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    简述广告系统整体架构

    “ 在广告实时投放过程中，DSP（Demand-Side Platform）作为需求方平台，通过广告交易平台（AdExchange）对每次曝光进行竞价尝试，对于ADX的每一次竞价请求，DSP将ADX给到的用户唯一标识信息...01 整体架构流程 广告从点击到曝光的过程经历召回、粗排、精排和竞价及反作弊等阶段： 媒体在一次曝光产生之前会把这次产生曝光的流量送到ADX（ad exchange）进行公开拍卖； ADX对每一次曝光的请求发送到多个需要竞价...能够识别的用户，根据用户的历史行为数据进行流量筛选、点击率\转化率的预估等提高广告主的ROI，来决定是否对这次曝光进行竞价； DSP从广告主设置的广告库中根据曝光的媒体用户特征筛选出合适的广告创意集返回给ADX...平台（DSP的响应时间为100ms）； ADX根据所有DSP平台返回的候选集中选择按照ecpm排序最高的广告创意进行曝光； DSP处理ADX流量流程： ADX将流量给到DSP，包含用户的信息和上下文信息...结合进行检索初步选出广告候选集进入过滤模块； 过滤模块基于设定的规则、黑白名单、广告主预算等进行过滤后进入粗排模块； 粗排模块对引擎端召回的若干广告进行排序，并将排序结果进行截断，将截断后的候选集传递给广告精排模型进行处理； 精排模块使用CVR

    2.7K21

    ADX广告交易平台广告的交易模式

    “ ADX广告交易平台（AdExchange）整合广告资源和网络，通过不同的交易方式对广告资源进行售卖，支持程序化直采、优选购买和公开竞价等多种交易方式，DSP可以对接ADX以不同的交易方式更加透明地购买媒体的广告曝光...用户向媒体方发起广告访问请求，并携带用户唯一标识和上下文等信息； 媒体将携带的用户标识（设备信息或Cookie）、上下文、广告位信息发送到ADX平台； ADX按照合约量向DSP发送曝光请求并携带相关参数...； DSP按照退量比规则下，根据用户标识评估是否接收本次流量请求，将结果返回给ADX（必须在100ms内按照格式返回接收或者不接受）； 如果DSP接受流量请求，ADX按照DSP返回的广告给到用户展示；...当广告投放过程中，用户访问媒体产生曝光机会时，ADX将流量的请求发送到所有DSP，DSP根据用户唯一标识、上下文、用户画像等数据评估曝光价值选择出价（出价价格）或者不出价返回到ADX，ADX经过比价后最终获胜的广告主赢得曝光机会...用户向媒体方发起广告访问请求，并携带用户唯一标识和上下文等信息； 媒体将携带的用户标识（设备信息或Cookie）、上下文、广告位信息发送到ADX平台； ADX将流量向所有DSP发送竞价请求并携带相关参数

    4.9K11

    【论文笔记】CVR预估之ESMM模型

    在实际问题中，收集的用于CVR模型训练的数据集相较于CTR任务是非常少的。训练数据稀疏使得CVR模型的拟合变得十分困难。...loss函数中的 θctr\theta_{ctr}θctr​ 和 θcvr\theta_{cvr}θcvr​ 分别是CTR和CVR网络的参数，l()表示交叉熵函数。...相较于BASE模型，ESMM在CVR任务上在AUC指标上取得2.56%的提升，这表明在有偏数据上ESMM也能取得很好地泛化效果。在所有样本上的CTCVR任务上，AUC能提升3.25%。...在Product上采用不同的采样率进行训练验证，图中可以看到随着训练样本的增多，所有的模型表现都得到了提升，这表明数据稀疏带来的影响。...在整个数据集上训练后，ESMM模型相比于BASE模型CVR上能取得2.18%的提升，CTCVR上取得2.32%的提升。在工业系统中，AUC提升0.1%带来的影响也是非常显著的。

    3.8K20

    《计算广告》笔记

    Through Rate,CTR）:广告点击与广告展现的比率 到达率：在用户点击广告之后会打开广告主的落地页 转化：用户从落地页进一步完成下单等操作称为转化 转化率（Conversion Rate,CVR...精确位置定向：利用移动设备上的GPS实现非常精准的地理位置定位，从而投放基于精确位置的广告 重定向：对某个广告主过去一段时间的访客投放广告以提升效果。...效果最突出的定向方式 新课推荐定向：根据广告主提供的种子访客信息，结合广告平台更丰富的数据，为广告主找到行为上相似的潜在用户 团购：一般针对区域性的广告主，另外可以利用价格工具使得价格敏感的用户转化效果有明显的提升...广告请求 以Web投放环境为例，RTB的广告请求可以分为以下步骤： 第一，用户浏览媒体网站 第二，媒体网站通过JavaScript或SDK向ADX发起广告请求 第三，ADX向各DSP传送URL和本域名...在被邀请需求方之间仍然保留了竞价了关系，有利于提升媒体变现能力。 广告交易平台 广告交易平台，即ADX，是程序化交易时代的关键产品，它负责将媒体流量以拍卖的方式售卖给DSP。

    1.5K12

    CVR（转化率）：衡量营销漏斗效率的“终极炼金术”

    通过A/B测试不同版本的页面，可以因果性地证明哪些元素（按钮颜色、文案、布局）能显著提升CVR。CVR从此成为数据驱动增长的核心试验场。...提升营销投资回报率（ROI）的最高效杠杆：在流量成本（CPC）固定的情况下，CVR每提升一倍，CPA（获客成本）即降低一半。优化CVR是“事半功倍”地提升整体营销效率的核心策略。...提升幅度：从2.4%到10%，CVR提升了 超过4倍。 0.8。 优化前：每月新增付费用户 = 100,000 × 2.4% = 2,400人。...结论：在广告花费不变（ 重要提示：CVR的常见陷阱与战略考量 虚荣指标陷阱：提升“注册CVR”却降低了“付费用户质量”，或通过误导性设计（如将“关闭按钮”做得极小）强制提升当前步骤CVR，却导致用户反感...CVR与客单价的潜在权衡：有时，过度简化流程、激进促销以提升CVR，可能吸引来对价格敏感、客单价低的用户。需要测试和平衡 CVR与平均订单价值的关系。

    28910

    【Python量化投资】趋向系统指标策略 ADX、DMI指标用于股票池（附源码）

    [什么是ADX] ADX(average directional indicator) 平均趋向指数，常用的趋势衡量指标。...通常与趋向系统（DMI）一起使用，利用多空趋向之变化差离与总和判定平均趋势，ADX数值不能显示趋势的发展方向。 但是如果趋势存在，ADX可以衡量趋势的强度。...DX＝[(+DI14)-(-DI14)]/[(+DI14)+(-DI14)]*100 ADX是DX的14天平滑平均线。...ADX = SMA(DX, 14) 不论上升趋势或下降趋势，ADX的读数越大，趋势越明显。 衡量趋势强度时，需要比较几天的ADX 读数，观察ADX究竟是上升或下降。...ADX读数上升，代表趋势转强；如果ADX读数下降，意味着趋势转弱。 当+DI14从下向上递增突破-DI14时，显示市场内部有新的多头买家进场，愿意以较高的价格买进，因此入场信号。

    4.8K60

    《程序化广告中的IP欺诈检测：ADX系统反作弊实战指南》

    《程序化广告中的IP欺诈检测：ADX系统反作弊实战指南》 引言：广告技术生态中的作弊挑战 在程序化广告交易生态中，广告交易平台(ADX)作为连接媒体(Publisher)和广告渠道(Demand Source...本文将深入探讨如何在ADX系统中构建一套完整的IP不一致检测机制，包含技术方案设计、核心代码实现和数据分析方法论。...我们以一个典型场景为例：媒体请求ADX获取广告，但后续事件上报时的IP与原始请求IP不一致，如何系统性地检测和分析这类现象？...刷量农场：机房批量产生的虚假流量 IP伪造：篡改X-Forwarded-For头部 流量劫持：中间人攻击篡改上报数据 地域欺骗：伪装高价值地区用户 二、技术架构设计 2.1 系统整体流程图 媒体请求 → ADX...建议的技术演进路线： 初级阶段：实现基础IP比对和日志记录 中级阶段：加入时空分析和设备指纹 高级阶段：引入机器学习实时评分 终极目标：形成行业共享的威胁情报网络 通过本文介绍的技术方案，ADX系统可以建立起从基础检测到高级分析的完整反欺诈能力

    24110

    三大视角，聊聊我眼中的广告系统

    作者 | wulc 整理 | NewBeeNLP 从实习到工作，接触过一些大大小小的广告系统，有麻雀虽小但五脏俱全的小 dsp，也有把 ssp、adx、dsp 都打包了的大媒体 ，算是对业界的广告系统有了一个初步的了解...我们在模型召回阶段的经验是：比如在19年年中左右，我们尝试过选择1+选择3的混合方法，就是一定比例的“曝光未点击”和一定比例的类似Batch内随机的方法构造负例，当时在FM召回取得了明显的效果提升。...全渠道数据 除了自身的数据外，还需要关注如何利用全渠道的数据提升的效果，其核心是「将被 cvr 被低估的用户通过全渠道数据捞回来」。...提到全渠道的数据的概念，不得不说一下广告的模式，传统的广告模式将广告的竞价划分为 ssp adx dsp 三大块，而当前的一些大媒体基本上都包含这三大模块，如微信、抖音等，自身是媒体(ssp...)，也是拍卖平台(adx), 同时也承担着广告主投放的任务(dsp)。

    1.6K20

    推荐系统遇上深度学习(十九)--探秘阿里之完整空间多任务模型ESSM

    因此，我们将(x,y)输入到CTR任务中，得到CTR的预估值，将(x,z)输入到CVR任务中，得到CVR的预估值，CTR和CVR的预估值相乘，便得到了CTCVR的预估值。...其中，θctr和θcvr分别是CTR网络和CVR网络的参数，l(⋅)是交叉熵损失函数。...可以看到，ESSM模型相比于其他的模型，实验效果显著提升。 3.3 淘宝数据集实验 下图展示了ESMM模型在淘宝生产环境数据集上的测试效果对比： ?...可以看到，相对于BASE模型，ESMM模型在CVR任务中AUC指标提升了 2.18%，在CTCVR任务中AUC指标提升了2.32%。...ESMM模型中的BASE子网络可以替换为任意的学习模型，因此ESMM的框架可以非常容易地和其他学习模型集成，从而吸收其他学习模型的优势，进一步提升学习效果，想象空间巨大。

    3.5K40

    程序化广告ADX中的关键指标计算与优化策略

    程序化广告ADX中的关键指标计算与优化策略 引言：程序化广告生态中的指标重要性 在当今数字营销领域，程序化广告已成为广告主获取流量和用户的主要方式之一。...广告交易平台(ADX)作为连接广告主(DSP)和媒体(SSP)的核心枢纽，其各项指标的精确计算与优化直接关系到整个生态的健康运转。...本文将深入剖析ADX中的渠道与媒体相关指标，包括收益、支出、利润以及CPM、CPC等关键绩效指标的计算方法，并提供实用的代码实现示例，帮助从业者更好地理解和优化程序化广告运营。..., adx_fee_rate=0.1): """ 计算媒体收入(假设ADX平台收取10%分成) :param channel_cost: 渠道总支出 :param adx_fee_rate...: ADX平台分成比例 :return: 媒体收入 """ media_revenue = channel_cost * (1 - adx_fee_rate) return

    22310

    设计一个完美的多租户广告交易平台（ADX）：架构、功能与实现

    设计一个完美的多租户广告交易平台（ADX）：架构、功能与实现 在数字广告领域，广告交易平台（ADX）是连接广告主（需求方）和媒体资源（供应方）的核心枢纽。...多租户ADX的核心挑战 在设计多租户ADX时，我们需要解决以下核心挑战： 资源隔离：确保不同租户的数据和资源相互隔离，避免干扰。 性能与扩展性：支持高并发实时竞价（RTB），处理百万级QPS。...通过实时画像和机器学习模型，ADX可以精准定位目标用户。...性能优化策略 6.1 缓存设计 缓存是提升性能的关键。通过多层缓存（如本地缓存和分布式缓存）减少数据库访问。...通过微服务架构、分布式缓存、实时计算和细粒度的权限控制，ADX可以满足多租户的需求，同时保障高性能和高可用性。未来，随着AI和边缘计算的发展，ADX将进一步智能化，为广告行业带来更多可能性。

    22310
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