在这个数据驱动的时代, 做什么事情没有数据光凭感觉是不可能了, 关于点击日志, 解决方法无外乎这么三种: 1. 在点击 url 串上带上丰富信息, 然后在后续处理的前端 (比如 nginx 或 apache) 上打印请求日志, 把请求日志汇总过滤得到想要的; 2. 做点击跳转, 用户点击后先跳到自己服务器上, 然后由自己的服务器做重定向, 并记录这一次请求; 3. 前端 JavaScript 监控用户鼠标行为, 并及时上报到服务器. 这三种方法也分别有各自的优缺点, 当时分析的是 1. 这个必须要保证点击后还是跳到自己的服务器上, 否则跳出去的点击无法跟踪. 不太可能丢日志, 只是过滤会多道工序. 目测 Facebook 曾经是这样干的; 2. 绝对完整的记录. 不过需要新增服务器响应跳转请求, 并且如果跳转服务挂了会让用户压根到不了 url 指向的地方. 目前所有的广告服务都是这样 (而且点击串加密), Google 的网页搜索很早就是这样, 百度跟 360 干上后也换成了这种. 根据度厂员工在新浪微博上跟别人的讨论, 即使是百度网页搜索那么大的量, 算上灾备最多 50 台跳转服务器可以搞定 (根据公开资料, 百度每天网页搜索量在十亿这个量级, 按搜索引擎页面点击率 30% 算, 每天至少三亿次点击跳转请求); 3. 可记录的东西非常多, 不仅仅是点击, 而且还有一些页面上的其他 js 行为 (如悬浮, js 展开元素等), 但是会丢 15%~20% 的数据. 跟 360 干架前百度的网页搜索用的这种方式, 刚看了下 FB 也是这种了. 其他的优缺点都比较容易明白, 但是 js 模式会丢 15%~20% 的数据这个非常难理解, 之前我只听到 20% 这个比例, 但是没人告诉我为什么, 昨天跟死猫君说日志的时候他也提到他们那边用 js 记的日志也有 15% 的丢失率, 但是他也只是听说这个比例而不明白原理. 今天跟前端同学讨论, 终于搞懂了为什么是这样. 后端的思维是每发生一次事件就打一条日志, 所以极难发生日志丢失的问题. 而前端不能每发生一次事件就向服务器发请求打一次日志, 这样会带来很大的网络开销并拖慢用户的浏览器, 所以前端都是把要纪录的行为在用户端先缓存, 等积累够若干条或过了若干秒后才向服务器汇总上报, 如果在这个上报条件触发前浏览器崩溃掉, 那日志就没了, 或者用户关掉浏览器也会丢掉这部分数据 (据说有一些方式可以响应关闭事件并上报日志, 但具体方式不了解, 另外前端同学反馈 IE6 下丢数据现象更严重). 所以丢数据这事其实是用户流畅度体验和数据完备性的一个平衡, 如果让用户卡一点那丢失比例就低一点. 另外接 js 汇报日志的服务器压力也是一个要考虑的点, 因为如果真用 js 汇报, 那一定就不止点击这点数据了, 鼠标滚轮, 悬停等事件显然是能有都有, 服务器不一定扛的过来.
在网上找mraid相关资料，相对比较少，大多都是API介绍，概念介绍等，没有一份详细的移动端网页广告使用教程，经过自己两天的摸索，完成了开发的移动端网页版的广告加入mraid功能。
近期本来打算系统的写一下App数据分析的套路，但忽然“微信小程序”发布了。作为一名信仰互联网和做数据分析多年的“老司机”，看到新事物我也是很兴奋的。不过我还没看到有关于微信小程序里，如何进行数据收集和分析的讨论，所以还是抛砖引玉，自己先写几篇文章吧。 以往的统计方案很可能不灵了 小程序里不支持普通的HTML，JS也是有限制的，所以无法执行CNZZ、百度统计等传统的网页版统计代码。同时，更不可能通过集成友盟那种方式去用App端的分析系统。其实，就算它们能运行，对我做分析来说也远远不够用。因为在我看来它们只能
质量度是系统根据百度关键词的点击率、创意撰写质量以及账户表现（账户生效时间、账户内其它关键词的点击率）等多个因素计算出来的，在质量度等级的形式呈现质量度的等级越高，意味着您的推广质量越高，越能得到用户的关注与认可。
作者： 雪鹰传奇（真名李必文） 摘自：《电商大数据——数据化管理与运营之道》（第二版）电子工业出版社 电商行业已经进入红海阶段，机会主义不在，技术洼地被填平，精细化运营和数据化管理已是电商决策者的必修课。电商企业的兴衰荣辱总能最先在数据层面窥见端倪，甚至可预见是否养痈成患。 随着互联网业态不断深入发展，如今在互联网（含移动互联网）跟电力一样稀松平常作为生活、工作刚需之时，数据化管理与运营之道不是空心的概念，但是它需要成熟的应用场景和可复制的业务支撑套路，仅凭一些数据分析师的主观能动性是远远不够的。 下面这一
描述标签，用于汇总网页内容，大概155个字符片段，搜索引擎有时会在搜索结果中展示这些内容，以便访问者在点击页面之前了解页面的内容。如果谷歌认为网页提供的元描述谷歌认为不够好，谷歌会根据网页内容自动生成更适合的网页摘要，使结果与查询字词更相关。由此可见元描述优化对页面基础优化至关重要，吸引用户点击你的链接。
我们在给企业做互联网销售时，经常是SEOSEM一起做，在操作竞价账户时总会遇到很多问题，有的是对关键词不是很满意这就需要调整关键词，有的是关键词的质量度不好，这就需要优化创意，提升关键词的质量度。
HI，最近更新的有些频繁，没办法事情即便工作再多有问题就得处理，有客户咨询我，主题SEO功能优化的怎么样，我说主题模板均是SEO标准化达标的，还增加了OG富媒体标签功能，又问我什么是OG富媒体标签，好吧，今天我要为大家详细介绍一个对SEO具有重要意义的神奇元素——OG标签。它不仅能为我们的网站带来诸多优势，还能让我们在激烈的竞争中脱颖而出。
与其说SEO人员每天期盼关键词排名有所上升，不如说他们真正希望的是网站流量排名不断攀升，它代表在一个行业的权威度正在逐渐提升。 随着算法的调整与搜索结果中新的展现，有的时候网站排名与网站流量处在一个博弈的状态。 蝙蝠侠IT，通过如下内容与大家讨论一下网站流量排名对SEO的影响。
引言：本文通过非常浅显易懂的实例，介绍了提高Google SEM广告质量得分的几种常用方法。
做sem竞价推广最重要的一个工作就是数据分析，主要分析展现量、点击率、转化率，这三个重要指标。那么就从这三个方面谈谈怎么去解读这些数据： 展现量过低 一个词如果展现量过低，应该怎么去排查原因?首
Open signal 官方提供了2019年2月份统计的全世界4G网络覆盖率和通信速率的统计分布图如下，在目前移动互联网的浪潮下，我们要利用好用户终端设备的每个字节的流量。
据全美零售商联合会和Forrester研究机构新的市场营销研究发现，不少将经济低迷作为扩张机会的企业认为，电子邮件是与客户联系最重要的方式之一，而且大多数企业都计划利用电子邮件，将新推出的产品、促销活动等信息发送给客户，并得到客户的反馈。邮件营销是你向全球范围内的客户推销产品的有效工具。不过，如果你只是认为邮件发送出去，任务就结束了，那邮件的效果可能达不到你预期的结果，需要你对Email反馈数据进行追踪，并及时改进，才能让营销效果最大化。本文讲解了弹回率、未弹回率、打开率、点击率、转化率等需要追踪的数据，需要的朋友可以参考下：
CPC (Cost Per Click): 按点击计费 CPA (Cost Per Action): 按成果数计费 CPM (Cost Per Mille): 按千次展现计费 CVR (Click Value Rate): 转化率，衡量CPA广告效果的指标 CVR (Conversion Rate): 转化率。是一个衡量CPA广告效果的指标，简言之就是用户点击广告到成为一个有效激活或者注册甚至付费用户的转化率。 CTR (Click Through Rate): 点击率 CTR指在搜索引擎中输入关键
结构化数据标记是嵌入到HTML中的一种编码形式，以便搜索引擎解读网页上的资料。一旦搜索引擎清楚地解读你的网页资料，就能在搜索结果页中以全新面貌呈现你的网页资料，并吸引更多目光。
结构化数据工具是百度引入优质结构化数据的入口，现在互联网中的资源类型越来越多，内容越来越丰富，为了给用户展示更丰富的搜索结果，同时给予网站内容更合适的展现，提高搜索结果的点击率，百度站长推出了结构化数据工具，同时为了方便 WordPress 博客用户使用，百度站长也推出了相应的 WordPress 结构化数据插件。
指标 广告点击率预估是程序化广告交易框架的非常重要的组件，点击率预估主要有两个层次的指标： 1. 排序指标。排序指标是最基本的指标，它决定了我们有没有能力把最合适的广告找出来去呈现给最合适的用户。这个是变现的基础，从技术上，我们用AUC来度量。 2. 数值指标。数值指标是进一步的指标，是竞价环节进一步优化的基础，一般DSP比较看中这个指标。如果我们对CTR普遍低估，我们出价会相对保守，从而使得预算花不出去或是花得太慢；如果我们对CTR普遍高估，我们的出价会相对激进，从而导致CPC太高。从技术上，我们有Fac
指标 广告点击率预估是程序化广告交易框架的非常重要的组件，点击率预估主要有两个层次的指标： 1. 排序指标。排序指标是最基本的指标，它决定了我们有没有能力把最合适的广告找出来去呈现给最合适的用户。这个是变现的基础，从技术上，我们用AUC来度量。 2. 数值指标。数值指标是进一步的指标，是竞价环节进一步优化的基础，一般DSP比较看中这个指标。如果我们对CTR普遍低估，我们出价会相对保守，从而使得预算花不出去或是花得太慢；如果我们对CTR普遍高估，我们的出价会相对激进，从而导致CPC太高
这是对一个PPT的内容的整理，PPT的主要内容是刘铁岩的《Online Advertising》。主要介绍了一些付费搜索相关的一些技术。这篇文章主要是对这方面的知识做一个整理。在搜索广告中，有很多的知识点是值得借鉴的。
个人网站 www.yanlongwang.net 已经运营近一年，每日的浏览量不断上升，现在维持在两位数，打算承接一点广告赚睡后收入，用来维持网站的日常运营，希望能覆盖网站的服务器和域名开销。
猫头虎博主欢迎大家来到本篇博客，在这里我们将深入研究如何通过一系列关键的性能优化策略来提升你的Vue.js应用性能。通过本文，你将掌握实用的技巧和最佳实践，使你的应用在用户体验和SEO方面都表现出色。
大数据文摘作品 转载具体要求见文末 作者|面包包包包包包 修改|寒小阳 && 龙心尘 上一期我们一起探索了计算广告的基本概念和四种形式（点击查看《计算广告小窥（上）》），本期文章是我们为读者带来的【计算广告小窥】专题的第二个部分。大数据文摘会在明天，为大家分享最后一个部分的文章内容，供有兴趣的读者感受、学习。 (上)(中)(下)全文目录 引言 广告=>互联网广告：“您好，了解一下” 互联网广告=>计算广告：指哪儿打哪儿！ 计算广告四君子：谁在弄潮？ 计算广告关键技术：这孙子怎么什么都知道？ 广告系统
注意：本文分享给安全从业人员、网站开发人员以及运维人员在日常工作防范恶意攻击,请勿恶意使用下面介绍技术进行非法攻击操作。。
这是对一个PPT的内容的整理，PPT的主要内容是刘铁岩的《Online Advertising》。主要介绍了一些付费搜索相关的一些技术。这篇文章主要是对这方面的知识做一个整理。在搜索广告中，有很多的知识点是值得借鉴的。 一、广告 1.1、定义： Advertising is a form of communication intended to persuade an audience (viewers, readers, or listeners) to purchase or take action u
这与谷歌的算法更新无关，我发现，无需制造更多的内容或链接，有些技巧也可以持续地提高网页排名。
在电商网站 AB 测试非常常见，是将统计学与程序代码结合的经典案例之一。尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。
在做SEO的过程中，相信每一个SEO人员都会有这样的经历，那就是我们每天都在为思考网站排名相关问题，而绞尽脑汁。
真正的努力，没有时间感动自己，你只需要用心坚持，永不放弃。厌倦一成不变的生活，总觉得自己可以活得跟现在不一样，可却从没为改变做出任何努力。很多时候，所谓好运并不是你站在那里两手一摊就从天而降，你越努力，它就越容易找到你。 最近有空时，就在看Brian Dean写的有关SEO相关的文章，个人觉得写的非常不错，虽然内容写的仅仅是针对Google搜索引擎的SEO优化内容，但在这里面有着很不错的想法，同样适合百度搜索引擎优化，在这给各位同学分享有关2018年SEO优化需要注意哪些地方。 — — 及时当勉励，岁月不待
大数据文摘作品 作者：Gabriel Moreira 编译：朝夕、Katherine Hou、党晓芊、Niki、元元、钱天培 作为全世界最知名的数据挖掘、机器学习竞赛平台，Kaggle早已成为数据玩家在学习了基础机器学习之后一试身手的练兵场。 那么，参加Kaggle比赛到底是怎样一种体验呢？Kaggle比赛的爱好者们不计其数，很显然这些比赛不会是简单枯燥的模型调参。 更进一步地问，Kaggle比赛的优胜者们又是如何取得优异的成绩的呢？优质的算法对大多数Kaggle竞赛来说显然不是制胜法宝——SVM、随机森林
前两天受某大神之邀写一篇SEO方面的文章，考虑到大多数圈友们对SEO不甚了解，因此希望这里尽量用有限的篇幅，从SEO主体框架、流量分布现状及如何开展三个方面为大家粗略的介绍一下SEO，掀起SEO的红盖头，进而对SEO有一定的了解。
如果你是一位普通的网民，你把注意力放在这篇文章的时间不会超过 15 秒。那么我现在赶紧开门见山，说重点：我们现在对互联网的认识普遍存在着严重误区。我们把“人们所点击的”误认为是“人们所阅读的”，把“人
细心的站长们可能发现明月的博客现在在文章标题下的广告位内容已经 PC 端和移动端都统一为谷歌 AdSense 的“链接广告”样式了，这样做的目的主要是为了提升广告跟内容的匹配度的，同时也根据用户特点专门选择的，毕竟明月的博客来访者几乎都是博客站长，对于图片、文字类广告的免疫度都很强悍，这势必会影响到点击率和浏览体验，所以最终明月还是感觉“链接广告”是最合适了。
今天我们将要学习如何使用BeautifulSoup库来抓取网站。BeautifulSoup是一个很好的工具，用于解析HTML代码并准确获取所需的信息。因此，无论您是从新闻网站，体育网站，还是在线商店的价格中提取新闻等，BeautifulSoup和Python都可以帮助您快速轻松地完成这些工作。
我们每天的生活中都在用水用电，我只会关心自己的水管是否有水，水压是否稳定，如果我们把水龙头拧到最大，还是一滴一滴的流水。那我们就要愤怒了，直接找房东问明情况。我们从来没想过去找自来水公司。我们每天都会上网，网速很慢，看个电影很卡，需要等很久才缓冲一个画面，我们打开网页很慢，IE状态条一直50%，那我们就要愤怒了，直接找电信、网通公司问明情况。
本文主要用到的工具软件有《网页自动操作通用工具》或《网页自动刷新监控工具》，其中《网页自动操作通用工具》包含《网页自动刷新监控工具》所有功能，所以主要以前者为例说明。请自行在网上搜索和下载软件。
搜索中一个重要的任务是根据query和title预测query下doc点击率，本次大赛参赛队伍需要根据脱敏后的数据预测指定doc的点击率，结果按照指定的评价指标使用在线评测数据进行评测和排名，得分最优者获胜。
很多朋友估计没有做过这一块，争取最简洁的语言描述清楚。 一、业务简述 从业务上看 整个智能广告系统，主要分为： 1）业务端：广告主的广告后台 2）展现端：用户实际访问的页面 业务端，广告主主要有
导读：近几年AB实验的曝光度越来越高。AB实验并不是近几年才有的，从推荐系统诞生开始，AB实验就扮演着重要的角色。本文主要介绍AB实验的基本概念，包括AB实验和在线AB实验的定义以及AB实验的常见类型。
在互联网发展的过程中，广告成为了互联网企业盈利的一个很重要的部分，根据不同的广告形式，互联网广告可以分为：
假如平均每个点击3美金，100次，总费用是300美金，带来了一个小客户，每年给你带来1万RMB利润，你会不会愿意？
编者按：LDA是一个简洁、优雅、实用的隐含主题模型，腾讯效果广告平台部（广点通）的工程师们为了应对互联网的大数据处理，开发了大规模隐含主题模型建模系统Peacock，通过并行计算对10亿x1亿级别的大规模矩阵进行分解，从而从海量样本数据中学习10万到100万量级的隐含语义。Peacock已应用在腾讯的文本语义理解、QQ群的推荐、用户商业兴趣挖掘、相似用户扩展、广告点击率转化率预估等多个业务数据中。本文节选自Peacock团队的论文《Peacock：大规模主题模型及其在腾讯业务中的应用》，分享了广点通Peac
计算广告学是一门正在兴起的分支学科，它涉及到大规模搜索和文本分析、信息获取、统计模型、机器学习、分类、优化以及微观经济学。计算广告学所面临的最主要挑战是在特定语境下特定用户和相应的广告之间找到“最佳匹配”。语境可以是用户在搜索引擎中输入的查询词(”Sponsored Search”)，也可以是用户正在读的网页(”Content Match”以及”Display Ads”)，还可以是用户正在看的电影，等等。而用户相关的信息可能非常多也可能非常少。潜在广告的数量可能达到几十亿。因此，取决于对“最佳匹配”的定义，面临的挑战可能导致在复杂约束条件下的大规模优化和搜索问题。
轮播图（Carousels）这样的交互方式，在web时代似乎已经司空见惯。当一群人在会议室里争夺首屏焦点图的优先级时，使用轮播图，似乎能够不费吹灰之力地解决这场争端，没有人是输家。然而，轮播图这种方式真的有效吗？如何设计才能带给用户更好的体验呢？ 事实上，“万能和事佬”轮播图的点击率通常都很低，转化效果也并不好，却往往占用了页面最抢眼的大面积位置。想象这么一个场景：当你走进图书馆想找一本特定的书阅读时，一个销售员挡在你面前让你先看一个大广告图，然后等你还没读完具体讲了什么内容时，他又突然换了一张，是不是很惹
官网作为用户了解一个产品最权威和直接的窗口，应该承载什么样的内容，取决于产品特征和调性。QQ是中国用户量最大的即时通讯件之一，功能越来越细致、丰富，仅仅提供展示和下载产品的信息源当然远远不够。我们迫切希望不仅仅是新品发布，QQ每一次改版的创新功能点，以及越发年轻化的品牌基调都可以更直接有效的传递给用户，让大家喜欢QQ，爱上QQ。同时进入官网能更加快捷的解决注册、下载以及安全问题。所以在这个前提下，IMQQ官网改版迫在眉睫。 探索需求 改版的前提是弄清楚修改的出发点，才能梳理出解决方案。在此，团队做了一次用户
导语 | 轮播图（Carousels）这样的交互方式，在web时代似乎已经司空见惯。当一群人在会议室里争夺首屏焦点图的优先级时，使用轮播图，似乎能够不费吹灰之力地解决这场争端，没有人是输家。然而，轮播图这种方式真的有效吗？如何设计才能带给用户更好的体验呢？ 事实上，“万能和事佬”轮播图的点击率通常都很低，转化效果也并不好，却往往占用了页面最抢眼的大面积位置。想象这么一个场景：当你走进图书馆想找一本特定的书阅读时，一个销售员挡在你面前让你先看一个大广告图，然后等你还没读完具体讲了什么内容时，他又突然换了一
在web性能测试中，一个事务表示一个“从用户发送请求->web server接受到请求，进行处理-> web server向DB获取数据->生成用户的object(页面)，返回给用户”的过程，一般的响应时间都是针对事务而言的。
最近登陆 Google Adsense 后台，发现评分卡中收入评分很低，其中抓取工具错误很严重，这个错误的意思是 Google Adsense 的抓取工具无法访问我们网站的网页，因此无法确定其内容并展示相关广告。在这种情况下，Google Adsense 只能展示低收入和低覆盖率的广告，甚至会展示点击率较低的不相关广告。
导读：针对点击率预估场景，整个领域的技术演进经历了从早期大量人工特征工程到基于因子分解机的模型变种，再到深度神经网络进行自动特征学习的趋势，整体上模型能力越来越强，手工特征和数据处理的比重也逐渐降低。然而，近年来业界又重新开始关注数据本身的交互和处理，针对该新趋势，今天和大家分享上海交通大学张伟楠副教授基于数据交互的点击率预估模型的研究。
最近工作中接触比较多的是COEC（Click on Expected Click），本篇文章就来简单介绍一下其概念。
点击率这个指标相信很多同学都有所耳闻，它的含义也很简单，顾名思义就是点击的概率，英文叫做CTR。如果我们用公式来表达的话就是click / impression，这里的click也就是发生的总点击数，分母的impression也就是曝光的数量。两者的商就是点击率。这些大家都很好理解，但问题是为什么点击率它这么重要呢？这个问题能回答上来的就不多了。
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