计算广告 互联网商业变现的市场与技术 第2版 全彩精装版
| 作者 |
| 丛书名 |
| 出版社 |
| 人民邮电出版社 |
| ISBN |
| 9787115524317 |
| 简要 |
| 简介 |
| 内容简介书籍计算机书籍 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进行具体技术的深入剖析。 本书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，还加入了深度学习的基础方法论及其在计算广告中的应用。 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，都会从阅读本书中受益匪浅。 |
| 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 免费模式与互联网核心资产 4 1.2 大数据与广告的关系 5 1.3 广告的定义与目的 7 1.4 在线广告表现形式 9 1.5 在线广告简史 15 第 2章 计算广告基础 20 2.1 广告有效性原理 21 2.2 互联网广告的技术特点 23 2.3 计算广告的核心问题 24 2.3.1 广告收入的分解 25 2.3.2 结算方式与eCPM估计的关系 26 2.4 在线广告相关行业协会 29 2.4.1 交互广告局 29 2.4.2 美国广告代理协会 30 2.4.3 美国国家广告商协会 30 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 广告系统的产品接口 35 3.2.1 广告主层级组织与投放管理 35 3.2.2 供给方管理接口 38 3.2.3 供需之间多种接口形式 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 4.2.3 标签体系的设计思路 47 4.3 展示量合约 48 4.3.1 流量预测 49 4.3.2 流量塑形 50 4.3.3 在线分配 50 4.3.4 产品案例 51 第5章 搜索广告与竞价广告 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 60 5.1.4 产品案例 62 5.2 位置拍卖与机制设计 64 5.2.1 市场保留价 65 5.2.2 定价问题 66 5.2.3 价格挤压 68 5.2.4 Myerson最优拍卖 69 5.2.5 定价结果示例 69 5.3 竞价广告网络 70 5.3.1 广告网络产品形态 71 5.3.2 广告网络产品策略 72 5.3.3 产品案例 73 5.4 竞价广告需求方产品 74 5.4.1 搜索引擎营销 74 5.4.2 交易终端 75 5.4.3 产品案例 75 5.5 竞价广告与合约广告的比较 77 第6章 程序化交易广告 78 6.1 实时竞价 79 6.2 其他程序化交易方式 82 6.2.1 优选 82 6.2.2 私有市场 83 6.2.3 程序化直投 84 6.2.4 广告交易方式谱系 84 6.3 广告交易平台 85 6.4 需求方平台 87 6.4.1 需求方平台产品策略 87 6.4.2 出价策略 88 6.4.3 出价和定价过程 89 6.4.4 重定向 89 6.4.5 新客推荐 91 6.4.6 产品案例 92 6.5 供给方平台 94 6.5.1 供给方平台产品策略 94 6.5.2 Header Bidding 95 6.5.3 产品案例 96 第7章 数据加工与交易 99 7.1 有价值的数据来源 100 7.2 数据管理平台 102 7.2.1 三方数据划分 102 7.2.2 第 一方数据管理平台 102 7.2.3 第三方数据管理平台 103 7.2.4 产品案例 104 7.3 数据交易的基本过程 107 7.4 隐私保护和数据安全 109 7.4.1 隐私保护问题 109 7.4.2 程序化交易中的数据安全 111 7.4.3 欧盟的通用数据保护条例 113 第8章 信息流与原生广告 115 8.1 移动广告的现状与挑战 116 8.1.1 移动广告的特点 117 8.1.2 移动广告的传统创意形式 117 8.1.3 移动广告的挑战 119 8.2 信息流广告 121 8.2.1 信息流广告的定义 121 8.2.2 信息流广告产品关键 123 8.3 其他原生广告相关产品 124 8.3.1 搜索广告 125 8.3.2 软文广告 125 8.3.3 联盟 125 8.4 原生广告平台 126 8.4.1 表现原生与场景原生 126 8.4.2 场景的感知与应用 127 8.4.3 植入式原生广告 128 8.4.4 产品案例 130 8.5 原生广告与程序化交易 134 第三部分 计算广告关键技术 第9章 计算广告技术概览 137 9.1 个性化系统框架 138 9.2 各类广告系统优化目标 139 9.3 计算广告系统架构 140 9.3.1 广告投放引擎 142 9.3.2 数据高速公路 143 9.3.3 离线数据处理 143 9.3.4 在线数据处理 144 9.4 计算广告系统主要技术 144 9.5 用开源工具搭建计算广告系统 146 9.5.1 Web服务器Nginx 146 9.5.2 分布式配置和集群管理工具ZooKeeper 148 9.5.3 全文检索引擎Lucene 148 9.5.4 跨语言通信接口Thrift 149 9.5.5 数据高速公路Flume 150 9.5.6 分布式数据处理平台Hadoop 150 9.5.7 特征在线缓存Redis 151 9.5.8 流计算平台Storm 152 9.5.9 高效的迭代计算框架Spark 152 第 10章 基础知识准备 154 10.1 信息检索 155 10.1.1 倒排索引 155 10.1.2 向量空间模型 157 10.2 最优化方法 158 10.2.1 拉格朗日法与凸优化 159 10.2.2 下降单纯形法 160 10.2.3 梯度下降法 160 10.2.4 拟牛顿法 162 10.3 统计机器学习 167 10.3.1 最大熵与指数族分布 168 10.3.2 混合模型和EM算法 169 10.3.3 贝叶斯学习 171 10.4 统计模型分布式优化框架 174 10.5 深度学习 175 10.5.1 深度神经网络优化方法 176 10.5.2 卷积神经网络（CNN） 177 10.5.3 递归神经网络（RNN） 178 10.5.4 生成对抗网络（GAN） 180 第 11章 合约广告核心技术 181 11.1 广告排期系统 182 11.2 担保式投送系统 183 11.2.1 流量预测 185 11.2.2 频次控制 186 11.3 在线分配 188 11.3.1 在线分配问题 188 11.3.2 在线分配问题举例 190 11.3.3 极限性能研究 192 11.3.4 实用优化算法 193 第 12章 受众定向核心技术 201 12.1 受众定向技术分类 202 12.2 上下文定向 203 12.3 文本主题挖掘 205 12.3.1 LSA模型 206 12.3.2 PLSI模型 206 12.3.3 LDA模型 207 12.3.4 词嵌入word2vec 208 12.4 行为定向 209 12.4.1 行为定向建模问题 210 12.4.2 行为定向特征生成 211 12.4.3 行为定向决策过程 214 12.4.4 行为定向的评测 215 12.5 人口属性预测 217 12.6 数据管理平台 218 第 13章 竞价广告核心技术 220 13.1 竞价广告计价算法 220 13.2 搜索广告系统 222 13.2.1 查询扩展 223 13.2.2 广告放置 226 13.3 广告网络 227 13.4 广告检索 229 13.4.1 布尔表达式的检索 230 13.4.2 相关性检索 234 13.4.3 基于DNN的语义建模 238 13.4.4 最近邻语义检索 241 第 14章 点击率预测模型 247 14.1 点击率预测 248 14.1.1 点击率基本模型 248 14.1.2 LR模型优化算法 249 14.1.3 点击率模型的校正 256 14.1.4 点击率模型的特征 257 14.1.5 点击率模型评测 262 14.1.6 智能频次控制 264 14.2 其他点击率模型 264 14.2.1 因子分解机 264 14.2.2 GBDT 265 14.2.3 深度学习点击率模型 267 14.3 探索与利用 268 14.3.1 强化学习与E&E 268 14.3.2 UCB方法 270 14.3.3 考虑上下文的 bandit 271 第 15章 程序化交易核心技术 272 15.1 广告交易平台 273 15.1.1 cookie 映射 273 15.1.2 询价优化 277 15.2 需求方平台 278 15.2.1 定制化用户标签 280 15.2.2 DSP中的点击率预测 282 15.2.3 点击价值估计 283 15.2.4 出价策略 284 15.3 供给方平台 284 第 16章 其他广告相关技术 286 16.1 创意优化 287 16.1.1 程序化创意 287 16.1.2 点击热力图 288 16.1.3 创意的发展趋势 289 16.2 实验框架 291 16.3 广告监测与归因 292 16.3.1 广告监测 292 16.3.2 广告安全 294 16.3.3 广告效果归因 295 16.4 作弊与反作弊 296 16.4.1 作弊的方法分类 296 16.4.2 常见的作弊方法 297 16.5 产品技术选型实战 301 16.5.1 媒体实战 302 16.5.2 广告主实战 304 16.5.3 数据提供方实战 306 附录 主要术语及缩写索引 309 参考文献 315 |
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