产品特色
编辑推荐
用计算的力量改变世界是每一个程序员的梦想,而本书的主题正是用计算将数据和流量变成财富。这样的后向变现使得许多对用户有价值但直接利润微薄的信息产品,在互联网时代找到了爆发式成长的机会。从这个角度来看,我们希望本书能够成为一本启示录,帮助每一个互联网人真正理解后向变现对于互联网生产力的巨大解放,真正理解数据资产的巨大价值。
对于已经开启商业化进程的企业,洞悉广告市场复杂的交易结构和产品特点,并选择合理高效的产品方案和技术架构,是商业化必须面对的一步。从这个意义上说,我们还希望本书成为一本操作指南,辅助商业化团队更顺利地认知和践行技术驱动的营销与变现。
由于需要综合用到计算机科学、经济学、心理学等多学科的知识,并需要相当的工业实践基础,因此计算广告的人才相当稀缺。从这个目的出发,本书还希望成为一本特殊的教科书,帮助那些具备扎实基础知识的学生形成从问题出发的思考方法和分析能力,迅速成长为工业界的中流砥柱。
《计算广告:互联网商业变现的市场与技术》适合以下读者阅读:
互联网公司商业化部门的产品技术人员
对个性化系统、大数据变现或交易有兴趣的产品技术人员
传统企业互联网化进程的决策者
传统广告业务的从业者
互联网创业者
在线计算机相关专业研究生。
内容简介
计算广告是一项新兴的研究课题,它涉及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等诸多领域的知识。本书从实践出发,系统地介绍计算广告的产品、问题、系统和算法,并且从工业界的视角对这一领域具体技术的深入剖析。
《计算广告:互联网商业变现的市场与技术》立足于广告市场的根本问题,从计算广告各个阶段所遇到的市场挑战出发,以广告系统业务形态的需求和变化为主线,依次介绍合约广告系统、竞价广告系统、程序化交易市场等重要课题,并对计算广告涉及的关键技术和算法做深入的探讨。
无论是互联网公司商业化部门的产品技术人员,还是对个性化系统、大数据变现或交易有兴趣的产品技术人员,传统企业互联网化进程的决策者,传统广告业务的从业者,互联网创业者,计算机相关专业研究生,都会从阅读《计算广告:互联网商业变现的市场与技术》中受益匪浅。
作者简介
刘鹏(@北冥乘海生),现任奇虎360高级总监、商业产品首席架构师,负责360的变现产品及工程。刘鹏在清华大学获得博士学位后,加入微软亚洲研究院,从事人工智能领域的研究,后曾参与创建雅虎北京研究院,出任高级科学家。刘鹏还曾经担任MediaV首席科学家等职。
刘鹏一直致力于计算广告和数据变现产品技术的普及工作,他讲授的《计算广告学》在网易云课堂和师徒网共有12000多名学生参与,已经成为业界相关公司进行相关培训的基础教程之一。此课还作为北京大学计算机系、北京航空航天软件学院的研究生课程和清华大学公开课讲授。
王超(@德川),于北京大学获得硕士学位后,曾就职于百度、微博、搜狐集团的广告变现部门,现任汽车之家广告算法经理。王超多年来专注于计算广告中机器学习算法的研究和实践,曾参加Criteo举办的广告CTR预估比赛,在718个参赛队中排名第7,同时是开源模型xgboost的代码贡献者。
内页插图
目录
第一部分在线广告市场与背景
第1 章在线广告综述 3
1.1 大数据与广告的关系 4
1.2 广告的定义与目的 5
1.3 在线广告创意类型 8
1.4 在线广告简史. 11
1.5 泛广告商业产品. 16
1.6 延伸思考 18
第2 章计算广告基础. 19
2.1 广告有效性原理. 20
2.2 互联网广告的技术特点 22
2.3 计算广告的核心问题. 23
2.3.1 广告收入的分解 24
2.3.2 结算方式与eCPM估计的关系. 25
2.4 在线广告相关行业协会 27
2.4.1 交互广告局. 28
2.4.2 美国广告代理协会 28
2.4.3 美国国家广告商协会. 29
2.5 延伸思考 29
第二部分在线广告产品逻辑
第3 章在线广告产品概览 33
3.1 商业产品的设计原则. 34
3.2 需求方层级组织与接口 35
3.3 供给方管理接口. 38
3.4 延伸思考 39
第4 章合约广告. 41
4.1 广告位合约 42
4.2 受众定向 43
4.2.1 受众定向方法概览 43
4.2.2 受众定向标签体系 46
4.3 展示量合约 47
4.3.1 流量预测. 48
4.3.2 流量塑形. 48
4.3.3 在线分配. 49
4.3.4 产品案例. 50
4.4 延伸思考 51
第5 章搜索与竞价广告. 53
5.1 搜索广告 54
5.1.1 搜索广告产品形态 55
5.1.2 搜索广告产品新形式. 57
5.1.3 搜索广告产品策略 59
5.1.4 产品案例. 61
5.2 位置拍卖与机制设计. 64
5.2.1 定价问题. 64
5.2.2 市场保留价. 67
5.2.3 价格挤压. 68
5.2.4 定价结果示例 68
5.3 广告网络 69
5.3.1 广告网络产品形态 69
5.3.2 广告网络产品策略 71
5.3.3 产品案例. 72
5.4 竞价广告需求方产品. 73
5.4.1 搜索引擎营销 73
5.4.2 媒体购买平台 74
5.4.3 产品案例. 74
5.5 竞价广告与合约广告的比较 76
5.6 延伸思考 77
第6 章程序化交易广告. 79
6.1 实时竞价 80
6.2 其他程序化交易方式. 83
6.2.1 优选. 83
6.2.2 私有市场. 84
6.2.3 广告交易方式谱系 85
6.3 广告交易平台. 86
6.4 需求方平台 88
6.4.1 需求方平台产品策略. 89
6.4.2 出价策略. 89
6.4.3 重定向. 90
6.4.4 新客推荐. 92
6.4.5 产品案例. 93
6.5 供给方平台 95
6.5.1 供给方平台产品策略. 95
6.5.2 产品案例. 96
6.6 数据加工与交易. 97
6.6.1 有价值的数据来源 98
6.6.2 三方数据划分. 100
6.6.3 数据管理平台. 100
6.6.4 数据交易平台. 101
6.6.5 产品案例 101
6.7 在线广告产品交互关系. 104
6.8 延伸思考. 106
第7 章移动互联与原生广告. 107
7.1 原生广告相关产品 108
7.1.1 信息流广告. 108
7.1.2 搜索广告 109
7.1.3 软文广告 109
7.1.4 联盟 109
7.2 移动广告的现状与挑战. 110
7.2.1 移动广告的特点. 110
7.2.2 移动广告的创意形式 111
7.2.3 移动广告的挑战. 112
7.3 原生广告平台 114
7.3.1 表现原生与意图原生 114
7.3.2 植入式原生广告. 115
7.3.3 产品案例 117
7.4 原生广告与程序化交易. 119
7.5 延伸思考. 119
第8 章在线广告产品实践. 121
8.1 媒体实战. 121
8.1.1 变现方式和产品决策 122
8.1.2 数据支持方案决策. 123
8.2 广告主实战 124
8.3 数据提供方实战 126
8.4 延伸思考. 127
第三部分计算广告关键技术
第9 章计算广告技术概览. 131
9.1 个性化系统框架 132
9.2 各类广告系统优化目标. 133
9.3 计算广告系统架构 134
9.3.1 广告投放引擎. 134
9.3.2 数据高速公路. 136
9.3.3 离线数据处理. 137
9.3.4 在线数据处理. 138
9.4 计算广告系统主要技术. 138
9.5 用开源工具搭建计算广告系统 140
9.5.1Web服务器Nginx 140
9.5.2分布式配置和集群管理工具ZooKeeper 142
9.5.3全文检索引擎Lucene. 142
9.5.4跨语言通信接口Thrift 143
9.5.5数据高速公路Flume 144
9.5.6分布式数据处理平台Hadoop 144
9.5.7特征在线缓存Redis. 145
9.5.8流计算平台Storm. 146
9.5.9高效的迭代计算框架Spark 146
9.6 延伸思考. 147
第10章基础知识准备 149
10.1 信息检索 149
10.1.1 倒排索引 150
10.1.2 向量空间模型. 152
10.2 最优化方法. 153
10.2.1 拉格朗日法与凸优化 154
10.2.2 下降单纯形法. 155
10.2.3 梯度下降法. 155
10.2.4 拟牛顿法 156
10.2.5 Trust-Region 法. 160
10.3 统计机器学习. 162
10.3.1 最大熵与指数族分布 162
10.3.2混合模型和EM算法 164
10.3.3 贝叶斯学习. 165
10.4 统计模型分布式优化框架 169
第11章合约广告核心技术 171
11.1 广告排期系统. 171
11.2 担保式投送系统. 173
11.2.1 流量预测 175
11.2.2 频次控制 176
11.3 在线分配 178
11.3.1 在线分配问题. 178
11.3.2 在线分配问题举例. 181
11.3.3 极限性能研究. 182
11.3.4 实用优化算法. 183
11.4 延伸思考 192
第12章受众定向核心技术 193
12.1 受众定向技术分类. 194
12.2 上下文定向. 195
12.2.1 半在线抓取系统. 196
12.2.2 文本主题挖掘. 197
12.3 行为定向 201
12.3.1 行为定向建模问题. 201
12.3.2 行为定向特征生成. 202
12.3.3 行为定向决策过程. 206
12.3.4 行为定向的评测. 206
12.4 人口属性预测. 209
12.5 数据管理平台. 210
12.6 延伸思考 210
第13章竞价广告核心技术 213
13.1 竞价广告计价算法. 214
13.2 搜索广告系统. 216
13.2.1 查询扩展 216
13.2.2 广告放置 219
13.3 广告网络 220
13.4 广告检索 223
13.4.1 布尔表达式的检索. 223
13.4.2 相关性检索. 227
13.5 点击率预测. 231
13.5.1 点击率预测模型. 232
13.5.2 优化算法 233
13.5.3 点击率模型的校正. 244
13.5.4 点击率模型的特征. 244
13.5.5 点击率模型评测. 249
13.5.6 智能频次控制. 251
13.6 探索与利用. 251
13.6.1 UCB 方法. 252
13.6.2考虑上下文的bandit 253
13.7 延伸思考 254
第14章程序化交易核心技术 255
14.1 广告交易平台. 255
14.1.1cookie映射. 256
14.1.2 询价优化 259
14.2 需求方平台. 261
14.2.1 定制化用户标签. 263
14.2.2 DSP 中的点击率预测 264
14.2.3 点击价值估计. 266
14.2.4 出价策略 267
14.3 供给方平台. 267
14.4 延伸思考 268
第15章其他广告相关技术 269
15.1 创意优化 270
15.1.1 程序化创意. 270
15.1.2 点击热力图. 271
15.2 实验框架 272
15.3 流量保护和效果监测 273
15.3.1 反作弊 273
15.3.2 广告监测 276
15.3.3 广告安全 277
15.4 隐私保护和数据安全 278
15.4.1 隐私保护问题. 278
15.4.2 程序化交易中的数据安全 280
15.5 延伸思考 282
第四部分附录
附录A主要术语及缩写索引. 285
参考文献 291
前言/序言
《数字时代的市场洪流:驱动商业价值的引擎》 在这个信息爆炸、数据洪流汹涌而至的数字时代,商业的边界正在以前所未有的速度被重塑。传统意义上的市场营销和品牌推广,早已不再是单纯的“吆喝”与“展示”,而是演变成了一场精密计算、高效触达、价值共生的宏大叙事。本书《数字时代的市场洪流:驱动商业价值的引擎》正是聚焦于这场变革的核心,深入剖析那些在数字浪潮中驱动商业价值实现的关键性力量,探讨如何在这个瞬息万变的数字生态中,精准地定位目标受众,构建有效的沟通桥梁,并最终实现可持续的商业增长。 我们正身处一个由技术驱动的全新商业文明的黎明。在这个文明中,每一个用户每一次的交互,都蕴含着宝贵的数据价值。如何捕捉、理解并运用这些数据,成为企业在新时代生存与发展的关键。本书并非仅仅停留在理论的层面,而是力求以一种立体、生动的视角,带领读者走进这场数字商业的宏大图景。 第一篇:数字市场的新格局与认知重塑 数字时代的到来,彻底颠覆了我们对“市场”的认知。过去,市场是有限的地域、有限的渠道、有限的传播范围;而现在,市场可以是全球性的、24小时在线的、并且能够实现前所未有的个性化触达。 消弭边界的数字空间: 本篇首先将着眼于数字空间如何打破物理和时间的限制,构建起一个无处不在的交易与互动场所。我们将探讨互联网平台、移动应用、社交媒体等如何成为新的商业集散地,以及用户行为在这些平台上的深刻烙印。 用户为中心的价值交换: 传统的“产品为王”的逻辑在数字时代面临挑战。本书将强调以用户为中心的理念,解析用户需求、痛点与偏好的洞察,以及企业如何围绕用户价值进行产品设计、服务优化和品牌建设。用户不再是被动的接受者,而是主动的参与者和价值的共同创造者。 数据驱动的决策范式: 在这个时代,数据不再仅仅是冰冷的数字,而是洞察市场趋势、理解用户行为、优化运营策略的根本依据。我们将深入探讨数据采集、分析、解读的全过程,以及如何将数据洞察转化为切实可行的商业决策,实现精细化运营和智能化管理。 从“推”到“拉”的营销演进: 传统的“推销式”营销正在被“吸引式”营销所取代。本书将剖析内容营销、社群营销、口碑传播等新兴营销模式的崛起,以及如何通过提供有价值的内容和服务,自然而然地吸引目标用户,建立情感连接,最终实现转化。 第二篇:精准触达的核心机制 在海量信息的数字洪流中,如何让你的信息精准地触达那些真正感兴趣的用户,成为商业成功的基石。本篇将聚焦于实现这一目标的核心技术和策略。 用户画像与细分: 理解你的用户是谁,比以往任何时候都重要。我们将详细介绍如何通过多维度的数据分析,构建精准的用户画像,并在此基础上进行有效的用户细分,从而为后续的个性化沟通奠定基础。 定位技术的演进与应用: 从搜索引擎的关键词定位,到社交媒体的兴趣爱好定位,再到地理位置的LBS定位,以及更深层的行为预测定位,本书将梳理定位技术的不断发展,并探讨其在不同场景下的应用,确保营销信息能够“恰好”出现在“恰当”的时间和“恰当”的地点。 程序化购买与实时竞价: 传统的广告购买方式效率低下,而程序化购买则通过技术自动化、智能化地完成广告的投放和交易。本篇将深入解析程序化购买的运作机制,包括RTB(实时竞价)、DMP(数据管理平台)、DSP(需求方平台)、SSP(供给方平台)等核心概念,揭示其如何实现广告资源的最高效利用和成本的优化。 跨渠道协同与全链路营销: 用户在数字世界的旅程并非单一的路径,而是复杂的、多触点的。我们将探讨如何实现跨越不同平台和渠道的营销协同,构建起覆盖用户认知、兴趣、考虑、购买、忠诚等全生命周期的营销闭环,提升整体营销效率和用户体验。 第三篇:商业价值的深度挖掘与转化 精准触达的最终目的是驱动商业价值的实现。本篇将深入探讨如何将数字时代的市场活动转化为实实在在的商业收益。 转化漏斗与归因分析: 理解用户从认知到转化的每一个环节,是优化营销策略的关键。我们将解析转化漏斗模型,并探讨各种归因分析方法,帮助企业清晰地衡量不同营销渠道和触点的贡献,优化资源配置。 效果衡量与ROI最大化: 在数字时代,一切营销活动都应以效果为导向。本书将详细介绍各类效果衡量指标(KPIs),以及如何通过持续的数据监测和分析,不断优化营销活动,实现投入产出比(ROI)的最大化。 用户生命周期价值(LTV)的构建: 获客固然重要,但留存和深耕老用户,实现用户生命周期价值的最大化,是企业长期发展的关键。我们将探讨如何通过个性化推荐、会员体系、客户关怀等策略,提升用户粘性,增加复购率,最大化用户的长期价值。 创新商业模式的探索: 数字技术不仅改变了营销方式,更催生了全新的商业模式。本书将关注基于数据和技术的创新商业模式,如订阅经济、共享经济、平台经济等,以及它们如何驱动商业价值的重构和增长。 技术赋能商业的未来展望: 随着人工智能、大数据、机器学习等技术的不断发展,数字商业的未来充满无限可能。本篇将对未来数字市场的发展趋势进行展望,探讨技术将如何进一步赋能商业变现,创造更高效、更智能、更个性化的商业生态。 《数字时代的市场洪流:驱动商业价值的引擎》旨在为读者提供一个全面、深入、具有前瞻性的视角,理解和驾驭数字时代的市场变迁。无论您是希望在这个数字浪潮中寻找新的增长机遇的创业者,还是寻求优化现有商业模式的企业管理者,亦或是对数字商业未来充满好奇的学习者,本书都将是您不可或缺的指南。它将帮助您拨开迷雾,看清数字市场洪流中的真正驱动力,并掌握在其中实现商业价值最大化的关键策略和技术。