第 一部分 在線廣告市場(chǎng)與背景 第 1章 在線廣告綜述 3 1.1免費(fèi)模式與互聯(lián)網(wǎng)核心資產(chǎn) 4 1.2大數(shù)據(jù)與廣告的關(guān)系 5 1.3廣告的定義與目的 7 1.4在線廣告表現(xiàn)形式 9 1.5在線廣告簡(jiǎn)史 15 第 2章 計(jì)算廣告基礎(chǔ) 20 2.1廣告有效性原理 21 2.2互聯(lián)網(wǎng)廣告的技術(shù)特點(diǎn) 23 2.3計(jì)算廣告的核心問題 24 2.3.1廣告收入的分解 25 2.3.2結(jié)算方式與eCPM估計(jì)的關(guān)系 26 2.4在線廣告相關(guān)行業(yè)協(xié)會(huì) 29 2.4.1交互廣告局 29 2.4.2美國(guó)廣告代理協(xié)會(huì) 30 2.4.3美國(guó)國(guó)家廣告商協(xié)會(huì) 30 第二部分 在線廣告產(chǎn)品邏輯 第3章 在線廣告產(chǎn)品概覽 33 3.1商業(yè)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)原則 34 3.2廣告系統(tǒng)的產(chǎn)品接口 35 3.2.1廣告主層級(jí)組織與投放管理 35 3.2.2供給方管理接口 38 3.2.3供需之間多種接口形式 39 第4章 合約廣告 41 4.1廣告位合約 42 4.2受眾定向 43 4.2.1受眾定向方法概覽 43 4.2.2受眾定向標(biāo)簽體系 46 4.2.3標(biāo)簽體系的設(shè)計(jì)思路 47 4.3展示量合約 48 4.3.1流量預(yù)測(cè) 49 4.3.2流量塑形 50 4.3.3在線分配 50 4.3.4產(chǎn)品案例 51 5.4.2 交易終端 ………………………………………………………………… 75 5.4.3 產(chǎn)品案例 ………………………………………………………………… 75 5.5 競(jìng)價(jià)廣告與合約廣告的比較 …………………………………………………… 77 第6章 程序化交易廣告 …………………………………………………………………… 78 6.1 實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià) ………………………………………………………………………… 79 6.2 其他程序化交易方式 …………………………………………………………… 82 6.2.1 優(yōu)選 ……………………………………………………………………… 82 6.2.2 私有市場(chǎng) ………………………………………………………………… 83 6.2.3 程序化直投 ……………………………………………………………… 84 6.2.4 廣告交易方式譜系 ……………………………………………………… 84 6.3 廣告交易平臺(tái) …………………………………………………………………… 85 6.4 需求方平臺(tái) ……………………………………………………………………… 87 6.4.1 需求方平臺(tái)產(chǎn)品策略 …………………………………………………… 87 6.4.2 出價(jià)策略 ………………………………………………………………… 88 6.4.3 出價(jià)和定價(jià)過(guò)程 ………………………………………………………… 89 6.4.4 重定向 …………………………………………………………………… 89 6.4.5 新客推薦 ………………………………………………………………… 91 6.4.6 產(chǎn)品案例 ………………………………………………………………… 92 6.5 供給方平臺(tái) ……………………………………………………………………… 94 6.5.1 供給方平臺(tái)產(chǎn)品策略 …………………………………………………… 94 6.5.2 Header Bidding …………………………………………………………… 95 6.5.3 產(chǎn)品案例 ………………………………………………………………… 96 第7章 數(shù)據(jù)加工與交易 …………………………………………………………………… 99 7.1 有價(jià)值的數(shù)據(jù)來(lái)源 100 7.2 數(shù)據(jù)管理平臺(tái) 102 7.2.1 三方數(shù)據(jù)劃分 102 7.2.2 第 一方數(shù)據(jù)管理平臺(tái) 102 7.2.3 第三方數(shù)據(jù)管理平臺(tái) 103 7.2.4 產(chǎn)品案例 104 7.3數(shù)據(jù)交易的基本過(guò)程 107 7.4隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全 109 7.4.1隱私保護(hù)問題 109 7.4.2程序化交易中的數(shù)據(jù)安全 111 7.4.3歐盟的通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例 113 第8章 信息流與原生廣告 115 8.1移動(dòng)廣告的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn) 116 8.1.1移動(dòng)廣告的特點(diǎn) 117 8.1.2移動(dòng)廣告的傳統(tǒng)創(chuàng)意形式 117 8.1.3移動(dòng)廣告的挑戰(zhàn) 119 8.2信息流廣告 121 8.2.1信息流廣告的定義 121 8.2.2信息流廣告產(chǎn)品關(guān)鍵 123 8.3其他原生廣告相關(guān)產(chǎn)品 124 8.3.1搜索廣告 125 8.3.2軟文廣告 125 8.3.3 聯(lián)盟 125 8.4原生廣告平臺(tái) 126 8.4.1表現(xiàn)原生與場(chǎng)景原生 126 8.4.2場(chǎng)景的感知與應(yīng)用 127 8.4.3植入式原生廣告 128 8.4.4產(chǎn)品案例 130 8.5原生廣告與程序化交易 134 第三部分 計(jì)算廣告關(guān)鍵技術(shù) 第9章 計(jì)算廣告技術(shù)概覽 137 9.1個(gè)性化系統(tǒng)框架 138 9.2各類廣告系統(tǒng)優(yōu)化目標(biāo) 139 9.3計(jì)算廣告系統(tǒng)架構(gòu) 140 9.3.1 廣告投放引擎 ……………………………………………………………142 9.3.2 數(shù)據(jù)高速公路 ……………………………………………………………143 9.3.3 離線數(shù)據(jù)處理 ……………………………………………………………143 9.3.4 在線數(shù)據(jù)處理 ……………………………………………………………144 9.4計(jì)算廣告系統(tǒng)主要技術(shù) 144 9.5用開源工具搭建計(jì)算廣告系統(tǒng) 146 9.5.1Web服務(wù)器Nginx 146 9.5.2分布式配置和集群管理工具ZooKeeper 148 9.5.3全文檢索引擎Lucene 148 9.5.4跨語(yǔ)言通信接口Thrift 149 9.5.5數(shù)據(jù)高速公路Flume 150 9.5.6分布式數(shù)據(jù)處理平臺(tái)Hadoop 150 9.5.7特征在線緩存Redis 151 9.5.8流計(jì)算平臺(tái)Storm 152 9.5.9高效的迭代計(jì)算框架Spark 152 第 10章 基礎(chǔ)知識(shí)準(zhǔn)備 154 10.1信息檢索 155 10.1.1倒排索引 155 10.1.2向量空間模型 157 10.2最優(yōu)化方法 158 10.2.1拉格朗日法與凸優(yōu)化 159 10.2.2下降單純形法 160 10.2.3梯度下降法 160 10.2.4擬牛頓法 162 10.3統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí) 167 10.3.1最大熵與指數(shù)族分布 168 10.3.2混合模型和EM算法 169 10.3.3貝葉斯學(xué)習(xí) 171 10.4統(tǒng)計(jì)模型分布式優(yōu)化框架 174 10.5深度學(xué)習(xí) 175 10.5.1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法 ………………………………………………176 10.5.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） ………………………………………………177 10.5.3 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN） ………………………………………………178 10.5.4 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN） ………………………………………………180 第 11章 合約廣告核心技術(shù) 181 11.1廣告排期系統(tǒng) 182 11.2擔(dān)保式投送系統(tǒng) 183 11.2.1流量預(yù)測(cè) 185 11.2.2頻次控制 186 11.3在線分配 188 11.3.1在線分配問題 188 11.3.2在線分配問題舉例 190 11.3.3極限性能研究 192 11.3.4實(shí)用優(yōu)化算法 193 第 12章 受眾定向核心技術(shù) 201 12.1受眾定向技術(shù)分類 202 12.2上下文定向 203 12.3文本主題挖掘 205 12.3.1LSA模型 206 12.3.2PLSI模型 206 12.3.3LDA模型 207 12.3.4詞嵌入word2vec 208 12.4行為定向 209 12.4.1行為定向建模問題 210 12.4.2行為定向特征生成 211 12.4.3行為定向決策過(guò)程 214 12.4.4行為定向的評(píng)測(cè) 215 12.5人口屬性預(yù)測(cè) 217 12.6數(shù)據(jù)管理平臺(tái) 218 第 13章 競(jìng)價(jià)廣告核心技術(shù) 220 13.1競(jìng)價(jià)廣告計(jì)價(jià)算法 220 13.2搜索廣告系統(tǒng) 222 13.2.1查詢擴(kuò)展 223 13.2.2廣告放置 226 13.3廣告網(wǎng)絡(luò) 227 13.4廣告檢索 229 13.4.1布爾表達(dá)式的檢索 230 13.4.2相關(guān)性檢索 234 13.4.3基于DNN的語(yǔ)義建模 238 13.4.4最近鄰語(yǔ)義檢索 241 第 14章 點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)模型 247 14.1點(diǎn)擊率預(yù)測(cè) 248 14.1.1點(diǎn)擊率基本模型 248 14.1.2LR模型優(yōu)化算法 249 14.1.3點(diǎn)擊率模型的校正 256 14.1.4點(diǎn)擊率模型的特征 257 14.1.5點(diǎn)擊率模型評(píng)測(cè) 262 14.1.6智能頻次控制 264 14.2其他點(diǎn)擊率模型 264 14.2.1因子分解機(jī) 264 14.2.2GBDT 265 14.2.3深度學(xué)習(xí)點(diǎn)擊率模型 267 14.3探索與利用 268 14.3.1強(qiáng)化學(xué)習(xí)與E&E 268 14.3.2UCB方法 270 14.3.3考慮上下文的 bandit 271 第 15章 程序化交易核心技術(shù) 272 15.1廣告交易平臺(tái) 273 15.1.1cookie 映射 273 15.1.2詢價(jià)優(yōu)化 277 15.2需求方平臺(tái) 278 15.2.1定制化用戶標(biāo)簽 280 15.2.2DSP中的點(diǎn)擊率預(yù)測(cè) 282 15.2.3點(diǎn)擊價(jià)值估計(jì) 283 15.2.4出價(jià)策略 284 15.3供給方平臺(tái) 284 第 16章 其他廣告相關(guān)技術(shù) 286 16.1創(chuàng)意優(yōu)化 287 16.1.1程序化創(chuàng)意 287 16.1.2點(diǎn)擊熱力圖 288 16.1.3創(chuàng)意的發(fā)展趨勢(shì) 289 16.2實(shí)驗(yàn)框架 291 16.3廣告監(jiān)測(cè)與歸因 292 16.3.1廣告監(jiān)測(cè) 292 16.3.2廣告安全 294 16.3.3廣告效果歸因 295 16.4作弊與反作弊 296 16.4.1作弊的方法分類 296 16.4.2常見的作弊方法 297 16.5產(chǎn)品技術(shù)選型實(shí)戰(zhàn) 301 16.5.1媒體實(shí)戰(zhàn) 302 16.5.2廣告主實(shí)戰(zhàn) 304 16.5.3數(shù)據(jù)提供方實(shí)戰(zhàn) 306 第四部分 附錄 附錄 主要術(shù)語(yǔ)及縮寫索引 311 參考文獻(xiàn) 317