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ctr的提升

CTR（点击率）提升

CTR（Click-through Rate）是指广告被点击的频率。在数字营销领域，提高CTR是一个重要目标，因为它可以帮助增加流量并提高转化率。以下是一些建议，可以帮助您提高CTR：

  1. 优化广告文案
    • 使用引人入胜的标题和描述，吸引用户点击
    • 使用简洁明了的语言，快速传达产品或服务的价值
  2. 关键词研究
    • 使用与目标受众相关的关键词，提高广告的相关性
    • 使用长尾关键词，以覆盖更多潜在用户
  3. 广告格式
    • 使用视觉吸引力的图像和视频广告，提高用户兴趣
    • 使用有针对性的广告格式，如贴片广告、横幅广告等
  4. 广告位置
    • 选择高流量的广告位置，提高广告曝光率
    • 根据目标受众的兴趣和行为，选择合适的广告位置
  5. 监控与优化
    • 定期监控广告表现，分析各项指标
    • 根据数据反馈，调整广告策略和创意

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AT4CTR: 对比学习构建辅助任务提升CTR预估性能

关注我们，一起学习 标题: AT4CTR: Auxiliary Match Tasks for Enhancing Click-Through Rate Prediction 地址：https://arxiv.org...导读 本文主要是针对CTR预估中数据稀疏性问题提出的相关方法，再原有的ctr预估模型中引入了一个辅助匹配任务，通过对比学习来提高点击率预测精度（AT4CTR）。...这里采用常见的序列推荐方法中的思路，对于给定的历史行为序列，每次用前n个交互的聚合emb来预测第n+1个item；那么真实交互的为正样本，同batch其他交互序列同位置的item为负样本，构建对比损失...正负样本对构造方式：将正样本中的用户/item与同一batch中其他样本的item/用户组合为InfoNCE损失的负样本。 用户的表征包含用户画像和行为序列的emb。...本节设计了第二个辅助匹配任务，通过将InfoNCE作为全softmax的近似值来执行下一个item的预测任务。将过去的行为视为用户的表征，将下一个行为视为会交互的目标item。

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ctr 命令（一）

ctr 是一个用于与 containerd 交互的命令行工具。containerd 是一个面向容器的守护进程，它可以管理容器生命周期、镜像、存储和网络。...ctr 命令行工具提供了一种简单的方式来管理 containerd。常用命令以下是 ctr 命令的一些常用命令：imagesimages 命令用于列出本地镜像。...使用以下命令列出所有本地镜像：sudo ctr images list您还可以使用以下命令下载 Docker Hub 上的镜像：sudo ctr images pull docker.io/library...：sudo ctr containers stop taskstasks 命令用于管理容器中运行的任务。...使用以下命令列出所有正在运行的任务：sudo ctr tasks list使用以下命令查看任务的日志：sudo ctr tasks logs snapshotsnapshot 命令用于管理容器快照

2.4K20

    • ctr 命令（二）

    以下是一些使用 ctr 命令的示例：示例1：下载并运行一个容器使用以下命令从 Docker Hub 下载一个 Ubuntu 容器镜像：sudo ctr images pull docker.io/library...示例2：创建并使用容器快照使用以下命令创建一个名为 my-container 的容器：sudo ctr run -d docker.io/library/ubuntu:latest my-container...：sudo ctr snapshot list my-container接下来，您可以使用以下命令来创建一个基于快照的新容器：sudo ctr run --snapshot my-container:my-snapshot...1000然后，使用以下命令列出所有正在运行的任务：sudo ctr tasks list您应该会看到一个名为 my-container 的任务。...接下来，您可以使用以下命令来查看任务的日志：sudo ctr tasks logs 将 替换为 my-container 任务的 ID。

    78020

    CTR 预估模型的进化之路

    导语 笔者对各大厂商CTR预估模型的优缺点进行对比，并结合自身的使用和理解，梳理出一条CTR预估模型的发展脉络，希望帮助到有需要的同学。 0.  提纲 1. 背景 2....LR  海量高纬离散特征 (广点通精排) LR（逻辑回归）1可以称之上是 CTR 预估模型的开山鼻祖，也是工业界使用最为广泛的 CTR 预估模型。...梯度提升（Gradient Boosting）：每次建树是在之前建树损失函数的梯度下降方向上进行优化，因为梯度方向(求导) 是函数变化最陡的方向。不断优化之前的弱分类器，得到更强的分类器。...6.1 优缺点 优点：MLR 通过先验知识对样本空间的划分可以有效提升 LR 对非线性的拟合能力，比较适合于电商场景，如 3C 类和服装类不需要分别训练各自不同的 LR 模型，学生人群和上班族也不需要单独训练各自的...online 算法其实并不复杂，batch 算法需要遍历所有样本才能进行一轮参数的迭代求解(如随机梯度下降)，而 online 算法可以每取一个训练样本，就对参数进行一次更新，大大提升了效率。

    4.6K82

    WSDM23 | CL4CTR：用于CTR预测的对比学习框架

    导读 现有点击率建模忽略了特征表征学习的重要性，例如，为每个特征采用简单的embedding层，这导致了次优的特征表征，从而降低了CTR预测性能。...例如，在许多CTR任务中占大多数特征的低频特征在标准监督学习设置中较少被考虑，导致次优特征表示。...本文引入了自监督学习来直接生成高质量的特征表征，并提出了一个模型不可知的CTR对比学习（CL4CTR）框架，该框架由三个自监督学习信号组成，以规范特征表征学习：对比损失、特征对齐和域一致性。...CL4CTR image.png 2.1 CTR预测任务 CTR预测是一项二分类任务。...在CTR预测任务中，发现同一域的特征类似于正样本对，而不同场的特征则类似于负样本对。因此，本文提出了CTR预测中对比学习的两个新特性，即特征对齐和场均匀性，它们可以在训练过程中正则化特征表征。

    94130

    计算广告——平滑CTR

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    概述 CTR预估是现如今的搜索、推荐以及广告中必不可少的一部分，CTR预估的目标是预估用户点击给定item的概率。...经过这么多年的发展，CTR预估算法得到了较大的改进，从开始的线性模型LR，发展到带有特征交叉的FM算法，随着深度网络的发展，CTR预估也逐渐发展到如今的基于深度模型的CTR预估，期间出现了较大一批成功在业界得到广泛应用的算法模型...在CTR预估方面，相比较于NLP和CV领域，其特征相对是大规模的，且是稀疏的，为了能够使用深度网络对CTR数据建模，需要在结构上做相应的调整，使得数据能够适应深度网络模型。 2....深度CTR模型在问题求解上的发展 参考[4]中给出了近年来深度CTR模型本身的发展，详细介绍了每一个模型在先前工作上的一些改进，下面是我在阅读一些文章后，结合参考[4]给出的深度CTR模型在问题求解思路上的发展...总结 深度学习模型在CTR问题上的探索还在继续，在CTR建模上也有更多更复杂的模型出现，在模型迭代的过程中，挖掘出更多有用的特征也是一条不断探索的道路。

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    概述CTR预估是现如今的搜索、推荐以及广告中必不可少的一部分，CTR预估的目标是预估用户点击给定item的概率。...经过这么多年的发展，CTR预估算法得到了较大的改进，从开始的线性模型LR，发展到带有特征交叉的FM算法，随着深度网络的发展，CTR预估也逐渐发展到如今的基于深度模型的CTR预估，期间出现了较大一批成功在业界得到广泛应用的算法模型...在CTR预估方面，相比较于NLP和CV领域，其特征相对是大规模的，且是稀疏的，为了能够使用深度网络对CTR数据建模，需要在结构上做相应的调整，使得数据能够适应深度网络模型。2....深度CTR模型在问题求解上的发展参考[4]中给出了近年来深度CTR模型本身的发展，详细介绍了每一个模型在先前工作上的一些改进，下面是我在阅读一些文章后，结合参考[4]给出的深度CTR模型在问题求解思路上的发展...总结深度学习模型在CTR问题上的探索还在继续，在CTR建模上也有更多更复杂的模型出现，在模型迭代的过程中，挖掘出更多有用的特征也是一条不断探索的道路。

    61710

    深度CTR预估模型的演化之路

    导读：本文主要介绍深度CTR经典预估模型的演化之路以及在2019工业界的最新进展。...在CTR预估任务中（以下简称CTR任务），我们通常利用user信息、item信息和context信息来预测user对item的CTR。...本文主要关注利用仅根据user信息、item信息、context信息，不考虑用户历史信息的“传统”深度CTR模型的演化过程，希望通过梳理，大家能够对近年来深度学习模型在CTR任务上的探索有一个大体的认知...深度CTR模型的基本框架 典型的深度CTR模型可以分成以下四个部分：输入、特征嵌入（Embedding）、特征交互（有时候也称为特征提取）和输出。 ?...一言以蔽之，LR将特征加权求和并经sigmoid即得到CTR值，在深度CTR模型的基本框架下的LR表示如下图： ? 其中嵌入部分的维度大小均为1；特征交互中具体工作是将嵌入部分得到的值相加。

    99230

    计算广告——平滑CTR

    这里便出现了一个重要的概念，便是广告点击率(the click-through rate, CTR)。...3、广告点击率(CTR) 广告点击率CTR是度量一个用户对于一个广告的行为的最好的度量方法，广告点击率可以定义为：对于一个广告的被点击(click)的次数于被展示(impression)的次数的比值。...但是在计算CTR时，由于数据的稀疏性，利用上述的计算方法得到的CTR通常具有较大的偏差，这样的偏差主要表现在如下的两种情况： 1、例如展示impression的次数很小，如11次，其中，点击的次数也很小...(这里的很小是指数值很小)，如11，按照上述的CTR的计算方法，其CTR为11，此时的点击率就被我们估计高了； 2、例如展示的次数很大，但是点击的次数很小，此时，利用上述的方法求得的CTR就会比实际的CTR...二、CTR的平滑方法 1、数据的层次结构——贝叶斯平滑 image.png 其对应的概率图模型为： ?

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    曾今的CTR竞赛王者NFM

    Q2:NMF中后面加的隐藏层是否可以提高模型捕捉高阶特征并提升FM的表示能力; Q3:NFM和高阶FM,WDL以及DCS相比是否可以取得更好的效果. Q1 ?...模型之后加入非线性激活函数可以大大提升模型效果,说明更加高阶的非线性关系可以更好地帮助我们模型的预测; ? 加深模型的深度,可以大大提升模型的效果,加深一层是最为明显的,继续加效果相差不大。...NFM相较于其他的模型都取得了巨大的提升，而且模型参数也更少。 小结 本文的Bi-Interaction Pooling非常有启发,在实验中也取得了非常好的效果。...早期本人将Bi-Interaction Pooling部分加入模型当中也取得了不错的提升，比只用embedding concat的效果要好了2%左右，如果你的模型还是早期的，可以加入试一试哦。...如果有提升了记得关注一波我们的公众号。

    54910

    CTR学习笔记&代码实现5-深度ctr模型 DeepCrossing -> DCN

    DeepCrossing是最早在CTR模型中使用ResNet的前辈，DCN在ResNet上进一步创新，为高阶特征交互提供了新的方法并支持任意阶数的特征交叉。...https://github.com/DSXiangLi/CTR Deep Crossing Deep Crossing结构比较简单，和最原始的Embedding+MLP的模型结果相比，差异在于之后跟的不是全连接层而是残差层...那把ResNet放到CTR模型里又有什么特殊的优势呢？老实说感觉像是把那个时期比较牛的框架直接拿来用。。。...DCN已经很优秀，只能想到可以吐槽的点 对记忆信息的学习可能会有不足，虽然有ResNet但输入已经是Embedding特征，多少已经是泛化后的特征表达，不知道再加入Wide部分是不是会有提升。...CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏LR->FFM CTR学习笔记&代码实现2-深度ctr模型 MLP->Wide&Deep CTR学习笔记&代码实现3-深度ctr模型 FNN->PNN->DeepFM

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    GDCN：Deeper, Lighter, Interpretable的CTR预测网络

    标题：Towards Deeper, Lighter and Interpretable Cross Network for CTR Prediction 地址：https://arxiv.org/pdf.../2311.04635.pdf 会议：CIKM 23 代码：https://github.com/anonctr/GDCN 学校，公司：复旦，微软 1.导读 本文主要是针对ctr预估中特征交互方面提出的相关方法...其中门控交叉网络（GCN）捕获显式的高阶特征交互，并按每个阶层（这里的阶是指特征交互的层次深度，就是通常说的高阶交互，低阶交互等）动态过滤重要交互。...GCN的第 l+1 层门控交叉层表示为下式，其中 c_0 为经过emb层后进入交叉网络的基础输入， c_l 表示经过第 l 层的特征交互后的输出。计算过程如图2所示。...但为所有field分配相同的维度会忽略不同字段中的信息容量。如，性别的值的数量远小于itemid。

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    【CTR】Youtube：双塔召回模型

    作者：阿泽 本文是 Google 在 RecSys 2019 上的最新论文，作者采用了目前主流的双塔模型，并基于此设计了一个使用双塔神经网络的建模框架，其中一个塔为 item 塔，编码了 item 大量的内容特征...这类双塔模型的的优化方法通常是对 mini-batch 进行负采样的方式进行训练，但是这样做会存在问题。比如说，当样本分布出现明显倾斜的时候，潜在的会破坏模型的性能。...然而，上下文通常是动态的，所以这种方法会遇到两方面的挑战： item 的语料库通常回答，如何进行快速匹配； 从用户反馈种受到的训练数据通常是非常稀疏的，因此导致模型预测对于长尾内容的方差较大。...所以，系统更需要适应数据的分布变化，从而才能获得更好的表现。 随着深度学习在诸多领域的成功应用，本文将探讨双塔 DNN 在构建检索模型中的应用，下图为双塔模型： ?...首先是不同 参数下的准确率： ? 不同数量的 hash 方程的表现情况： ? 5M 语料库下的离线实验： ? 10M 语料库下的离线实验： ? 线上 A/B 测试： ?

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    稠密特征加入CTR预估模型的方法

    一般针对类别特征都是通过词嵌入的方法把稀疏特征转化为稠密特征然后再输入到神经网络中，不然直接输入会导致维度爆炸等问题，那么怎样把稠密数据加入到CTR预估网络模型中呢？ 常规方法 1....而左边的原始稠密特征不和类别特征进行交叉，直接和高阶的交叉特征进行拼接作为全连接层的输入。 2....向量v的计算是通过对每个embedding vector vi 进行加权求和得到的，公式表示为 ? 其中wi的计算为 ? Ki的计算等于 ? 其中要对q进行归一化。...我的理解就是把一个稠密特征的值q映射成一个权重分布，再用这个权重分布去和维护的N个embedding vector加权求和，最后得到一个和词嵌入维度相同的向量v。...后续文章会有稠密特征加入CTR模型各个方法的具体实现代码，喜欢就关注一下吧 参考文献 [1] Multi-modal Representation Learning for Short Video Understanding

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