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計算廣告-互聯網商業變現的市場與技術 版權信息
- ISBN：9787115392497
- 條形碼：9787115392497 ; 978-7-115-39249-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
計算廣告-互聯網商業變現的市場與技術 本書特色
計算廣告是一項新興的研究課題，它涉及大規模搜索和文本分析、信息獲取、統計模型、機器學習、分類、優化以及微觀經濟學等諸多領域的知識。本書從實踐出發，系統地介紹計算廣告的產品、問題、系統和算法，并且從工業界的視角對這一領域具體技術的深入剖析。 《計算廣告 互聯網商業變現的市場與技術》立足于廣告市場的根本問題，從計算廣告各個階段所遇到的市場挑戰出發，以廣告系統業務形態的需求和變化為主線，依次介紹**廣告系統、競價廣告系統、程序化交易市場等重要課題，并對計算廣告涉及的關鍵技術和算法做深入的探討。 無論是互聯網公司商業化部門的產品技術人員，還是對個性化系統、大數據變現或交易有興趣的產品技術人員，傳統企業互聯網化進程的決策者，傳統廣告業務的從業者，互聯網創業者，計算機相關專業研究生， 都會從閱讀《計算廣告 互聯網商業變現的市場與技術》中受益匪淺。
計算廣告-互聯網商業變現的市場與技術 內容簡介
用計算的力量改變世界是每一個程序員的夢想，而本書的主題正是用計算將數據和流量變成財富。這樣的后向變現使得許多對用戶有價值但直接利潤微薄的信息產品，在互聯網時代找到了爆發式成長的機會。從這個角度來看，我們希望本書能夠成為一本啟示錄，幫助每一個互聯網人真正理解后向變現對于互聯網生產力的巨大解放，真正理解數據資產的巨大價值。 對于已經開啟商業化進程的企業，洞悉廣告市場復雜的交易結構和產品特點，并選擇合理高效的產品方案和技術架構，是商業化必須面對的一步。從這個意義上說，我們還希望本書成為一本操作指南，輔助商業化團隊更順利地認知和踐行技術驅動的營銷與變現。 由于需要綜合用到計算機科學、經濟學、心理學等多學科的知識，并需要相當的工業實踐基礎，因此計算廣告的人才相當稀缺。從這個目的出發，本書還希望成為一本特殊的教科書，幫助那些具備扎實基礎知識的學生形成從問題出發的思考方法和分析能力，迅速成長為工業界的中流砥柱。 本書適合以下讀者閱讀： 互聯網公司商業化部門的產品技術人員 對個性化系統、大數據變現或交易有興趣的產品技術人員 傳統企業互聯網化進程的決策者 傳統廣告業務的從業者 互聯網創業者 在線計算機相關專業研究生。
計算廣告-互聯網商業變現的市場與技術 目錄
目錄**部分在線廣告市場與背景第1 章在線廣告綜述 31.1 大數據與廣告的關系 41.2 廣告的定義與目的 51.3 在線廣告創意類型 81.4 在線廣告簡史. 111.5 泛廣告商業產品. 161.6 延伸思考 18第2 章計算廣告基礎. 192.1 廣告有效性原理. 202.2 互聯網廣告的技術特點 222.3 計算廣告的核心問題. 232.3.1 廣告收入的分解 242.3.2 結算方式與ecpm估計的關系. 252.4 在線廣告相關行業協會 272.4.1 交互廣告局. 282.4.2 美國廣告代理協會 282.4.3 美國國家廣告商協會. 292.5 延伸思考 29第二部分在線廣告產品邏輯第3 章在線廣告產品概覽 333.1 商業產品的設計原則. 343.2 需求方層級組織與接口 353.3 供給方管理接口. 383.4 延伸思考 39第4 章**廣告. 414.1 廣告位** 424.2 受眾定向 434.2.1 受眾定向方法概覽 434.2.2 受眾定向標簽體系 464.3 展示量** 474.3.1 流量預測. 484.3.2 流量塑形. 484.3.3 在線分配. 494.3.4 產品案例. 504.4 延伸思考 51第5 章搜索與競價廣告. 535.1 搜索廣告 545.1.1 搜索廣告產品形態 555.1.2 搜索廣告產品新形式. 575.1.3 搜索廣告產品策略 595.1.4 產品案例. 615.2 位置拍賣與機制設計. 645.2.1 定價問題. 645.2.2 市場保留價. 675.2.3 價格擠壓. 685.2.4 定價結果示例 685.3 廣告網絡 695.3.1 廣告網絡產品形態 695.3.2 廣告網絡產品策略 715.3.3 產品案例. 725.4 競價廣告需求方產品. 735.4.1 搜索引擎營銷 735.4.2 媒體購買平臺 745.4.3 產品案例. 745.5 競價廣告與**廣告的比較 765.6 延伸思考 77第6 章程序化交易廣告. 796.1 實時競價 806.2 其他程序化交易方式. 836.2.1 優選. 836.2.2 私有市場. 846.2.3 廣告交易方式譜系 856.3 廣告交易平臺. 866.4 需求方平臺 886.4.1 需求方平臺產品策略. 896.4.2 出價策略. 896.4.3 重定向. 906.4.4 新客推薦. 926.4.5 產品案例. 936.5 供給方平臺 956.5.1 供給方平臺產品策略. 956.5.2 產品案例. 966.6 數據加工與交易. 976.6.1 有價值的數據來源 986.6.2 三方數據劃分. 1006.6.3 數據管理平臺. 1006.6.4 數據交易平臺. 1016.6.5 產品案例 1016.7 在線廣告產品交互關系. 1046.8 延伸思考. 106第7 章移動互聯與原生廣告. 1077.1 原生廣告相關產品 1087.1.1 信息流廣告. 1087.1.2 搜索廣告 1097.1.3 軟文廣告 1097.1.4 聯盟 1097.2 移動廣告的現狀與挑戰. 1107.2.1 移動廣告的特點. 1107.2.2 移動廣告的創意形式 1117.2.3 移動廣告的挑戰. 1127.3 原生廣告平臺 1147.3.1 表現原生與意圖原生 1147.3.2 植入式原生廣告. 1157.3.3 產品案例 1177.4 原生廣告與程序化交易. 1197.5 延伸思考. 119第8 章在線廣告產品實踐. 1218.1 媒體實戰. 1218.1.1 變現方式和產品決策 1228.1.2 數據支持方案決策. 1238.2 廣告主實戰 1248.3 數據提供方實戰 1268.4 延伸思考. 127第三部分計算廣告關鍵技術第9 章計算廣告技術概覽. 1319.1 個性化系統框架 1329.2 各類廣告系統優化目標. 1339.3 計算廣告系統架構 1349.3.1 廣告投放引擎. 1349.3.2 數據高速公路. 1369.3.3 離線數據處理. 1379.3.4 在線數據處理. 1389.4 計算廣告系統主要技術. 1389.5 用開源工具搭建計算廣告系統 1409.5.1web服務器nginx 1409.5.2分布式配置和集群管理工具zookeeper 1429.5.3全文檢索引擎lucene. 1429.5.4跨語言通信接口thrift 1439.5.5數據高速公路flume 1449.5.6分布式數據處理平臺hadoop 1449.5.7特征在線緩存redis. 1459.5.8流計算平臺storm. 1469.5.9高效的迭代計算框架spark 1469.6 延伸思考. 147第10章基礎知識準備 14910.1 信息檢索 14910.1.1 倒排索引 15010.1.2 向量空間模型. 15210.2 **化方法. 15310.2.1 拉格朗日法與凸優化 15410.2.2 下降單純形法. 15510.2.3 梯度下降法. 15510.2.4 擬牛頓法 15610.2.5 trust-region 法. 16010.3 統計機器學習. 16210.3.1 **熵與指數族分布 16210.3.2混合模型和em算法 16410.3.3 貝葉斯學習. 16510.4 統計模型分布式優化框架 169第11章**廣告核心技術 17111.1 廣告排期系統. 17111.2 擔保式投送系統. 17311.2.1 流量預測 17511.2.2 頻次控制 17611.3 在線分配 17811.3.1 在線分配問題. 17811.3.2 在線分配問題舉例. 18111.3.3 極限性能研究. 18211.3.4 實用優化算法. 18311.4 延伸思考 192第12章受眾定向核心技術 19312.1 受眾定向技術分類. 19412.2 上下文定向. 19512.2.1 半在線抓取系統. 19612.2.2 文本主題挖掘. 19712.3 行為定向 20112.3.1 行為定向建模問題. 20112.3.2 行為定向特征生成. 20212.3.3 行為定向決策過程. 20612.3.4 行為定向的評測. 20612.4 人口屬性預測. 20912.5 數據管理平臺. 21012.6 延伸思考 210第13章競價廣告核心技術 21313.1 競價廣告計價算法. 21413.2 搜索廣告系統. 21613.2.1 查詢擴展 21613.2.2 廣告放置 21913.3 廣告網絡 22013.4 廣告檢索 22313.4.1 布爾表達式的檢索. 22313.4.2 相關性檢索. 22713.5 點擊率預測. 23113.5.1 點擊率預測模型. 23213.5.2 優化算法 23313.5.3 點擊率模型的校正. 24413.5.4 點擊率模型的特征. 24413.5.5 點擊率模型評測. 24913.5.6 智能頻次控制. 25113.6 探索與利用. 25113.6.1 ucb 方法. 25213.6.2考慮上下文的bandit 25313.7 延伸思考 254第14章程序化交易核心技術 25514.1 廣告交易平臺. 25514.1.1cookie映射. 25614.1.2 詢價優化 25914.2 需求方平臺. 26114.2.1 定制化用戶標簽. 26314.2.2 dsp 中的點擊率預測 26414.2.3 點擊價值估計. 26614.2.4 出價策略 26714.3 供給方平臺. 26714.4 延伸思考 268第15章其他廣告相關技術 26915.1 創意優化 27015.1.1 程序化創意. 27015.1.2 點擊熱力圖. 27115.2 實驗框架 27215.3 流量保護和效果監測 27315.3.1 反作弊 27315.3.2 廣告監測 27615.3.3 廣告安全 27715.4 隱私保護和數據安全 27815.4.1 隱私保護問題. 27815.4.2 程序化交易中的數據安全 28015.5 延伸思考 282第四部分附錄附錄a主要術語及縮寫索引. 285參考文獻 291
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計算廣告-互聯網商業變現的市場與技術 相關資料
對本書的點評 以下點評分領域以點評人的形勢筆畫為序排列。 互聯網公司管理層 在線廣告市場是比較復雜的體系，它貫穿了互聯網生態鏈的各種角色。劉鵬的著作既從商業角度介紹了在線廣告，也深入到了廣告的技術和算法層面，還包括對于一個大規模競價市場在市場設計方面的相關原理和優化機會。這本書不僅是了解在線廣告市場的途徑，也是了解互聯網商業和盈利模式設計的窗口，同時對于互聯網產品設計會有很好的參考作用。 --王華（@超凡derek），****副總裁，阿里媽媽負責人 這是一本非常系統、全面地介紹計算廣告的書，一本在線廣告專業人員必讀的書，一本值得強烈推薦給想利用互聯網力量的企業主和決策制定者和對大數據價值感興趣的研究人員和工程師的書。雖然我亦曾親眼目睹廣告業在20世紀90年代開始的革命，一直積極參與在線廣告的演變，但閱讀完這本書，我對計算廣告整個圖景以及很多細微之處有了更多更深刻的理解。 --毛建昌，微軟distinguished engineer和bing廣告工程負責人， 前雅虎實驗室廣告科學副總裁 十多年的實踐證明，互聯網有效的商業模式莫過于可以把流量直接變現的在線廣告模式。從起初鋪天蓋地的橫幅廣告起步，到人群及興趣精準定向的搜索廣告與推薦引擎，直到與內容環境融為一體的原生廣告，用戶需求與口味的不斷變遷促使著廣告產品與技術持續不斷地升級與發酵。本書一大的亮點在于，作者從中國互聯網廣告發展全過程親歷者的視角，極為系統地講述了計算廣告的產品設計思維與技術理論基礎，涵蓋從廣告呈現到計價策略乃至算法實現并直接運用于互聯網流量變現課題的方方面面。無論是產品經理還是工程師，如若準備投身于這一互聯網重大的金礦領域，此書是手邊必須常備的工具書與教材。 --劉子正（@劉子正），微博常務副總經理 本書內容全面且與時俱進，對核心技術的介紹深入淺出，是計算廣告領域一本難得的好書。本書視野寬闊，涵蓋了在線廣告市場及核心技術的各個方面，除了主流技術以外，對一些其他著作很少涉及的方面，如廣告創意優化、反欺詐、隱私保護等也進行了介紹。本書內容新穎，把近年涌現出的一些新的廣告形式和技術，如實時競價的廣告交易、原生廣告等，都囊括其中。另外，本書行文流暢、邏輯清晰，對核心技術的介紹深入到位，包含了重要的算法細節以及理論探討，對計算廣告的從業者而言，是一本非常實用的參考書。 --劉鐵巖（@劉鐵巖），微軟亞洲研究院首席研究員 在互聯網深入改造傳統行業的進
計算廣告-互聯網商業變現的市場與技術 作者簡介
劉鵬（@北冥乘海生），現任奇虎360高級總監、商業產品首席架構師，負責360的變現產品及工程。劉鵬在清華大學獲得博士學位后，加入微軟亞洲研究院，從事人工智能領域的研究，后曾參與創建雅虎北京研究院，出任高級科學家。劉鵬還曾經擔任MediaV首席科學家等職。 劉鵬一直致力于計算廣告和數據變現產品技術的普及工作，他講授的《計算廣告學》在網易云課堂和師徒網共有12000多名學生參與，已經成為業界相關公司進行相關培訓的基礎教程之一。此課還作為北京大學計算機系、北京航空航天軟件學院的研究生課程和清華大學公開課講授。 王超（@德川），于北京大學獲得碩士學位后，曾就職于百度、微博、搜狐集團的廣告變現部門，現任汽車之家廣告算法經理。王超多年來專注于計算廣告中機器學習算法的研究和實踐，曾參加Criteo舉辦的廣告CTR預估比賽，在718個參賽隊中排名第7，同時是開源模型xgboost的代碼貢獻者。
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