《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。
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□□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
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