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産品特色

編輯推薦

　　用計算的力量改變世界是每一個程序員的夢想，而本書的主題正是用計算將數據和流量變成財富。這樣的後嚮變現使得許多對用戶有價值但直接利潤微薄的信息産品，在互聯網時代找到瞭爆發式成長的機會。從這個角度來看，我們希望本書能夠成為一本啓示錄，幫助每一個互聯網人真正理解後嚮變現對於互聯網生産力的巨大解放，真正理解數據資産的巨大價值。
　　對於已經開啓商業化進程的企業，洞悉廣告市場復雜的交易結構和産品特點，並選擇閤理高效的産品方案和技術架構，是商業化必須麵對的一步。從這個意義上說，我們還希望本書成為一本操作指南，輔助商業化團隊更順利地認知和踐行技術驅動的營銷與變現。
　　由於需要綜閤用到計算機科學、經濟學、心理學等多學科的知識，並需要相當的工業實踐基礎，因此計算廣告的人纔相當稀缺。從這個目的齣發，本書還希望成為一本特殊的教科書，幫助那些具備紮實基礎知識的學生形成從問題齣發的思考方法和分析能力，迅速成長為工業界的中流砥柱。
　　《計算廣告：互聯網商業變現的市場與技術》適閤以下讀者閱讀：
　　互聯網公司商業化部門的産品技術人員
　　對個性化係統、大數據變現或交易有興趣的産品技術人員
　　傳統企業互聯網化進程的決策者
　　傳統廣告業務的從業者
　　互聯網創業者
　　在綫計算機相關專業研究生。

內容簡介

　　計算廣告是一項新興的研究課題，它涉及大規模搜索和文本分析、信息獲取、統計模型、機器學習、分類、優化以及微觀經濟學等諸多領域的知識。本書從實踐齣發，係統地介紹計算廣告的産品、問題、係統和算法，並且從工業界的視角對這一領域具體技術的深入剖析。
　　《計算廣告：互聯網商業變現的市場與技術》立足於廣告市場的根本問題，從計算廣告各個階段所遇到的市場挑戰齣發，以廣告係統業務形態的需求和變化為主綫，依次介紹閤約廣告係統、競價廣告係統、程序化交易市場等重要課題，並對計算廣告涉及的關鍵技術和算法做深入的探討。
　　無論是互聯網公司商業化部門的産品技術人員，還是對個性化係統、大數據變現或交易有興趣的産品技術人員，傳統企業互聯網化進程的決策者，傳統廣告業務的從業者，互聯網創業者，計算機相關專業研究生，都會從閱讀《計算廣告：互聯網商業變現的市場與技術》中受益匪淺。

作者簡介

　　劉鵬（@北冥乘海生），現任奇虎360高級總監、商業産品首席架構師，負責360的變現産品及工程。劉鵬在清華大學獲得博士學位後，加入微軟亞洲研究院，從事人工智能領域的研究，後曾參與創建雅虎北京研究院，齣任高級科學傢。劉鵬還曾經擔任MediaV首席科學傢等職。

　　劉鵬一直緻力於計算廣告和數據變現産品技術的普及工作，他講授的《計算廣告學》在網易雲課堂和師徒網共有12000多名學生參與，已經成為業界相關公司進行相關培訓的基礎教程之一。此課還作為北京大學計算機係、北京航空航天軟件學院的研究生課程和清華大學公開課講授。

　　王超（@德川），於北京大學獲得碩士學位後，曾就職於百度、微博、搜狐集團的廣告變現部門，現任汽車之傢廣告算法經理。王超多年來專注於計算廣告中機器學習算法的研究和實踐，曾參加Criteo舉辦的廣告CTR預估比賽，在718個參賽隊中排名第7，同時是開源模型xgboost的代碼貢獻者。

內頁插圖

目錄

第一部分在綫廣告市場與背景
第1 章在綫廣告綜述 3
1.1 大數據與廣告的關係 4
1.2 廣告的定義與目的 5
1.3 在綫廣告創意類型 8
1.4 在綫廣告簡史. 11
1.5 泛廣告商業産品. 16
1.6 延伸思考 18
第2 章計算廣告基礎. 19
2.1 廣告有效性原理. 20
2.2 互聯網廣告的技術特點 22
2.3 計算廣告的核心問題. 23
2.3.1 廣告收入的分解 24
2.3.2 結算方式與eCPM估計的關係. 25
2.4 在綫廣告相關行業協會 27
2.4.1 交互廣告局. 28
2.4.2 美國廣告代理協會 28
2.4.3 美國國傢廣告商協會. 29
2.5 延伸思考 29
第二部分在綫廣告産品邏輯
第3 章在綫廣告産品概覽 33
3.1 商業産品的設計原則. 34
3.2 需求方層級組織與接口 35
3.3 供給方管理接口. 38
3.4 延伸思考 39
第4 章閤約廣告. 41
4.1 廣告位閤約 42
4.2 受眾定嚮 43
4.2.1 受眾定嚮方法概覽 43
4.2.2 受眾定嚮標簽體係 46
4.3 展示量閤約 47
4.3.1 流量預測. 48
4.3.2 流量塑形. 48
4.3.3 在綫分配. 49
4.3.4 産品案例. 50
4.4 延伸思考 51
第5 章搜索與競價廣告. 53
5.1 搜索廣告 54
5.1.1 搜索廣告産品形態 55
5.1.2 搜索廣告産品新形式. 57
5.1.3 搜索廣告産品策略 59
5.1.4 産品案例. 61
5.2 位置拍賣與機製設計. 64
5.2.1 定價問題. 64
5.2.2 市場保留價. 67
5.2.3 價格擠壓. 68
5.2.4 定價結果示例 68
5.3 廣告網絡 69
5.3.1 廣告網絡産品形態 69
5.3.2 廣告網絡産品策略 71
5.3.3 産品案例. 72
5.4 競價廣告需求方産品. 73
5.4.1 搜索引擎營銷 73
5.4.2 媒體購買平颱 74
5.4.3 産品案例. 74
5.5 競價廣告與閤約廣告的比較 76
5.6 延伸思考 77
第6 章程序化交易廣告. 79
6.1 實時競價 80
6.2 其他程序化交易方式. 83
6.2.1 優選. 83
6.2.2 私有市場. 84
6.2.3 廣告交易方式譜係 85
6.3 廣告交易平颱. 86
6.4 需求方平颱 88
6.4.1 需求方平颱産品策略. 89
6.4.2 齣價策略. 89
6.4.3 重定嚮. 90
6.4.4 新客推薦. 92
6.4.5 産品案例. 93
6.5 供給方平颱 95
6.5.1 供給方平颱産品策略. 95
6.5.2 産品案例. 96
6.6 數據加工與交易. 97
6.6.1 有價值的數據來源 98
6.6.2 三方數據劃分. 100
6.6.3 數據管理平颱. 100
6.6.4 數據交易平颱. 101
6.6.5 産品案例 101
6.7 在綫廣告産品交互關係. 104
6.8 延伸思考. 106
第7 章移動互聯與原生廣告. 107
7.1 原生廣告相關産品 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 聯盟 109
7.2 移動廣告的現狀與挑戰. 110
7.2.1 移動廣告的特點. 110
7.2.2 移動廣告的創意形式 111
7.2.3 移動廣告的挑戰. 112
7.3 原生廣告平颱 114
7.3.1 錶現原生與意圖原生 114
7.3.2 植入式原生廣告. 115
7.3.3 産品案例 117
7.4 原生廣告與程序化交易. 119
7.5 延伸思考. 119
第8 章在綫廣告産品實踐. 121
8.1 媒體實戰. 121
8.1.1 變現方式和産品決策 122
8.1.2 數據支持方案決策. 123
8.2 廣告主實戰 124
8.3 數據提供方實戰 126
8.4 延伸思考. 127
第三部分計算廣告關鍵技術
第9 章計算廣告技術概覽. 131
9.1 個性化係統框架 132
9.2 各類廣告係統優化目標. 133
9.3 計算廣告係統架構 134
9.3.1 廣告投放引擎. 134
9.3.2 數據高速公路. 136
9.3.3 離綫數據處理. 137
9.3.4 在綫數據處理. 138
9.4 計算廣告係統主要技術. 138
9.5 用開源工具搭建計算廣告係統 140
9.5.1Web服務器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數據高速公路Flume 144
9.5.6分布式數據處理平颱Hadoop 144
9.5.7特徵在綫緩存Redis. 145
9.5.8流計算平颱Storm. 146
9.5.9高效的迭代計算框架Spark 146
9.6 延伸思考. 147
第10章基礎知識準備 149
10.1 信息檢索 149
10.1.1 倒排索引 150
10.1.2 嚮量空間模型. 152
10.2 最優化方法. 153
10.2.1 拉格朗日法與凸優化 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 統計機器學習. 162
10.3.1 最大熵與指數族分布 162
10.3.2混閤模型和EM算法 164
10.3.3 貝葉斯學習. 165
10.4 統計模型分布式優化框架 169
第11章閤約廣告核心技術 171
11.1 廣告排期係統. 171
11.2 擔保式投送係統. 173
11.2.1 流量預測 175
11.2.2 頻次控製 176
11.3 在綫分配 178
11.3.1 在綫分配問題. 178
11.3.2 在綫分配問題舉例. 181
11.3.3 極限性能研究. 182
11.3.4 實用優化算法. 183
11.4 延伸思考 192
第12章受眾定嚮核心技術 193
12.1 受眾定嚮技術分類. 194
12.2 上下文定嚮. 195
12.2.1 半在綫抓取係統. 196
12.2.2 文本主題挖掘. 197
12.3 行為定嚮 201
12.3.1 行為定嚮建模問題. 201
12.3.2 行為定嚮特徵生成. 202
12.3.3 行為定嚮決策過程. 206
12.3.4 行為定嚮的評測. 206
12.4 人口屬性預測. 209
12.5 數據管理平颱. 210
12.6 延伸思考 210
第13章競價廣告核心技術 213
13.1 競價廣告計價算法. 214
13.2 搜索廣告係統. 216
13.2.1 查詢擴展 216
13.2.2 廣告放置 219
13.3 廣告網絡 220
13.4 廣告檢索 223
13.4.1 布爾錶達式的檢索. 223
13.4.2 相關性檢索. 227
13.5 點擊率預測. 231
13.5.1 點擊率預測模型. 232
13.5.2 優化算法 233
13.5.3 點擊率模型的校正. 244
13.5.4 點擊率模型的特徵. 244
13.5.5 點擊率模型評測. 249
13.5.6 智能頻次控製. 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 255
14.1 廣告交易平颱. 255
14.1.1cookie映射. 256
14.1.2 詢價優化 259
14.2 需求方平颱. 261
14.2.1 定製化用戶標簽. 263
14.2.2 DSP 中的點擊率預測 264
14.2.3 點擊價值估計. 266
14.2.4 齣價策略 267
14.3 供給方平颱. 267
14.4 延伸思考 268
第15章其他廣告相關技術 269
15.1 創意優化 270
15.1.1 程序化創意. 270
15.1.2 點擊熱力圖. 271
15.2 實驗框架 272
15.3 流量保護和效果監測 273
15.3.1 反作弊 273
15.3.2 廣告監測 276
15.3.3 廣告安全 277
15.4 隱私保護和數據安全 278
15.4.1 隱私保護問題. 278
15.4.2 程序化交易中的數據安全 280
15.5 延伸思考 282
第四部分附錄
附錄A主要術語及縮寫索引. 285
參考文獻 291

前言/序言

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