随笔分类 - 计算广告那些事儿
摘要:接上文《广告流量分析之评价指标的选择(一)》今天我们聊聊ctr指标与oCPA指标。 案例二:CTR预估评价(分清指标所处的阶段) 做广告算法的同学应该都熟悉CTR预估的概念,计算广告预估曝光出去后被点击的概率。 在我们的系统中,有两个阶段存在CTR预估问题,粗排(LiteCTR)阶段、精排(pCTR
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摘要:上一篇文章主要聊了下《转化率模型之转化数据延迟》,今天我们将开启一个新的系列,广告流量分析之评价指标的选择。在平时做AB实验的时候,我们常常遇到一种奇怪的现象“线上效果与线下的分析结论不一致”,为什么会存在这种现象呢,这里通过几个实际案例和大家具体聊聊。 案例一:转化率评价(需要明确自己的关注目标)
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摘要:前几天在公司内网上看见有同事在讨论《广告算法工程师的日常》这篇文章里面提到的A、B、C三位同学在实际的晋升中谁的优势更大,其实当时举这个例子,本意只是想说明广告算法工程师在迭代优化模型的过程中,要相信数据>特征>算法本身,在遇到问题的时候能够优先从数据以及特征层面考虑。至于说谁在晋升中优势更大,大家
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摘要:今天我们来聊聊广告成本控制中常用的PID算法。 0.PID算法简介 首先我们可以看下维基百科中给PID算法的定义:由比例单元(Proportional)、积分单元(Integral)和微分单元(Derivative)组成。可以透过调整这三个单元的增益Kp, Ki和Kd来调定其特性。PID控制器主要适
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摘要:上一篇文章点击率预估与冷启动(一)咱们说到了键值储存网络,今天我们接着往下说。 键值储存网络实现了字典特征到向量的转换,而我们希望得到的是连续值特征到向量的转换。我们其实只需要再实现连续值到字典特征的转化就大功告成了。虽然连续值特征到向量很难,但是连续值特征到字典特征的实现方式却有很多。 假定有了连
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摘要:之前一篇文章和大家聊了下《转化率模型与校准》,今天咱们来聊聊点击率预估以及冷启动的问题。有些读者在看完之后可能会发现这两者之间的微妙的联系。废话不多说,开启今天的旅程。 0. 问题介绍 推荐系统和广告算法中,对于新用户或者新内容,记录很少,如果我们直接将历史点击率作为特征,会存在问题。比如 (1).
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摘要:今天主要和大家聊聊多任务学习在转化率预估上的应用。 多任务学习(Multi-task learning,MTL)是机器学习中的一个重要领域,其目标是利用多个学习任务中所包含的有用信息来帮助每个任务学习得到更为准确的学习器,通过使用包含在相关任务的监督信号中的领域知识来改善泛化性能。深度学习流行之后,
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摘要:翻看日历时间已经来到了2021年,也是共同战役的第二年,许久没有更新文章了,在与懒惰进行过几次斗争都失利之后,今天拿出打工人最后的倔强,终于收获了一场胜利。闲话不多说,今天咱们重点聊聊oCPC中转化率模型与校准。 首先分享近期的一些“好消息”,上了两个AB实验,收入全部大涨,但是并没有推全,原因是收
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摘要:接上篇文章,这篇主要和大家聊聊广告主超成本的事儿。 在还没有oCPC产品的时候,广告主成本居高不下的情况时有发生,这个时候广告主能做的只有时刻关注投放效果+动态调整出价;而对于媒体方来说,比较常见的解决方案是提供各种定向人群包(归根结底是不同流量价值的精细化区分)给到广告主选择,广告主选择“最适合”
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摘要:好久没更新了,打开后台一看,又多了不少关注的朋友,在这里感谢大家的热情关注哈,老铁没毛病,奥利给!闲话不多说,开启今天的oCPC产品之旅。 oCPC(optimized CPC)是一种智能自动出价的竞价策略。主要特点如下:A.广告主提供期望的转化价格,由算法帮助广告主自动出价。B.高转化人群高出价,
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摘要:OCPC即Optimization CPC,今天我们就来看看它的Optimizaton在哪儿。 在广告模型初探(一)中我们就曾提到过,互联网广告的本质其实就是流量的买卖。是广告主、媒体方以及用户三方之间的博弈。随着博弈的深入,各方的诉求以及利益也在不断的变化,当然售卖的方式也会随着变化。但是无论怎么
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摘要:看完前三篇广告模型初探系列,是不是觉得广告算法工程师每天都在和各种各样高大上的模型打交道,其实不然,和一些朋友交流下来,大家默契的达成共识,广告算法领域永远都是数据>特征>模型或者算法本身,接下来我们来看几个例子。 A同学精通各类模型,从base DNN模型优化到DeepFM模型,离线auc+0.0
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摘要:接着广告模型初探(二),这篇咱们主要聊聊广告预估模型集大成者DNN派系。 0.DNN模型 DNN网络结构 模型结构较为简单,不再赘述。重点关注一下Embedding部分,和NLP里面的Embedding层类似,在广告模型中Embedding层会对不同类型的特征进行如下变换: 单值离散特征:直接Emb
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摘要:接着广告模型初探(一),这篇主要介绍一下广告预估模型目前的几大派系,主要分为LR派系、FM派系、DNN派系。 (0)LR派系 a.大师兄:LR模型 废话不多说,先上公式 ,其中 ,这里我们定义一下: ,那么整个公式可以写成: 优点:模型简单、可以处理离散化特征、容易实现分布式的计算 缺点:特征与
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摘要:广告预估模型,可能你经常会听到这个词语,但是为什么需要广告预估模型,广告预估模型都有哪些,它们具体又是如何起作用的,却很少有人能够讲清楚。这个系列主要想和大家梳理一下上面的这些问题,而本篇文章主要想和大家聊聊第一块,为什么需要广告预估模型。 互联网广告本质是一个流量售卖的过程,是广告主、媒体方和用户
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