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《计算广告》学习笔记（三） 第六章：程序化交易广告 6.1实时竞价 6.2其他程序化交易方式 6.2.1优选（preferred deals） 6.2.2私有市场（private marketplace） 6.2.3程序化直投（programmatic direct） 6.2.4广告交易方式谱系 6.3广告交易平台 6.4需求方平台 6.4.1需求方平台产品策略 6.4.2出价策略 6.4.3重定向 6.4.4新客推荐 6.5供给方平台 6.5.1供给方平台产品策略 6.5.2Header Bidding 第六章：程序化交易广告 市场的发展方向是向需求方开放，即提供广告主自主选择流量和每次展示单独出价的功能，这些功能要求询价、出价、竞价在展示时进行，这就产生了以实时竞价（RTB）为核心的程序化交易市场。 广告交易平台（ADX）即为使用RTB方式的竞价平台，其采买方为DSP。在这里，需求方可以定制自己的用户划分（根据第一方数据），这就要求DSP有点击率、点击价值估计等功能。同时媒体可以动态划分自己的流量选择不同的方式变现，从而实现利益最大化，这就是SSP的功能。 6.1实时竞价 在完成某些任务时（对流失用户和潜在用户推广），需要利用广告主自有的数据，这个叫做定制化用户标签。在传统广告网络中，通过在广告主网站设置代码或由广告主上传用户ID的方式来解决。这种方式的问题是： （1

CPM CPM千次展示收费，居多为砸品牌，属于较大消耗，但是比较难验证效果的渠道。如果还没懂就这么给你讲，CPM的计算单价是广告被展示一千次的费用，比如CPM的单价是5元，那么意思就是这个广告在WEB上展示一千次只需要5元。 CPA CPA（每次行动成本，Cost Per Action）计价方式是指按广告投放实际效果，即按回应的定单或有效问卷来计费，而不限广告投放量。CPA广告是网络中最常见的一种广告形式，ChinaApp举个例子，比如A公司有一份调查问卷需要人推广，让很多人来填写问卷，那么这份问卷由B先生推广给C小姐填写，C小姐完整填写并且提交，那么就OK了，B先生能得到A公司的酬金。在移动营销领域，CPA大多用来引导注册游戏APP。 CPI CPI（Cost Per Install）是按每一次安装收费。比如以手机APP为例，每一次安装，广告商（移动互联网行业通常是APP的厂商）就要付钱，而且只要这APP一直装着，广告商也只付这一次钱，并且只管你装不装不管你看不看。 CPL CPL(Cost Per Leads)：以搜集潜在客户名单多少来收费； 即每次通过特定链接，注册成功后付费的一个常见广告模式。这是我们通常称谓的引导注册。 CPC CPC(Cost Per Click ) 是按照击成本算你一次钱，我们熟知的百度搜索推广就是CPC的计算方式。 CPR CPR(Cost Per

Ionic-v3中实现Facebook Audience Network中的Native Ads 前言 安装插件 添加代码 结束 前言 公司APP使用的Ionic，最近要求加入广告，试了Google Admob的插件，Google的插件只提供了Banner Ad，一直浮动在app上方的，和Interstitial Ad，全页覆盖式的弹出广告。效果都不是很好，领导要求实现Native自定义界面的那种，翻来翻去找不到可以用的插件，自己又菜得很写不来。最后用了Facebook Audience Network的一款插件，有一些缺陷，但是总算可以达到要求。 第一次在CSDN上写文章，主要给自己记个笔记，怕时间久了全都忘了，也给可能需要的人分享一下经验。 安装插件 首先创建项目我就不讲了，进入项目文件夹输入插件安装命令 ionic plugin add cordova - plugin - facebookads 之后看到项目中添加了 cordova - plugin - facebookads 4.23 .2 "FacebookAds" 就ok了 添加代码 步骤很简单，首先在要引用的ts文件中声明，之后在平台准备好后使用插件的内置方法根据广告的特有ID创建广告，并且添加广告生成监听，获取广告内容，代码片段像下面这样 这里要注意生成广告时需要一个从Facebook申请的广告ID

chrome插件，让你事半功倍 平时chrome插件用多了，发现在工作中有很多插件特别好用，让你事半功倍。于是我抽时间整理了一些非常好用的chrome插件分享给大家，其中有些插件是我已经离不开，每天都在用的。希望这篇文章能帮助你找到适合你的插件，提升工作效率。 工作类 # FeHelper【强烈推荐】 # FeHelper是一个Web前端助手，由中国人开发，集成了非常多很实用的前端工具，比如：字符串编解码、代码美化、JSON格式化查看、二维码生成器、编码规范检测、JS正则表达式等。虽然是前端工具大合集，但是在我们做软件测试或者其他开发同学的工作中也非常有用，比如我经常使用：JSON对比文件(对比两次请求返回的数据信息)、二维码生成工具(生成二维码)、JSON格式化。如下是该工具的一个截图： Octotree # 你是否有这样的体验，在github上浏览某个工程，需要不断的页面后退，或者点击跳转到新的页面，均需要一个页面加载的等待时间，这样体验会比较差。Octotree就是为了解决这个问题而出现的，它能够让你在页面上浏览代码层次结构，就像idea工具一样，非常方便。如下图所示： One Tab # 之所以推荐这个插件，并将它放到工作分类中，是因为考虑到平时大家工作中肯定会打开大量的tab，而tab上的标题将会变的很小，显示不全，如果我们想要找到某个页面，将很麻烦

1GBDT和LR融合 LR模型是线性的，处理能力有限，所以要想处理大规模问题，需要大量人力进行特征工程，组合相似的特征，例如user和Ad维度的特征进行组合。 GDBT天然适合做特征提取，因为GBDT由回归树组成所以， 每棵回归树就是天然的有区分性的特征及组合特征，然后给LR模型训练，提高点击率预估模型（很多公司技术发展应用过，本人认为dnn才是趋势）。 例如，输入样本x，GBDT模型得到两颗树tree1和tree2，遍历两颗树，每个叶子节点都是LR模型的一个维度特征，在求和每个叶子*权重及时LR模型的分类结果。 2广告长尾性 1）gbdt和随机森林rf的对比： rf主要选择对大多数样本有区分度的特征；gbdt的过程，前面树针对大多数样本有区分 ，后面树针对残差依然较大的样本，即针少数的对长尾样本。更适合ctr模型预估。 2）针对广告的长尾性，广告id这个特征就很重要，比如：某少量长尾用户就喜欢点某类广告主的广告。 方案：分别针对ID类和非ID类建树，ID类树：用于发现曝光充分的ID对应的有区分性的特征及组合特征；非ID类树：用于曝光较少的广告。 3gbdt得到的特征维度 维度会降低，总维度是所有叶子节点数之和。 4gdbt模型原理 1）BT回归树 年龄预测：简单起见训练集只有4个人，A,B,C,D，他们的年龄分别是14,16,24,26。其中A、B分别是高一和高三学生；C

qml内代码： < view bindtap = " SeeAds " > 点击查看广告 </ view > js代码如下： SeeAds ( ) { qq . showModal ( { title : '亲!需看一段小广告才能同步哦' , success : ( res ) => { if ( res . confirm ) { let videoAd = qq . createRewardedVideoAd ( { adUnitId : '75dadce5c02752a68b7f31900c4f126b' } ) videoAd . onError ( function ( res ) { console . log ( '监听广告错误 请检查网络' , res ) } ) videoAd . onLoad ( function ( res ) { console . log ( '监听广告加载' , res ) } ) videoAd . onClose ( res => { if ( res . isEnded ) { qq . setStorageSync ( 'nodesdata' , this . data . datalist ) qq . showToast ( { title : '同步成功!' , duration : 2000 } ) } else {

1.样本网站及核心关键词的选择方法及原因 选择样本网站为“百枣纲目集团”，核心关键词为“百枣纲目”，“百枣”“百枣纲目生物科技有限公司” 选取百枣纲目集团作为样本网站的原因是因为在前面的网站调查中发现百枣纲目集团的网站搜索在设计上存在一定的不足，需要进行一定的搜索引擎优化。 2.搜索引擎可见度调查结果记录 （1）使用百度搜索引擎搜索百枣纲目、百枣、百枣纲目生物科技有限公司。如下图所示可以看到搜索百枣纲目生物科技有限公司，网站页面上出现了很多条关键词搜索信息，官网就在第一个，百度百科在第二个，说明网站对于百度的整个关键词搜索的维护还是不错的。如图二在搜索百枣纲目时，和图一结果差不多，说明关键词搜索还是进行了一定的维护。图三为输入关键词百枣，搜索的相比前两项略有差距，但依然官网为首位，其他内容都与百枣集团有关。 （2）在搜狗词条中搜索百枣纲目、百枣、百枣纲目生物科技有限公司。如图所示可以看到百枣纲目，及百枣纲目生物科技有限公司的词条搜索结果首位都为官网，其余均与百枣纲目集团相关，然而百枣的搜索结果不尽如人意，其内容虽与公司信息、产品高度相关，但并未见官方网址，存在一定的优化空间。 在这里插入图片描述 （3）在360搜索词条里搜索百枣纲目、百枣、百枣纲目生物科技有限公司。如图所示在360中搜索百枣纲目及百枣这两个关键词，官网均在首页，其余内容也均与百枣纲目集团的产品内容高度相关

对于Shopify店铺而言，最重要的肯定是流量了。而Shopify由于本身不带流量，需要卖家自己推广，这时候一些Shopify工具，就能起到很好地提高卖家推广效果的作用了。 这里Xel整理了10个可以免费使用的Shopify推广工具，一起看下： Instagram shop by Snapppt 帮助Shopify卖家利用instagram平台开展产品宣传。对于instagram，通常顾客无法通过直接点击图片进入产品页面。Instagram shop by Snapppt可以将Instagram动态变成可购买图片，顾客只要点击图片上的图标，就会进入产品购买页面，方面顾客购买，提高成交率 免费 Kit Kit是一款适用于Shopify的基于AI的自动化营销工具，它可用作你的虚拟营销助理，主要功能包括： ✓ 社媒内容发帖管理 ✓ 投放社交媒体广告，包括Facebook和Instagram广告 ✓ 建立相似的广告受众群体，确保您的广告实现了最佳定位 ✓ 电子邮件营销 ✓ 发布Facebook更新 ✓ 发送个性化的“谢谢”电子邮件给客户 ✓ 创建和推广折扣券，以获取和留住客户 ✓ 客户管理CRM ✓ 销售跟踪与数据统计 免费 WhatsApp Chat + Abandoned Cart WhatsApp Chat + Abandoned Cart插件主要有2大作用

FM与libfm ： FM（Factorization Machines）结合了SVM与factorization models的优点； FM建模了所有特征的交互，因此适用于大型稀疏的场景，比如recommender systems；（SVMs fail） FM能在线性时间被计算出来，并且能直接优化；（SVM是非线性的，且其中的dual transformation 没有必要） 指出SVD++、PITF、FPMC等模型的缺点，它们不适应于通用的预测任务，且需要特定的输入，FM能模拟它们； FM参数个数是线性级别的，且不需要存储训练数据，直接把参数保存在内存中，能处理非常大的数据，如100 millions； FM可用于回归、二分类、排序等预测任务； FM用SGD训练；2-way FM 可以扩展到d-way FM； 普通的线性模型，各个特征是独立考虑的，并没有考虑到特征之间的相互关系，实际上，大量的特征之间是有关联的； 从公式很容易看出来，FM比一般线性模型多出了wxixj的累加，即特征组合的部分； 由于矩阵的稀疏性，w很难计算，为此引入辅助向量v，使得w=vvT；（v向量的点积，是一个值） （通过向量v的学习能够更好的挖掘特征间的相互关系，尤其在稀疏条件下，以及在训练样本中没出现的交叉数据） FM最精彩的部分是，EE<vi,vj>xixj可以在线性时间内计算，为O(kn)

全文共 2260 字，预计学习时长 7 分钟 来源：Pexels 你知道手机比你更准确了解你现在所处的位置吗？你知道在你上网或者使用应用程序时，有成堆的公司会悄悄地追踪你的动态吗？ 定位广告已是一个普遍现象，商家们争先恐后地让您的手机充满了根据您兴趣爱好和消费倾向投放的广告，这些与您相关的信息主要就是通过手机收集日常生活规律数据，并进行分析而得到的。 比如说NewRelic，仅仅帮助公司持续追踪用户的错误，然后快速地反馈给公司。但是其他的追踪器，比如脸书、苹果、微软、亚马逊、谷歌和其它许多公司受众网络，则会随心所欲地收集大量数据，不管是从你自己的设备上还是从你的网络中。他们收集这些信息并进行处理分析，以帮助他们的客户找到消费群为动力，通过精准广告投入赚钱。 那么，这里就存在一个问题。 来源：Pexels 为什么你的手机、平板、电视等设备可以“背叛”你，“跟踪”你，并把你的信息“分享”给第三方呢？ 别怪这些设备，其实是你自己允许它们这么做的，当你接受冗长的隐私协议时，你也接受了隐藏在其下的数据共享条款。 收集这些数据的公司通常有一个合理的解释，例如苹果跟踪个人电话和电子邮件是为了防止欺诈，而很多人认为这样做侵犯隐私。 广告屏蔽一直是消费者信息保密的传统做法，但这只在网络浏览器上有效。现在，更多的公司会选择在手机程序上追踪用户。而删除自己的Facebook账户并不能阻止公司的追踪行为