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受众定向标签体系 受众定向即为AUC打标签的过程 标签的两大主要作用 1 上下文标签可以认为是即时受众标签 建立面向广告主的流量售卖体系
为各估计模块(如CTR预测)提供原始特征 1
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标签体系举例 Yahoo BT标签体系： Finance - Bank Accounts, Credit Cards, Investiment, Insurance, Loans, Real Estate, ... Service - Local, Wireless, Gas & Electric, ... Travel - Europe, Americas, Air, Lodging, Rail, ... Tech - Hardware, Software, Consumer, Mobile, ... Entertainment - Games, Movies, Television, Gambling, ... Autos - Econ/Mid/Luxury, Salon/Coupe/SUV, ... FMCG - Personal care, ... Retail - Apparel, Gifts, Home, ... ... Other - Health, Parenting, Moving, ... 2
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行为定向数据来源 用户标识 用户行为 除上下文和地域外各种定向的基础，需要长期积累和不断建设 可以通过多家第三方ID绑定不断优化
业界公认有效行为数据（按有效性排序） 交易，预交易，搜索广告点击，广告点击，搜索，搜索点击，网页浏览，分享，广告浏览 需去除网络热点话题带来的偏差 越靠近demand的行为对转化越有贡献 越主动的行为越有效
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行为定向数据来源 广告商(Demand)数据 用户属性和精确地理位置 社交网络 简单的cookie植入可以用于retargeting。
对接广告商种子人群可以做look-alike，提高覆盖率。 用户属性和精确地理位置 非媒体广告网络很难获取，需通过第三方数据对接。 移动互联和HTML5为获得地理位置提供了便利性。 社交网络 朋友关系为用户兴趣和属性的平滑提供了机会 实名社交网络的人口属性信息相对准确
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行为定向计算过程 t(i)(u)：用户u在标签i上的强度
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行为定向其他问题 Session log Long-term行为定向两种多日累积方式
将各种行为日志整理成以用户ID为key的形式，完成作弊和无效行为标注，作为各数据处理模块的输入源 可以将targeting变成局部计算，大大方便整个流程 Long-term行为定向两种多日累积方式 滑动窗方式(f 为long-term标签, 下标为日期) 时间衰减方式(空间复杂度低，仅需昨天的f 和今天的t)
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受众定向评测
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核心业务： 其他点评： 主要提供面向publisher的数据加工服务
直接运营ad network，并帮助广告主进行campaign管理和优化 其他点评： 较早提出受众定向(audience targeting)的概念 数据标签不像bluekai那样在市场上公开出售, 仅供委托他们优化campaign的广告商使用 使用标签impression创造的营收按照一定比例跟publisher分成
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页面主题分析 - Topic Model 问题: 发现一组文档中抽象的主题(topics) 常用模型图表示 p(w|•),p(z|•):
PLSI LDA(Latent Dirichlet allocation) GaP (Gamma-Poisson) p(w|•),p(z|•): Multinomial p(π|•), p(θ|•): Dirichlet p(z|•): Gamma p(w|•): Poisson
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经验贝叶斯 – Empirical Bayes
如下图模型, 如何确定hyperparameter ? EB解: 当 为指数族分布， 为其共轭先验时，可用EM求解, 其中E-step为Bayesian inference过程, 由 得到后验参数 , 而M-step为:
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从经验贝叶斯看LDA LDA可以视为PLSI的经验贝叶斯版本 Deterministic inference:
由于PLSI不是指数族分布，而是其混合分布，因此其贝叶斯版本不能使用前面的EM算法 Deterministic inference: 可用变分近似，假设z和θ的后验分布独立迭代求解过程与EM非常相似，称为VBEM 在大多数问题上无法保证收敛到局部最优 Probabilistic inference: 可用Gibbs-sampling(Markov-chain Monte-Carlo, MCMC, 的一种)，以概率1收敛到局部最优值 Collapsed Gibbs-sampling:
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Topic model的并行化 EM及VBEM的并行化 AD-LDA: Gibbs Sampling的并行化
E-step(mapper): 可以方便地并行计算 M-step(reducer): 累加E-step各部分统计量后更新模型 将更新后的模型分发到新的E-step各个计算服务器上 AD-LDA: Gibbs Sampling的并行化 Mapper: 在部分data上分别进行Gibbs sampling Reducer: 全局Update 文档的Topic model抽取可以认为是一个大量(而非海量)数据运算，采用类MPI架构的分布式计算架构(例如spark)会比map/reduce效率更高
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精准广告业务本质 油田 数据源 定向系统 原材料 原油 用户行为 炼油厂 商品 用户标签 电子 汽油 理财 体育 投放机 加油站
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精准广告产品和运营体系 销售 客户 架构师 创意 AE 技术经理 开发团队 产品经理
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定向广告优化流程 用户选择 数据决策 设定标签 创意匹配 广告投放 数据追踪 标签优化 用户访问搜 狐任何页面 广告位向精准系统
发送广告请求 识别用户微ID，获取个人标签 识别网页url， 获取网页标签 内容最高匹配度 价格最强竞争力 精准系统选取 最优广告投放 分析用户广告行为 充实客户原始数据 建立客户唯一数据库 优化客户二次投放
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精准广告业务若干错误观念 越精准的广告，给市场带来的价值越大 媒体利益与广告主利益是相博弈的关系 精准投放加上大数据可以显著提高营收
人群覆盖率较低的数据来源是不需要的 不同的广告产品应该采用不同的投放机
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数据管理平台 (Data Management Platform)
目的: 为网站提供数据加工和对外交易能力 加工跨媒体用户标签，在交易市场中售卖 是否应直接从事广告交易存在争议 关键特征: 定制化用户划分 统一的对外数据接口 代表: Bluekai, AudienceScience
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DMP系统架构示意
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Data Highway工具 Scribe: 大规模分布式日志收集系统，可以准实时收集大量日志到HDFS，利用Thrift实现底层服务
类似工具: Flume, Chukwa
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核心业务： 其他点评： 为中小网站主提供数据加工和变现的方式
通过汇聚众多中小网站用户资料和行为数据，加工成受众定向标签，通过Data exchange对外售卖 其他点评： 提供大量细分类别、开放体系上的标签，如“对宝洁洗发水感兴趣的人”，“想去日本旅游的人” 靠数据出售变现，并与提供数据的网站主分成，并不直接运营广告业务 用户可以看到自己的资料被谁使用，也可以选择“捐给慈善机构”
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Bluekai标签体系 21 类别 描述 数据来源 规模(用户数) Intent 最近输入词表现出某种产品或服务需求的用户
160+MM B2B 职业上接近某种需求的用户 Bizo 12+MM Past Purchase 根据以往消费习惯判断可能购买某产品的用户 Addthis, Alliant 65+MM Geo/Demo 地理上或人口属性上接近某标签的用户 Bizo, Datalogix, Expedia Interest/LifeStyle 可能喜欢某种商品，或某种生活风格的用户 Forbes, i360, IXI 103+MM Estimated Financial 根据对用户财务状况的估计做的分类 V12 21
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竞价广告
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位置拍卖市场 位置拍卖(Position auctions) 对称纳什均衡(Symmetric Nash equilibrium)
将对象 a={1, 2, … A} 排放到位置s={1, 2, …, S} 对象a的出价(bid)为ba , 而其对位置s的计价为uas=vaxs ,(x1>x2 >…>xS) 将va视为点击价值，xs视为点击率，该模型可近似描述广告系统竞价问题(对显示广告，S = 1) 对称纳什均衡(Symmetric Nash equilibrium) (vs – ps) xs >= (vs – pt) xt , 其中pt = bs+1 寻找收入最大化且稳定的纳什均衡状态是竞价系统设计的关键
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定价机制 VCG(Vickrey–Clarke–Groves)机制 广义第二高价(Generalized second pricing)机制
某对象的收费应等于给他人带来的价值损害 整体市场是truth-telling的 广义第二高价(Generalized second pricing)机制 ps = rs+1 / μs+1= μs+1bs+1 / μs+1 与VCG机制相比，会收取广告主更多的费用 整体市场不是truth-telling的 简单易行，为在线广告系统广泛采用
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市场保留价和价格挤压 价格挤压(Squashing) 市场保留价(Market Reserve Price, MRP)
可能赢得竞价的底价，可以是统一的，也可以在各部分流量上不同 RTB情形下可以完全动态 价格挤压(Squashing) : 只根据出价来排序 : 只根据点击率来排序 市场竞争激烈程度的简单有效控制方法
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核心业务： 其他点评： 为搜索广告主提供大量关键词情形下的ROI优化服务，并收取固定比例的提成
核心技术为Portfolio Optimization 目前正在向显示广告领域扩张 其他点评： 核心竞争力除了算法还来自于长时间数据积累 被Adobe收购的原因是Omniture的数据，现改名Adobe Adlens
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重定向 (Retargeting)
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重定向的分类 网站重定向(Site retargeting) 搜索重定向(Search retargeting)
根据用户在广告主网站上的行为进行重定向 搜索重定向(Search retargeting) 根据用户与广告主相关的搜索行为进行重定向 个性化重定向(Personalized retargeting) 根据用户在广告主网站上关注的具体产品和购买阶段，推送商品粒度的广告 不再推送已购买产品，而是推荐相关产品 对广告主而言，可以视为一个站外推荐引擎
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推荐算法概述 协同过滤算法(Collaborative filtering)
内存方法(Memory-based), 或非参数方法 Neighbor-based methods Item-based/user-based top-N 模型方法(Model-based), 或参数方法 矩阵分解(Matrix factorization) Bayesian belief nets 基于内容算法(Content-based algorithms) 推荐算法的本质，是对{u, a}的co-occcurence这一稀疏矩阵的参数或非参数化的描述 推荐算法选择的关键，是探索较合适的bias与variance的平衡, 以适应问题的数据稀疏性
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推荐算法举例 – SVD++ 协同关系矩阵: SVD++算法: {rua}UⅹA ：每个元素rua表示u在a上的交互强度
此矩阵的大多数元素为未知，推荐算法的目标就是预测这些位置上的强度值(对比：Topic model) SVD++算法: 矩阵分解方法，比SVD在处理未知元素上更合理，同时在矩阵稀疏时计算速度快 无法直接处理新出现的u和a 在Netflix电影推荐项目上取得了很好的效果 全局偏置 u的偏差 a的偏差 u的描述 a的描述
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核心业务： 其他点评： 主要提供搜索重定向功能，服务于品牌广告商 按照固定CPM与广告主结算，并购买较低价CPM实现套利
目前主要采用非RTB采买方式，刚收购了一家小的RTB技术公司 全球有~150人，商业模式决定了目前主要是销售驱动
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核心业务： 其他点评： 基于站外推荐的个性化重定向系统 动态创意技术 与广告主商品库的准实时feed接口
并不是完全采用RTB购买流量，而是有相当部分采用优选CPM购买方式 在广告主端完全采用CPC结算方式 不会将cross-site数据用于推荐 全球有~600人，2012年营收将有数亿美元的规模
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新客推荐(Look-alike) 问题: 新客推荐: 对于中小电商，仅仅对老用户定向营销远远不够
对于某些类型的广告商，大多数用户无法通过重定向渠道捕捉，例如银行 新客推荐: 由广告商提供一部分种子用户，DSP通过网络行为的相似性为其找到潜在用户 是一种广告商自定义标签，可以视为扩展的重定向 在同样reach水平下，效果应好于通用标签 尽量利用非demand数据，注意避免在竞争对手之间倒卖用户
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1 2 3 4 定制化定向功能 网站重定向 搜索重定向 站外推荐 新客推荐 200-300% ROI↑ 50-100% ROI ↑
电商网站提供 用户购物阶段数据 电商网站浏览行为 客户购买搜索关键词 客户提供种子用户 同一用户，访问搜狐 对搜索该关键词用户贴标签 分析用户具体行为， 匹配针对性广告 分析行为相似性 找到潜在用户 展示延续广告 匹配与关键词对应标签 展示对应广告 展示对应广告 展示对应广告 % ROI↑ 50-100% ROI ↑
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从Demand角度看推荐 站外推荐 站内推荐 新客推荐 pv: …, search: …, adc: …, share: … 看起来很相似！
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