广告技术有什么好会议吗?

最近,几个朋友都问我一个问题,广告技术有什么好的会议,想花点钱去看看外边的风景?虽然,真正从工程师视角讨论和分享广告技术并不太多,大部分会议会更“虚”一些,更多的是从学术,广告主,传媒,运营等角度来看问题。不管如何,乘着周末,小结一下,帮助有预算的同学参谋参谋下一段旅行!


1.数字广告行业的会议


1.1 MarTech  :



会议介绍:参加者和内容针对各个公司的CMO,主要研究公司的营销,管理,技术。内容很精彩,大多都是从广告主的角度来看营销问题,有时内容看起来比较虚,但是这些思考的人都是真正决定广告投放的方向和思路。Adobe和Salesforce是会议的老主顾,也是Marketing Cloud的主要推动者。作为主要媒体的Google&Facebook却很少参加,很少发言 :) 


会议规模地点:会议在旧金山,波士顿,伦敦等地方都有年会,有CMO的地方都可以有会议。

参考资料:http://martechconf.com

参加指数:AAAAA


1.2.SMX会议

会议介绍:SMX -- Search Marketing Expo ,这个会议历史悠久,起源于搜索广告的SEO/SEM,优化技术是其中讨论的主要问题。谷歌和微软是最大的赞助商,参加这个会议的人,都想知道如何花钱更加有效。最近几年的讨论也加入了不少社交广告(Social Ads)的优化内容。


会议规模:美国,中国,欧洲都有年会,之前在厦门,南京,上海都开过

参考资料:http://marketinglandevents.com/

参加指数:AAAA


1.3 Ad:Tech


会议介绍:这个一个会议公司,专门组织ad tech的大会,会议规模也比较大,由于一个好名字,多年受到很多公司追捧,内容也比较偏技术,且比较前沿,最近几次会议的热点包括,TV程序化,Chatbot营销,移动标准等等。


会议规模:在美国,日本,欧洲都有年会,偶尔也在上海开会

参考资料:http://ad-tech.com

参加指数:AAAA


1.4. AAMP 大会



会议介绍:AAMP-(Association for Audience Marketing Professionals) 主要讨论一些基于受众的营销(有点废话,所有广告都是基于人的),这个会议偏圈子一些,话题有些新颖,但也比较实用。讨论话题包括受众管理,受众创新营销,营销实践等等。

会议规模:美国年会

参考资料:http://audiencemarketing.org

参加指数:AAAA


1.5  AAA(美国广告学会年会) Annual  Conference


内容介绍:美国广告学会的年会,里面有一半的内容来自于大学和研究所。今年的讨论话题包括计算广告原理(Conceptualization),计算广告,数据分析

会议规模:美国年会

参考资料:http://www.aaasite.org/


参加指数:AAA


2. 计算广告相关的会议:


2.1 数据挖掘的知识发现

相关的会议往往有不错的好的广告,搜索,推荐的技术文章,雅虎,微软,谷歌,Facebook也常有好的论文和演讲。 特别是KDD,每一年论文集中都有不少搜索广告,广告机器学习的论文。这类会议比较多,这里列出前10个最有影响力的会议。



参加指数:AAAAA


2.2 国内技术大会的一些广告技术专场


去年的Info QCon会议,第一次增加了广告技术专场,非常受欢迎,我也有幸受邀参加了第一次广告技术专场 (我的分享见 小米广告交易平台(MAX)的架构实践)。另外,除了QCon之外,还有InfoQ的Arch Summit,优快云的软件开发大会,都会有一些广告技术的演讲。如果有自己相关的内容,都值得一听。


参加指数:AAAAA



3. 结束语

相比很多开源的单纯大数据技术,广告技术是融合技术和业务,因此大部分公司在对外分享交流方面都有严格的规定。不管怎样,希望这些信息帮助大家找到一些有趣,有料,有用的广告技术会议。


//注意:参加指数,纯属个人非科学观点


<完>


我的相关参考文章


广告技术:

互联网广告的归因分析(Attribution Analysis) (新!)

MarTech是广告主视角的的营销,技术和管理

广告点击率预估是怎么回事?

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两分钟搞明白Beacon,iBeacon和EddyStone

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Java技术:

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致青春,Java 20年!


大数据分析:

逆流而上,独辟蹊径的Oracle Exadata数据库

彪悍开源的分析数据库-ClickHouse


作者介绍:


欧阳辰,小米MIUI商业产品部 架构师/主管,超过16年的互联网老兵,负责广告平台架构和数据平台,曾负责微软移动Contexual Ads广告平台,参与Bing搜索引擎IndexServe的核心模块研发,有空也会在个人微信公众号“互联居”中,分享一些互联网技术心得,订阅“互联居”公众号,与作者直接交流。


标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)结合高斯过程回归(GPR)进行磁场辅助的SLAM(同步定位与地图构建)研究,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模,有效捕捉磁场分布的非线性特征,同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据,实现移动机器人在复杂环境中的精确定位与地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度与鲁棒性,尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位与地图构建;②为磁场SLAM系统的设计与优化提供算法参考和技术验证平台;③帮助研究人员深入理解EKF与GPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节,重点关注高斯过程回归的训练与预测过程以及EKF的状态更新逻辑,可通过替换实际磁场数据进行实验验证,进一步拓展至多源传感器融合场景。
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