按点击付费(pay-per-click)：根据用户是否会点击广告来付费。 这里便出现了一个重要的概念，便是广告点击率(the click-through rate, CTR)。...3、广告点击率(CTR) 广告点击率CTR是度量一个用户对于一个广告的行为的最好的度量方法，广告点击率可以定义为：对于一个广告的被点击(click)的次数于被展示(impression)的次数的比值。...CTR=#click#impression CTR=\frac{\#\; click}{\#\; impression} 广告点击率对于在线广告有着重要的作用，在网络中，对于有限的流量，通常要选择出最优质的广告进行投放...，此时，CTR可以作为选择广告和确定广告顺序的一个重要的标准。...、对于所有的广告，有其自身的CTR，其CTR满足参数是α\alpha 和β\beta 的贝塔分布Beta(α,β)Beta\left ( \alpha , \beta \right )。
按点击付费(pay-per-click)：根据用户是否会点击广告来付费。 这里便出现了一个重要的概念，便是广告点击率(the click-through rate, CTR)。...3、广告点击率(CTR) 广告点击率CTR是度量一个用户对于一个广告的行为的最好的度量方法，广告点击率可以定义为：对于一个广告的被点击(click)的次数于被展示(impression)的次数的比值。...image.png 广告点击率对于在线广告有着重要的作用，在网络中，对于有限的流量，通常要选择出最优质的广告进行投放，此时，CTR可以作为选择广告和确定广告顺序的一个重要的标准。...(这里的很小是指数值很小)，如11，按照上述的CTR的计算方法，其CTR为11，此时的点击率就被我们估计高了； 2、例如展示的次数很大，但是点击的次数很小，此时，利用上述的方法求得的CTR就会比实际的CTR...出现上述两种现象的主要原因是我们对分子impression和分母click的估计不准确引起的，部分原因可能是曝光不足等等，对于这样的问题，我们可以通过相关的一些广告的展示和点击数据对CTR的公式进行平滑处理
来自小米商业算法部广告算法（CTR组）的广告推荐职位，感兴趣的小伙伴，欢迎将简历投递至：wanghe11@xiaomi.com 岗位职责： 1.小米广告业务需求提出合适的算法解决方案（召回，CTR预估）...自然语言处理或推荐系统等算法领域有扎实的理论基础和丰富的研发经验； 3.有较多的程序开发经验，对数据结构和算法知识应用熟练；数据各种数据分析语言，pandas,hive,spark等，熟练使用tf，torch以及各种算法框架，熟练使用java； 4.具备广告
关注我们，一起学习 标题: AT4CTR: Auxiliary Match Tasks for Enhancing Click-Through Rate Prediction 地址：https://arxiv.org...导读 本文主要是针对CTR预估中数据稀疏性问题提出的相关方法，再原有的ctr预估模型中引入了一个辅助匹配任务，通过对比学习来提高点击率预测精度（AT4CTR）。
CTR（Click-Through-Rate）即点击通过率，是衡量互联网广告效果的一项重要指标。这个问题是近几年各大平台研究的热点。...本文借助华为全球校园AI算法精英赛题——广告-信息流跨域ctr预估，对该问题进行研究。...赛题任务 本赛题基于广告日志数据，用户基本信息和跨域数据优化广告ctr预估准确率。...目标域为广告域，源域为信息流推荐域，通过获取用户在信息流域中曝光、点击信息流等行为数据，进行用户兴趣建模，帮助广告域ctr的精准预估。...我们完成了广告信息流跨域ctr预估实践的baseline任务，接下来可以从以下几个方向思考： 继续尝试不同的预测模型或特征工程来提升模型预测的准确度 尝试模型融合等策略 查阅广告信息流跨域ctr预估预测相关资料
AIGC 如何提升营销与广告效果 引言 在如今快速发展的数字时代，人工智能生成内容（AIGC，AI Generated Content）已经成为推动营销与广告行业变革的重要力量。...本篇文章将深入探讨AIGC如何提升营销与广告效果，通过多个实际应用的案例与代码实现，帮助你更好地理解AIGC在营销中的强大力量。...这样的文案可以更好地吸引目标受众，提升广告效果。 广告创意与优化 广告创意的生成与优化是广告活动中非常重要的环节。...通过机器学习模型可以有效地对用户行为进行预测，从而动态调整广告策略。 示例：使用机器学习预测点击率（CTR） 以下代码展示了如何使用Scikit-Learn中的逻辑回归模型来预测用户点击广告的概率。...希望本文能够为你提供关于AIGC如何提升营销与广告效果的深入理解。
因此，CTR预估会直接影响到广告的最终收入和用户体验。...如图2所示，随机流量上不同位置的CTR分布反应了用户通常倾向于点击靠前位置的广告，并且CTR会随着曝光位置的增大而迅速下降。...因此，解决好位置偏差问题不仅能够提升广告系统的效果，而且还能平衡广告系统的生态，促进系统的公平性。 ?...因此，这种方法的难点就在于不同位置的样本权重如何确定，一个简单的方法是使用广告随机展示的流量来准确地计算位置CTR偏差，但不可避免地损害用户体验。...本文在美团广告的真实数据集上进行了充分的实验，验证了DPIN在模型性能和服务性能上都能取得很好的效果。同时本文还在线上部署了A/B Test，验证了DPIN与高度优化的已有基线相比有显著提升。 2.
事实上，精准的pCtr结果能给商业公司带来极大的收益提升。...当前比较火的CTR算法Topic大概包含以下几个方向： （1） 兴趣建模 用户的行为序列是用户在互联网APP信息度最高的特征集合，如何有效的通过用户在APP上的点击、购买等行为抽取出用户对商品的点击趋势是...迁移学习同样是将source domain的知识迁移到target domain的一种方式，多场景建模、元学习、迁移学习在工业界的应用往往是大数据带动小数据训练，大场景带动小场景提升模型精度，以及大小场景如何有效共享知识...针对观测数据的不完善问题，近年来工业界围绕“如何进行无偏学习”、“如何建模非显式行为影响”等方面进行了探索。 3.2 架构篇 （1）Online Learning 如何更快地捕获用户的数据分布？...，就会更接近于真实线上效果的提升。
DeepLight框架加速CTR预测。...简单回顾 预估CTR不仅需要一个良好的模型 还需要设计良好的特征作为输入。以前很多研究挖掘了大量特征，例如文本特征，单击“反馈特征”、“上下文特征”和“心理学”特征。...如何基于DeepFM做改造，达到xDeepFM的效果呢？DeepFwFM就这样诞生了： ?...稀疏DNN的计算复杂度比原来小很多，稀疏的矩阵R也使得FwFM加速，修剪R其实就是做特征选择，不仅提升性能还能提高准确率，稀疏的embedding能极大的降低内存的使用。 所以应该如何修剪？...我们发现剪枝后不仅快了很多，还能带来AUC的略微提升。最后对比下剪枝后各个模型的对比，DeepLight无论是性能还是准确率都是最优的。 ?
媒体投放情况 电视广告在7月份保持平稳前进。整体看，同比刊例花费微增2%。其中，省级卫视、省级地面台保持稳定增速。而所有频道的广告时长都在下降。...中央级的生活服务类节目的广告花费和时长分别同比减少了3成、4成；省级地面台则分别增加了22%和10%。另外，中央台本月电视剧广告吸引力低于去年同期，花费和时长分别同比减少34%、46%。...传统户外广告的面积稳定，仅略微减少1%；刊例花费同比增长15%，领衔传统媒体的广告花费增幅。...在商务楼宇视频、交通类视频的投放花费同比增幅都比较大，在传统媒体的广告花费同比增长9%。特殊用途饮料的热度略有减退，乐虎的传统广告花费同比减少39%。...广告费以媒体公开报价为标准，不含折扣 2. 电视频道广告监测时间17:00—24:00 3.
读完可能需要下面这首歌的时间 什么是CTR预估 CTR（Click-Through-Rate）即点击通过率，是互联网广告常用的术语，指网络广告（图片广告/文字广告/关键词广告/排名广告/视频广告等）的点击到达率...，即该广告的实际点击次数除以广告的展现量。...CTR是衡量互联网广告效果的一项重要指标。 CTR预估数据特点： 输入中包含类别型和连续型数据。...那么关键问题转化成：如何高效的提取这些组合特征。一种办法就是引入领域知识人工进行特征工程。这样做的弊端是高阶组合特征非常难提取，会耗费极大的人力。...CTR模型演进历史 1. 线性模型 最开始CTR或者是推荐系统领域，一些线性模型取得了不错的效果。比如：LR，FTRL。 线性模型有个致命的缺点：无法提取高阶的组合特征。
如果有一定的JavaScript基础，制作浮动广告还是比较容易的。
以后，在电脑运行时，尤其是刚启动电脑的时候，会有一个广告弹出窗口-FF新推荐广告窗口，简直太讨厌了，感觉在耍流氓。这就是Flash这个软件带的插件，每天都给我们推荐一些新闻广告，十分不友好。...点击弹出窗口右上角那个白色的倒三角，可以选择【近期不再显示】 用鼠标点下窗口试试，广告就出来了 小伙伴们，什么赶脚啊？ ...实际上，和其他版本的 Flash 相比，国内特供的这个 Flash 带有更多推广广告、也疑似会在后台启动更多进程，这些特性令很多小伙伴感到厌烦。那么，不使用这个Flash PLAYER 插件可以吗？...如何停止它强行运行 FlashHelperService 进程？...在窗口，右击“Flash Helper Service”，选择【属性】打开【属性】窗口如何卸载FlashHelperService？
但随着移动互联网的兴起，广告投放离高精准、效果佳的目标已经近在咫尺，在精细化的定向广告和算法加持下，各类新兴媒体平台能将精细化的营销信息以广告的形式准确传达给目标用户。...广告投放需要解决两个核心问题：一是如何解决多个媒体投放数据归因难、监测难、分析难等问题；二是如何持续以更低的成本买到更优质的量。...为了解决以上问题，并针对效果类广告做全面分析，不少广告主选择借助openinstall搭建一套完善的移动广告效果监测体系，充分衡量全渠道广告投放效果，基于实际投放数据对买量渠道进行自动化深度调优，提升广告主买量增长的能力...图片构建精细化运营能力，挖掘优质渠道与流量当前市场获客成本水涨船高，投放预算却在不断收紧，这就要求广告主必须提升精细化投放和运营分析能力，因此在多维度数据的时效性、完整度、智能化和深度性上必须精益求精。...例如效果广告界常见的oCPX类广告的投放，通过openinstall提供的广告回调配置建立映射关系，可为多个广告平台自定义回调事件，当用户安装App并归因到广告平台后，SDK上报这个效果点的同时，也会一并回调给广告平台
这个游戏内使用了google的插页广告。我的目的是逆向破解这个apk，去掉其中的广告。...---- 从AndroidManifest.xml文件和smali/com/google/ads目录可以看出，这个游戏使用了google广告。 ?...0x02 移除广告最简单的方法 找到google投放代码的ID（AdmodPlugin.smali）： ?...把AdmodPlugin.smali中的广告ID更改为无效ID； 有些人会替换为自己的ID然后再打包发布－咒生孩子没屁眼!!!...： 修改com.google.ads代码，隐藏广告 删除调用广告的代码 修改资源文件，把android:layout_width 和 android:layout_height改为0px，实现隐藏广告。
结合之前在NLP和CV领域中的技术积累，将多模态学习(主要是文本模态(广告品牌和标题)和图像模态(广告素材图片))应用到CTR预估模型并落地到实际业务中带来效果提升就变成我当前最重要的任务之一。...接下来主要分享我把文本模态和图片模态特征应用到CTR模型中的技术实践以及离线带来的效果提升情况。...后，这里最重要的是如何获取高质量的文本模态embedding。...： 图5 一个广告多个素材图片获取embedding实验结果 整体来看添加图片模态特征对CTR预估模型的效果也有很不错的效果提升，AUC最高提升3.41%，GAUC最高提升6.43%...小结下，整体来看图片模态实验结果，同一个广告多个素材图片随机选择一张图片embedding，直接使用resnet18模型获取图片512维，不进行whitening白化操作降维对CTR预估模型离线效果提升是最好的
推荐广告：提升广告收入，提升流量变现效率。这里面需要同时兼顾用户、平台和广告主三者之间的利益，权衡好三者之间的关系。...但是曝光的广告商品，用户是否感兴趣，给用户强推广告商品非常影响用户体验，如何做到广告收入和用户体验之间的平衡是推荐广告需要考虑的关键点，同时广告主还要看广告投入ROI。...广告的CTR如果太低，CPM也会很低，虽然广告侧终极目标是提升CPM，但是CTR同样需要兼顾。同时广告和自然推荐在一个流量场，平台侧会对比，广告侧的CTR不能太拉垮。...但是在计算广告领域还有一个非常重要的环节就是如何对广告主进行扣费。 上面也提到过了，广告侧是按照点击CPC扣费。...1.9 跟单 商家投放了广告，如何去计算投放广告的ROI？这时候就需要知道哪些订单是广告流量转化的，需要对订单进行归因，这就是跟单。 自然流量当然也需要跟单，需要知道哪些订单是自然推荐流量带来的。
，里面包括用户user在哪个时间点击了某个广告ad、广告ad相关信息、用户user相关信息以及用户点击广告序列等信息，下面是示例数据： 图8 用户点击广告示例数据 对于实际业务中的CTR模型来说，挖掘更多更有效的特征有时候比模型结构更有效...同时可以很好的解决数据稀疏性的问题；接着2015年基于FM提出了FFM(Field-aware Factorization Machine)模型，通过引入Field-aware特征域概念从而使模型的表达能力进一步提升...2010年google提出了FTRL模型，主要通过在线实时训练从而提升模型效果；最后2017年阿里的MLR模型公之于众(实际上MLR在2012年就是阿里主流的CTR模型)，MLR模型非常适合工业级的广告和推荐等大规模稀疏数据场景问题...3.2 深度学习CTR模型发展进程 图11 深度学习CTR模型发展进程 深度学习CTR模型发展进程可以参考王喆写的这篇文章《谷歌、阿里、微软等10大深度学习CTR模型最全演化图谱【推荐、广告、搜索领域...后来阿里提出了DIEN模型，作为DIN模型的优化版本，引入序列模型AUGRU模拟用户兴趣进化过程进一步提升了模型效果。 04 总结及反思 本篇从理论到实践介绍了华为CTR开源项目FuxiCTR。
日前，全球著名的移动广告公司和VR广告的先锋Airpush公司发布了世界上首份VR广告效果研究调查。...这项研究的目的是为了更好地了解VirtualSKY的体验广告（一个独特的插页式360度广告内容，时长为20-45秒）对消费者的影响。 ?...该研究的重点是评估VirtyalSKY的体验广告与“传统的广告”（例如在线视频和广播电视）在内容参与、品牌认知、品牌行为和品牌整合观念四个方面产生的品牌提升作用的效果对比。...研究结果表明“VR广告比传统的视频广告的效果提升了1.5-1.8倍，尤其是群众对于广告产品的记忆。使用沉浸式VR广告时，品牌的效果至少提升了8倍。...根据该报告提供的数据，Airpush的品牌合作伙伴也都非常看好VR广告的积极前景并且非常赞同广告客户与VirtualSKY合作获得的巨大胜利。
近年来，深度学习在很多领域得到广泛应用并已取得较好的成果，本次演讲就是分享深度学习如何有效的运用在搜狗无线搜索广告中。...本次分享主要介绍深度学习在搜狗无线搜索广告中有哪些应用场景，以及分享了我们的一些成果，重点讲解了如何实现基于多模型融合的CTR预估，以及模型效果如何评估，最后和大家探讨DL、CTR 预估的特点及未来的一些方向...那么就涉及到一个问题，如何评估一个模型的好坏？线下指标主要采用AUC,定义如下图所示： ?...加大数据量，提升模型稳定性 我们做搜索广告有一个重要指标：覆盖率，是指此情况下是否需要显示广告。覆盖率高了，用户可能会不满意，而且多出来那些广告多半不太好；但如果覆盖率很低，又等于没赚到钱。...我们DNN用到线上后，收益大概提升了百分之五左右，但相对Deep Learing在其他场景的应用，这个提升还是少了些。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
