《计算广告:互联网商业变现的市场与技术-刘鹏》
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。

有问题拿不到直接联系作者哦!
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423
| □□部分在线广告市场与背景
□□ 章在线广告综述 3
1.1 大数据与广告的关系 4
1.□ 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□ 章计算广告基础. 19
□.1 广告有效性原理. □0
□.□ 互联网广告的技术特点 □□
□.3 计算广告的核心问题. □3
□.3.1 广告收入的分解 □4
□.3.□ 结算方式与eCPM估计的关系. □5
□.4 在线广告相关行业协会 □7
□.4.1 交互广告局. □8
□.4.□ 美国广告代理协会 □8
□.4.3 美国国家广告商协会. □9
□.5 延伸思考 □9
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.□ 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 4□
4.□ 受众定向 43
4.□.1 受众定向方法概览 43
4.□.□ 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.□ 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.□ 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.□ 位置拍卖与机制设计. 64
5.□.1 定价问题. 64
5.□.□ 市场保留价. 67
5.□.3 价格挤压. 68
5.□.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.□ 广告网络产品策略 71
5.3.3 产品案例. 7□
5.4 竞价广告需求方产品. 73
5.4.1 搜索引擎营销 73
5.4.□ 媒体购买□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.□ 其他程序化交易方式. 83
6.□.1 优选. 83
6.□.□ 私有市场. 84
6.□.3 广告交易方式谱系 85
6.3 广告交易□台. 86
6.4 需求方□台 88
6.4.1 需求方□台产品策略. 89
6.4.□ 出价策略. 89
6.4.3 重定向. 90
6.4.4 新客推荐. 9□
6.4.5 产品案例. 93
6.5 供给方□台 95
6.5.1 供给方□台产品策略. 95
6.5.□ 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.□ 三方数据划分. 100
6.6.3 数据管理□台. 100
6.6.4 数据交易□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.□ 搜索广告 109
7.1.3 软文广告 109
7.1.4 联盟 109
7.□ 移动广告的现状与挑战. 110
7.□.1 移动广告的特点. 110
7.□.□ 移动广告的创意形式 111
7.□.3 移动广告的挑战. 11□
7.3 原生广告□台 114
7.3.1 表现原生与意图原生 114
7.3.□ 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. 1□1
8.1 媒体实战. 1□1
8.1.1 变现方式和产品决策 1□□
8.1.□ 数据支持方案决策. 1□3
8.□ 广告主实战 1□4
8.3 数据提供方实战 1□6
8.4 延伸思考. 1□7
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 13□
9.□ 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.□ 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.□分布式配置和集群管理工具ZooKeeper 14□
9.5.3全文检索引擎Lucene. 14□
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□台Hadoop 144
9.5.7特征在线缓存Redis. 145
9.5.8流计算□台Storm. 146
9.5.9高效的迭代计算框架Spark 146
9.6 延伸思考. 147
□□0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.□ 向量空间模型. 15□
10.□ □优化方法. 153
10.□.1 拉格朗日法与凸优化 154
10.□.□ 下降单纯形法. 155
10.□.3 梯度下降法. 155
10.□.4 拟牛顿法 156
10.□.5 Trust-Region 法. 160
10.3 统计机器学习. 16□
10.3.1 □大熵与指数族分布 16□
10.3.□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
□□1章合约广告核心技术 171
11.1 广告排期系统. 171
11.□ 担保式投送系统. 173
11.□.1 流量预测 175
11.□.□ 频次控制 176
11.3 在线分配 178
11.3.1 在线分配问题. 178
11.3.□ 在线分配问题举例. 181
11.3.3 极限性能研究. 18□
11.3.4 实用优化算法. 183
11.4 延伸思考 19□
□□□章受众定向核心技术 193
1□.1 受众定向技术分类. 194
1□.□ 上下文定向. 195
1□.□.1 半在线抓取系统. 196
1□.□.□ 文本主题挖掘. 197
1□.3 行为定向 □01
1□.3.1 行为定向建模问题. □01
1□.3.□ 行为定向特征生成. □0□
1□.3.3 行为定向决策过程. □06
1□.3.4 行为定向的评测. □06
1□.4 人口属性预测. □09
1□.5 数据管理□台. □10
1□.6 延伸思考 □10
□□3章竞价广告核心技术 □13
13.1 竞价广告计价算法. □14
13.□ 搜索广告系统. □16
13.□.1 查询扩展 □16
13.□.□ 广告放置 □19
13.3 广告网络 □□0
13.4 广告检索 □□3
13.4.1 布尔表达式的检索. □□3
13.4.□ 相关性检索. □□7
13.5 点击率预测. □31
13.5.1 点击率预测模型. □3□
13.5.□ 优化算法 □33
13.5.3 点击率模型的校正. □44
13.5.4 点击率模型的特征. □44
13.5.5 点击率模型评测. □49
13.5.6 智能频次控制. □51
13.6 探索与利用. □51
13.6.1 UCB 方法. □5□
13.6.□考虑上下文的bandit □53
13.7 延伸思考 □54
□□4章程序化交易核心技术 □55
14.1 广告交易□台. □55
14.1.1cookie映射. □56
14.1.□ 询价优化 □59
14.□ 需求方□台. □61
14.□.1 定制化用户标签. □63
14.□.□ DSP 中的点击率预测 □64
14.□.3 点击价值估计. □66
14.□.4 出价策略 □67
14.3 供给方□台. □67
14.4 延伸思考 □68
□□5章其他广告相关技术 □69
15.1 创意优化 □70
15.1.1 程序化创意. □70
15.1.□ 点击热力图. □71
15.□ 实验框架 □7□
15.3 流量保护和效果监测 □73
15.3.1 反作弊 □73
15.3.□ 广告监测 □76
15.3.3 广告安全 □77
15.4 隐私保护和数据安全 □78
15.4.1 隐私保护问题. □78
15.4.□ 程序化交易中的数据安全 □80
15.5 延伸思考 □8□
第四部分附录
附录A主要术语及缩写索引. □85
参考文献 □91
|
最后,这里为大家准备了几百本的互联网电子书,有需要的过来取吧。点击获取
本页书籍均来自网络,如有侵权,请联系我立即删除。我的邮箱:yaojianguolq@163.com