25
2.4 在線廣告相關(guān)行業(yè)協(xié)會(huì) 27
2.4.1 交互廣告局. 28
2.4.2 美國廣告代理協(xié)會(huì) 28
2.4.3 美國國家廣告商協(xié)會(huì). 29
2.5 延伸思考 29
第二部分在線廣告產(chǎn)品邏輯
第3 章在線廣告產(chǎn)品概覽 33
3.1 商業(yè)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)原則. 34
3.2 需求方層級(jí)組織與接口 35
3.3 供給方管理接口. 38
3.4 延伸思考 39
第4 章**廣告. 41
4.1 廣告位** 42
4.2 受眾定向 43
4.2.1 受眾定向方法概覽 43
4.2.2 受眾定向標(biāo)簽體系 46
4.3 展示量** 47
4.3.1 流量預(yù)測(cè). 48
4.3.2 流量塑形. 48
4.3.3 在線分配. 49
4.3.4 產(chǎn)品案例. 50
4.4 延伸思考 51
第5 章搜索與競(jìng)價(jià)廣告. 53
5.1 搜索廣告 54
5.1.1 搜索廣告產(chǎn)品形態(tài) 55
5.1.2 搜索廣告產(chǎn)品新形式. 57
5.1.3 搜索廣告產(chǎn)品策略 59
5.1.4 產(chǎn)品案例. 61
5.2 位置拍賣與機(jī)制設(shè)計(jì). 64
5.2.1 定價(jià)問題. 64
5.2.2 市場(chǎng)保留價(jià). 67
5.2.3 價(jià)格擠壓. 68
5.2.4 定價(jià)結(jié)果示例 68
5.3 廣告網(wǎng)絡(luò) 69
5.3.1 廣告網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品形態(tài) 69
5.3.2 廣告網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品策略 71
5.3.3 產(chǎn)品案例. 72
5.4 競(jìng)價(jià)廣告需求方產(chǎn)品. 73
5.4.1 搜索引擎營銷 73
5.4.2 媒體購買平臺(tái) 74
5.4.3 產(chǎn)品案例. 74
5.5 競(jìng)價(jià)廣告與**廣告的比較 76
5.6 延伸思考 77
第6 章程序化交易廣告. 79
6.1 實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià) 80
6.2 其他程序化交易方式. 83
6.2.1 優(yōu)選. 83
6.2.2 私有市場(chǎng). 84
6.2.3 廣告交易方式譜系 85
6.3 廣告交易平臺(tái). 86
6.4 需求方平臺(tái) 88
6.4.1 需求方平臺(tái)產(chǎn)品策略. 89
6.4.2 出價(jià)策略. 89
6.4.3 重定向. 90
6.4.4 新客推薦. 92
6.4.5 產(chǎn)品案例. 93
6.5 供給方平臺(tái) 95
6.5.1 供給方平臺(tái)產(chǎn)品策略. 95
6.5.2 產(chǎn)品案例. 96
6.6 數(shù)據(jù)加工與交易. 97
6.6.1 有價(jià)值的數(shù)據(jù)來源 98
6.6.2 三方數(shù)據(jù)劃分. 100
6.6.3 數(shù)據(jù)管理平臺(tái). 100
6.6.4 數(shù)據(jù)交易平臺(tái). 101
6.6.5 產(chǎn)品案例 101
6.7 在線廣告產(chǎn)品交互關(guān)系. 104
6.8 延伸思考. 106
第7 章移動(dòng)互聯(lián)與原生廣告. 107
7.1 原生廣告相關(guān)產(chǎn)品 108
7.1.1 信息流廣告. 108
7.1.2 搜索廣告 109
7.1.3 軟文廣告 109
7.1.4 聯(lián)盟 109
7.2 移動(dòng)廣告的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn). 110
7.2.1 移動(dòng)廣告的特點(diǎn). 110
7.2.2 移動(dòng)廣告的創(chuàng)意形式 111
7.2.3 移動(dòng)廣告的挑戰(zhàn). 112
7.3 原生廣告平臺(tái) 114
7.3.1 表現(xiàn)原生與意圖原生 114
7.3.2 植入式原生廣告. 115
7.3.3 產(chǎn)品案例 117
7.4 原生廣告與程序化交易. 119
7.5 延伸思考. 119
第8 章在線廣告產(chǎn)品實(shí)踐. 121
8.1 媒體實(shí)戰(zhàn). 121
8.1.1 變現(xiàn)方式和產(chǎn)品決策 122
8.1.2 數(shù)據(jù)支持方案決策. 123
8.2 廣告主實(shí)戰(zhàn) 124
8.3 數(shù)據(jù)提供方實(shí)戰(zhàn) 126
8.4 延伸思考. 127
第三部分計(jì)算廣告關(guān)鍵技術(shù)
第9 章計(jì)算廣告技術(shù)概覽. 131
9.1 個(gè)性化系統(tǒng)框架 132
9.2 各類廣告系統(tǒng)優(yōu)化目標(biāo). 133
9.3 計(jì)算廣告系統(tǒng)架構(gòu) 134
9.3.1 廣告投放引擎. 134
9.3.2 數(shù)據(jù)高速公路. 136
9.3.3 離線數(shù)據(jù)處理. 137
9.3.4 在線數(shù)據(jù)處理. 138
9.4 計(jì)算廣告系統(tǒng)主要技術(shù). 138
9.5 用開源工具搭建計(jì)算廣告系統(tǒng) 140
9.5.1Web服務(wù)器Nginx 140
9.5.2分布式配置和集群管理工具ZooKeeper 142
9.5.3全文檢索引擎Lucene. 142
9.5.4跨語言通信接口Thrift 143
9.5.5數(shù)據(jù)高速公路Flume 144
9.5.6分布式數(shù)據(jù)處理平臺(tái)Hadoop 144
9.5.7特征在線緩存Redis. 145
9.5.8流計(jì)算平臺(tái)Storm. 146
9.5.9高效的迭代計(jì)算框架Spark 146
9.6 延伸思考. 147
第10章基礎(chǔ)知識(shí)準(zhǔn)備 149
10.1 信息檢索 149
10.1.1 倒排索引 150
10.1.2 向量空間模型. 152
10.2 **化方法. 153
10.2.1 拉格朗日法與凸優(yōu)化 154
10.2.2 下降單純形法. 155
10.2.3 梯度下降法. 155
10.2.4 擬牛頓法 156
10.2.5 Trust-Region 法. 160
10.3 統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí). 162
10.3.1 **熵與指數(shù)族分布 162
10.3.2混合模型和EM算法 164
10.3.3 貝葉斯學(xué)習(xí). 165
10.4 統(tǒng)計(jì)模型分布式優(yōu)化框架 169
第11章**廣告核心技術(shù) 171
11.1 廣告排期系統(tǒng). 171
11.2 擔(dān)保式投送系統(tǒng). 173
11.2.1 流量預(yù)測(cè) 175
11.2.2 頻次控制 176
11.3 在線分配 178
11.3.1 在線分配問題. 178
11.3.2 在線分配問題舉例. 181
11.3.3 極限性能研究. 182
11.3.4 實(shí)用優(yōu)化算法. 183
11.4 延伸思考 192
第12章受眾定向核心技術(shù) 193
12.1 受眾定向技術(shù)分類. 194
12.2 上下文定向. 195
12.2.1 半在線抓取系統(tǒng). 196
12.2.2 文本主題挖掘. 197
12.3 行為定向 201
12.3.1 行為定向建模問題. 201
12.3.2 行為定向特征生成. 202
12.3.3 行為定向決策過程. 206
12.3.4 行為定向的評(píng)測(cè). 206
12.4 人口屬性預(yù)測(cè). 209
12.5 數(shù)據(jù)管理平臺(tái). 210
12.6 延伸思考 210
第13章競(jìng)價(jià)廣告核心技術(shù) 213
13.1 競(jìng)價(jià)廣告計(jì)價(jià)算法. 214
13.2 搜索廣告系統(tǒng). 216
13.2.1 查詢擴(kuò)展 216
13.2.2 廣告放置 219
13.3 廣告網(wǎng)絡(luò) 220
13.4 廣告檢索 223
13.4.1 布爾表達(dá)式的檢索. 223
13.4.2 相關(guān)性檢索. 227
13.5 點(diǎn)擊率預(yù)測(cè). 231
13.5.1 點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)模型. 232
13.5.2 優(yōu)化算法 233
13.5.3 點(diǎn)擊率模型的校正. 244
13.5.4 點(diǎn)擊率模型的特征. 244
13.5.5 點(diǎn)擊率模型評(píng)測(cè). 249
13.5.6 智能頻次控制. 251
13.6 探索與利用. 251
13.6.1 UCB 方法. 252
13.6.2考慮上下文的bandit 253
13.7 延伸思考 254
第14章程序化交易核心技術(shù) 255
14.1 廣告交易平臺(tái). 255
14.1.1cookie映射. 256
14.1.2 詢價(jià)優(yōu)化 259
14.2 需求方平臺(tái). 261
14.2.1 定制化用戶標(biāo)簽. 263
14.2.2 DSP 中的點(diǎn)擊率預(yù)測(cè) 264
14.2.3 點(diǎn)擊價(jià)值估計(jì). 266
14.2.4 出價(jià)策略 267
14.3 供給方平臺(tái). 267
14.4 延伸思考 268
第15章其他廣告相關(guān)技術(shù) 269
15.1 創(chuàng)意優(yōu)化 270
15.1.1 程序化創(chuàng)意. 270
15.1.2 點(diǎn)擊熱力圖. 271
15.2 實(shí)驗(yàn)框架 272
15.3 流量保護(hù)和效果監(jiān)測(cè) 273
15.3.1 反作弊 273
15.3.2 廣告監(jiān)測(cè) 276
15.3.3 廣告安全 277
15.4 隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全 278
15.4.1 隱私保護(hù)問題. 278
15.4.2 程序化交易中的數(shù)據(jù)安全 280
15.5 延伸思考 282
第四部分附錄
附錄A主要術(shù)語及縮寫索引. 285
參考文獻(xiàn) 291