从本周开始，我们就进入了计算广告这个重要的应用领域。周一我们首先介绍了广告系统的概述，了解了这个领域要解决的主要问题以及发展的简要历史。我们知道了广告系统中有发布商、广告商、受众群这些实体，还有应运而生的各类中间平台。 今天，我们就更加细致地来看一下...

在上一篇的分享里，我们详细地讨论了广告系统的架构，熟悉了各个组件都是怎么运作的，特别是我们重点剖析了对于每一个广告请求，供应侧平台（SSP）、广告交易平台（ADX）、需求侧平台（DSP）以及数据处理平台（DMP）都扮演了什么样的角色。同时，我们介绍了...

广告是很多互联网公司的重要收入来源，比如Google、Facebook、微软、阿里巴巴、百度、腾讯等。以Facebook为例，它的2017年第一季度财报显示，公司总营收为78.4亿美元，这其中98%的收入来自广告。同样，在这些公司内部，都有着完善的广...

上一篇文章我们讲了整个计算广告领域最核心的一个问题：广告回馈预估。广告回馈预估，就是预测“用户与广告的交互以及达成交易这种行为”的概率，也就是点击率预估和转化率预估。广告回馈预估存在着数据稀疏等难点和挑战，目前在这个领域比较流行的模型有对数几率回归和...

在上一篇文章中，我和你分享了广告回馈预估的一个实例：Facebook的广告点击率预估。我们重点讲了Facebook利用“归一化的交叉熵”这个概念，来衡量广告模型的精准度。另外，我们还分享了Facebook提出的两层模型架构，也就是一开始先利用树模型G...

上一篇文章我们讲了雅虎的广告预估模型。雅虎早期的模型主要集中在如何利用两轮架构来对点击率进行精确建模，后期的模型回归到了比较传统的利用线性模型外加特性哈希来进行大规模点击率预估的模式。 今天，我们继续来做公司的案例分析，结合论文《LASER：在线广告...

在上一篇文章的分享里，我们了解了LinkedIn这家公司是怎么来做最基本的广告预估的。LinkedIn的广告预估模型分为三部分，这里面的核心思想是直接对“冷启动”和“热启动”进行建模，外加和EE策略（Exploit & Explore）结合在...

今天，我们继续来进行点击率预估的案例分析，结合三篇核心论文，来看一看阿里巴巴的广告预估又有哪些值得我们学习的地方。 多段线性模型我们之前介绍了多个公司关于点击率或者转化率预估的案例。从这些案例中，你可能已经发现有两个非常重要的特征需要机器学习模型来处...

在之前一段时间的分享里，我们重点讲解了广告系统中的回馈预测，也就是我们常说的点击率预测或是转化率预测的问题，和你一起分享了一些有代表性的公司对于点击率预测的技术方案。 在最早介绍计算广告系统的时候，我们介绍了DSP，也就是需求侧平台的基本功能。这个平...

在上一次的分享里，我们讲了广告位竞价的一个基本原理，那就是目前广泛使用的基于第二价位的广告竞拍。简单来说，基于第二价位的广告竞拍需要利用广告点击率的估计值和竞拍的价格，把所有的竞拍广告进行排序，排名第一的广告赢得竞拍。和基于第一价位的广告竞拍不一样的...