本文从点击率预估的视角，分析了腾讯社交广告算法大赛的赛题，并指出点击率预估与转化率预估的异同点。选手在解决转化率预估问题时，可以参考这些异同点，设计更合适的解决方案。
时隔两年，这篇决赛方案梳理悄然登场，主要针对前十名的方案进行学习，17的腾讯赛算法是比较早的ctr比赛，很多方法都值得借鉴，同时也不乏有经典的操作。当时的我还没有开始参加数据竞赛，不过在之后的比赛中，也常分析这场经典赛事。接下来让我们回到两年前，以前来学习优秀方案。
本文介绍了自己在数据挖掘领域的学习和实践经验，包括参加腾讯广告算法大赛、数据可视化和特征工程等。作者认为，在比赛中，理解业务场景、开展特征工程和多与他人交流是非常重要的。通过参加这次比赛，作者希望能够学习到更多的经验和技巧，提高自己的实际能力。
而品牌广告则是为了通过提升品牌知名度美誉度从而间接带来该品牌产品用户和销售收入的增长。
赛题比较难理解, 因为赛题属于广告学范畴, 如果实在难以理解赛题的可以先看看这篇文章, 看完再重新看一遍赛题就会通透许多转化率预估
App企业投入大量资源做App推广、运营、召回活动，但总会遇到用户转化以及数据层面的分析难题。在日渐复杂的运营场景中，越快找到通用的解决方案将越具优势。
小编早就想撰写一篇关于苹果 iOS 端广告跟踪历史的文章，可是一直没有抽出时间来完成。直到最近，开始使用 ChatGPT(GPT-4)，突然发现写文章变得轻松许多。现在，我可以轻松地连续爬(写)上五楼(五千字)，都不会喘不过气来。
本文作者：Fengyu ，腾讯IEG产品策划 一、基本概念 （一）定义 归因（Attribution）是指采用标识符来识别用户的转化路径，并判断其中的有效触点价值。广告平台基于归因结果，进行付费；广告主则可用于投放策略的优化。 图片来源：Google App 线上广告课程 （二）实现核心逻辑：广告与转化的匹配 应用广告的归因，依赖于获取广告、转化信息，及实现二者的匹配： 广告信息：用户点击/浏览了广告，将点击广告的用户信息(比如用户的IMEI或者IDFA等）以及广告信息（比如广告trackingID，广
引言：作者结合丰富实战工作经验，亲笔撰文分享了在APP渠道归因中监测厂商的4种常见解决方案。
漏斗模型是一个看似简单的评判产品健康度的数据工具，简单来说，就是通过产品每一个设计步骤的数据反馈得出产品的运行情况，然后通过各阶段的具体分析改善产品的设计，提升产品的用户体验。
导读：Hulu 是一家美国领先的互联网专业视频服务平台，商业广告是 Hulu 的重要变现手段之一。视频网站中的广告以担保合约式品牌广告为主，本次演讲分享了机器学习、人工智能技术如何在 Hulu 的广告系统中实践落地，如何帮助广告业务更加高效的运转，介绍了包括精准广告定向、广告流量匹配、广告库存预估等项目中机器学习算法的应用实践。
3.根据提示，在官网下载对应的CUDA版本，下载完成后进行安装（安装之前先卸载本地的旧版本）
毫不夸张的说，转化率就是互联网业务的核心。没有转化率支撑，再多用户活跃，再多新人注册，再多广告阅读，都是纸面上的虚假繁荣，因此转户率如果降了。常常引得老板大吼：快分析原因！然而数据分析师给的分析结论，常常不令人满意。今天，我们就系统讲讲转化率的问题。
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译者：柴黎娜、骆姿亦 审校：朱玉雪 本文长度为2290字，预估阅读3分钟。 我们今天要讲一些容易被忽略的事情——营销数据的几个小细节。 你有没有正确地使用数据？Jacob Baadsgaard
本文介绍了腾讯社交广告算法大赛的背景、目标以及比赛过程中的一些探索和实践。参赛者需要利用数据分析和特征提取技术，搭建预测模型来预测移动App广告点击后被激活的概率。在比赛过程中，参赛者进行了深入的分析和实验，最终通过模型融合的方式取得了较好的预测效果。
作者：吕东昊 审校：Sarah 本文长度为2343字，预估阅读时间7分钟。 导读：本文作者将向大家介绍A/B测试的方法。 只要数字营销的概念依然存在，那么就需要用到A/B测试。 这个原理很简单：就是
本文介绍了CTR预估中平滑方法的应用，包括Add-Lambda Smoothing、Additive Smoothing、Add-One Smoothing以及针对天数不同可以做的额外处理。平滑方法可以降低噪音，提高模型的鲁棒性，在CTR预估中发挥着重要作用。
严小鳙、朱玉雪，iCDO翻译志愿者。 前言：专栏作家Mark Ballard接下来将带我们了解，在制定AdWords关键词竞价策略时，如何通过统计学原理来支持相应的转化数据和验证我们的直觉是否正确。
漏斗分析模型已经广泛应用于用户行为分析类产品，且功能十分强大：它可以评估总体或各个环节的转化情况、促销活动效果；也可以与其他数据分析模型结合进行深度用户行为分析（如多维下钻分析、用户分群、对比分析等），从而找到用户流失的原因，以提升用户量、活跃度、留存率。
想要了解—— 如何线上线下精准引流与口碑营销？ 如何将多渠道流量更有效的承接与转化？ 如何分类留存新老学员降低流失率？ 扫描下方二维码 马上观看 教育行业Workshop现场直播！ 本文转自教育领域垂直媒体 芥末堆看教育（ID：jiemoedu） 作者 / Jack.Ma 以下是正文部分 传统教育机构的核心竞争力本质，就是对招生成本的控制，而不是很多人误以为的老师质量、课程产品、教学服务等等。该定律适用于不同品类的教育机构、以及不同类型的课程产品。 招生成本的构成，取决于两个方面：流量的获取和
本文介绍了如何通过数据驱动的方式，实现精准的广告转化率预估，并介绍了在实现过程中所面临的挑战和解决方案。作者主要使用了机器学习算法，如逻辑回归、深度神经网络等，并结合了数据归一化、特征选择等技术，最终实现了精准的广告转化率预估。同时，作者还针对广告投放中的作弊行为，提出了一些防范和应对措施。
本文介绍了关于腾讯社交广告算法大赛的参赛经历，包括数据获取、特征提取、模型选择、调参、模型融合等方面的内容。同时，也对未来进行了展望，包括复赛阶段的挑战和新的技术趋势。
| 导语 2019年底开始我开始接触数据分析，从初期的数据分析小白，到现在慢慢入门有些经验，想把我这里学到的数据分析的方法以最简单的方式解释给和当时的我一样小白的同学们，以下内容将分为【数据分析的意义】【基础指标体系搭建】【数据分析的方法】三大模块进行介绍 数据分析的意义 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析是当前企业管理过程中不容忽视的重要支撑点，企业需要有完整、真实、有效的数据进行支撑，才能够对未来
本文个别公式为正常显示，详细请查看原文： https://jiayi797.github.io/2017/06/07/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5-CVR-Tencent_CVR%E9%A2%84%E4%BC%B0%E5%88%9D%E8%B5%9B%E6%80%9D%E8%B7%AF%E6%80%BB%E7%BB%93/ 本文代码获取： 回复公众号 datadw 关键字"腾讯"即可。 正文： “这一段奔波太过匆忙，有时来不及回
译者：Amber Li 审校：Sarah 本文长度为3690字，预估阅读时间10分钟。 导读：本文作者通过以几个APP作为实例，说明了几种适用于在海外快速营销的锦囊妙计。 近年来，中国企业越来越多的走出国门加入了海外商战，期望海外网上商店有更多的流量和销售吗？上期我们介绍了7种获取流量提升海外销售额的技巧，很多做海外业务的朋友反馈希望能跟小编学习更多给力技巧，今天小编就再给大家介绍6种神秘利器！（偷偷告诉你，如果大家点赞超过200，小编将亲自会为大家奉上一份惊喜！） 好了！已经迫不及待了，先一起来学习吧！
这两年，随着大数据、精益化运营、增长黑客等概念的传播，数据分析的思维越来越深入人心。处于互联网最前沿的产品经理们接触了大量的用户数据，但是却一直困扰于如何做好数据分析工作。 那么产品经理该如何搭建自己的数据分析知识体系？数据分析的价值又在哪里？产品经理做数据分析有哪些具体的方法？又如何学习数据分析？本文将和大家分享一下这些问题。 数据分析体系：道、术、器 “道”是指价值观。产品经理要想是做好数据分析，首先就要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。 “术
用户从启动APP到最终下单购买，中间会有一系列步骤，最初的那个步骤可能是点击搜索框，可能是点击首页Banner图，也可能是点击收藏页面，总之是这个步骤让用户最终下单购买的，把这部分销售归属到最初那个步骤所在的模块就是销售归因。
首先，面试官不是真的要你这么短时间推爆一个产品，因为面试官也做不到。而面试官真正想通过这个面试题看到的是你是否具备运营的方法。
在移动互联网快速发展，大量APP不断涌现，各行业、各领域竞争越来越激烈的的情况下，如何才能够自己的APP脱颖而出？如何获得更多的用户以及对现有的的用户进行更好的管理并创造更多价值？如何评估渠道效果和用户质量，制定正确的运营推广策略和方向？ 这都对APP的数据分析和运营提出了更高的要求和挑战。数据分析，对于开发者和运营者都是十分重要的，漂亮的数据分析可以帮助在关键节点上线并推广应用，从而获得最大的利润。那么，该如何通过统计分析工具做好APP的数据分析和运营呢？ 一、行业数据 行业数据对于一个APP来说，至关重
在互联网公司里，大家可能对自己的KPI都了如指掌，却不一定了解其他部门的具体职责和其相应的KPI。适当了解其他部门的KPI，有利于更有效地理解对方的办事逻辑，同时在以后的工作中与其他部门也能够更好地协同和衔接。
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关于APP广告预测转化率的经验分享。
想要培养数据分析的能力，我认为可以从两部分来着手：一是数据分析方法论的建立，二是数据分析从入门到精通的知识学习。 那么该如何搭建自己的数据分析知识体系？数据分析的价值又在哪里？做数据分析有哪些具体的方法？又如何学习数据分析？ 我把我之前的两篇文章整理下，和大家分享一下这些问题。 Part 1 | 数据分析方法论 & 知识体系 1. 数据分析体系：道、术、器 「道」是指价值观。要想做好数据分析，首先就要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。 「术」
前两天写了一篇关于多目标排序模型的文章，有小伙伴给我留言说，多个目标好理解， 但是排序的时候怎么融合多个目标呢？
作者：沈伟臣 编辑：张 欢 前言 了解概率统计的同学都知道有频率学派和贝叶斯学派两种统计流派，那么频率学派和贝叶斯学派到底有什么区别呢？本篇文章分为三部分，首先介绍几种基本概率模型，然后介绍贝叶斯平滑在广告点击率(CTR)预估中的应用。首先介绍概率统计上的三种基本概率模型。 古典模型 这个模型下，随机实验所有可能的结果是有限的，并且每个基本结果发生的概率是相同的。举例：投掷一枚均匀硬币，结果只有两种（假设硬币没有立起来），正面朝上和反面朝上，那么正面朝上的的概率就是0.5。这是基于古典概率模型的计
导读：360展示广告平台始终关注广告投放效果，围绕广告后续优化问题先后开发了多款产品。随着产品规模的不断扩张，有关效果优化的新需求新问题不断产生。本文主要介绍了效果优化系统随业务发展的演进过程，聚焦如何使用算法解决客户痛点，实现广告投放智能化。使大家了解到展示广告算法团队如何分析业务，如何选择算法，如何优化系统的过程。
PC时代互联网产物是网站，PC时代10年有500万网站，移动时代产物是APP，现在微信互联网最核心的产物是公众号，已经超过2000万，小程序的诞生一定会加剧这个事情。 小程序到底在其中起到什么作用？ 第一，流量；第二，复购；第三，转化率。 流量。流量面对是10亿微信互联网用户以及5亿从来没有在淘宝上买东西的用户。大量公众号的打开率下降，公众号粉丝需要获得更丰富的服务，小程序能够承载流量从公众号走向小程序。 复购。以前用H5的时候，复购做的很差，因为用户没有入口找到重复服务，以前用H5的时代相当于电商业态
京东在昨天发布了2014年Q2财报。报告显示，京东Q2的GMV(交易总额)为人民币630亿元，同比增长107%。净营收为人民币286亿元，同比增长64%。净亏损人民币5.825亿元 财报发布后，京东董事长及CEO刘强东、首席财务官黄宣德，以及京东商城CEO沈浩瑜参加了财报电话会议，解读财报要点，并回答了分析师提问。新浪科技刊发了会议师分析全文。 分析师会议要点信息： 1.京东的移动战略还处于初期阶段。 目前，京东自有APP的转化率较高，微信入口的转化率较低，移动QQ入口的转化率还处于非常初级的阶段。而在订单
用户分析是电商数据分析中重要的模块，在对用户特征深度理解和用户需求充分挖掘基础上，进行全生命周期的运营管理（拉新—>活跃—>留存—>价值提升—>忠诚），请尝试回答以下3个问题：
电商数据分析涉及多个指标，这些指标可以帮助企业了解其业务表现、用户行为和市场趋势。以下是一些常见的电商数据分析指标：
数字营销浪潮下，广告主漫天撒网式的广告投放已然失效，因此，我们听到了很多有关于精准营销、精准传播的概念。
网易科技 2013年7月31日 距离新浪微博以会员为标志的商业化起点，已经过去一年半了。这一年半发生了很多事情。但新浪微博似乎没有什么可圈可点之处。作为一个号称中国最大的社会化媒体，却无法给自己用户留下深刻印象，真是一个莫大的讽刺。 谁叫新浪微博热爱禁言呢？前前后后有多少大V用户、蓝V用户和普通用户被关进小黑屋。有的是其在公权力意志之下的配合，而有的则是在企业意志下的行为。在这一“社交媒体王国”里面，作为09年注册的老用户，我基本感觉不到这款产品有什么进步。增加了一个分组微博，一个阅读次数，一条多图片支持，
使用谷歌分析是营销人员必须要做的，因为它可以高效衡量结果。真的是这样吗？ 数据是有价值的，而谷歌分析可以快速简单地获取数据。你当然需要谷歌分析来衡量结果。这是必经之路。 但是，你知道这个平台可以欺骗你，并且你永远都不会知道吗？这意味着你得到的数据可能完全是错的。当数据出错时，是没有办法依靠错误的数据做出未来的营销决策的。 如果依靠这些数据做了营销决策，你将可能犯下代价高昂且无法弥补的错误。受污染的数据是不能被信任的。一旦数据错误把数据弄乱了，就很难让事情回到正轨，即使再优秀的数据分析团队也无法挽回。 幸运的
防疫期间，越来越多企业将销售模式从线下转至线上，获取更多流量和提高转化率成为它们线上营销重要竞争点，其中使用MarTech工具的企业显得更具优势。
回看2017，科大讯飞取得了哪些举世瞩目的突破成就？又在AI赋能营销领域实现了怎样的不朽成果？全方位展示+深度解读关于智能营销，那些你不知道的事…… 2017年人工智能领域一大关键词——“语音” 20
通过二维码推广App产品已经逐渐成为最常用的活动形式之一。在2022年2月美国超级碗决赛中，Coinbase在电视屏幕上投放了一个60秒的二维码广告，扫描二维码后会引入一个URL供注册和下载领取福利，而一分钟内目标网页上的点击量超过2000万次导致宕机，毫无疑问，这次活动正因为采用二维码推广形式，取得了巨大的成功。
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