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计算广告学 RTB

 
 
 

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计算广告学-竞价广告系统-流量预测  

2013-04-04 22:50:32|  分类: 计算广告学 |  标签: |举报 |字号 订阅

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竞价广告系统

原作者:刘鹏 @北冥乘海生

编辑:Koala++/屈伟

视频课程:师徒网

流量预测

       在前面合约式广告中提到过合约式广告中有三个基本技术,1. 受众定向,2. 点击预测,3. 流量预测。在这三个技术基础上才可以做Online Allocation,本节主要介绍流量预测。

       在定向条件分的比较粗的情况下,流量预测是比较简单的,比如只对人群分了几十个类,那么只需要进行简单的统计就可以进行流量预测了。但在实际的Network中,一个广告投放的定向条件比较多(即前一节中的DNF),并且条件有或的关系,也可能有与的关系。

       流量预测的方法有很多,也不乏一些fancy的做法,这里只介绍一种简单的,但很有启发意义的方法。这种方法是将查询视为a,文档集是(u,c)的一个反向检索的过程。与之相对的是在广告检索的过程中,查询是(u,c),文档集是a。这种方法对uc进行检索,所检索出的数量也就是流量的大小。之所以要这样做的原因是,广告的定向条件的可能组合非常多,不可能通过简单的统计来完成。

       因为(u,c)的联合空间规模过大,无法直接对联合空间进行处理,也没有必要这样。所以需要对uc分别处理。即分别对受众和页面建索引,用广告进行索引,可以得到满足定向的受众和页面量分别是多少。

       以上下文页面(c)为例:

C                          #impressionc                    pc(eCPM)    

上下文页面           该页面流量                  该页面eCPM分布

       索引的内容是所有的页面,即上面的c,正排表中的两个量分别是该页面的的流量和该页面eCPM分布,这都是可以从以往历史中统计得到。预测过程为:1. 对一指定的a,通过c的索引找出所有符合条件c的集合,2. 对每个c估计其eCPM,需要注意的是这是在竞价系统中,不一定所有流量都是自己的广告系统可以得到的,所以还需要根据eCPM得到ac上胜出的百分比p(a,c),最后将a的流量累加p(a,c) * #impression

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