广告有效性模型

本文探讨了如何根据用户兴趣设定广告策略,包括广告位置的选择、用户关注度的匹配、信息接受度评估,以及如何通过幽默、性感、艺术等元素吸引用户,同时在价格敏感范围内进行销售策略制定。

选择:

      曝光 主要取决于广告位的天然属性。

      关注 1 不要干扰或打断用户的任务 2 明确提示推荐的原因  3. 符合用户兴趣需求

 

解释:

     理解 在用户能理解的兴趣范围。 与关注度相匹配的理解门槛。

     信息接受  1. 广告商 广告认可度,比如大型网站, 时代广场。  2. 广告位的认可度

 

态度:

    保持 艺术性带来的记忆效果。

    购买 在用户价格敏感接受范围内, 以更高的,根据敏感度区别对待的价格卖给尽多的用户。

 

测略: 幽默, 性感, 艺术, 对各个点有正反效应。  折扣(付出成本,介于广告与营销之间)

网络广告: 仿背景(文字链点接率调), 大标识, 简单。

 

### 广告精排模型的机器学习排序算法实现 广告精排模型的核心目标是通过机器学习算法对候选广告进行排序,从而优化点击率(CTR)、转化率(CVR)等关键指标。以下是关于广告精排模型中机器学习排序算法的实现细节及相关技术: #### 1. 数据预处理 在构建广告精排模型时,数据预处理是一个关键步骤。需要从用户行为日志中提取特征,包括但不限于: - 用户特征:如年龄、性别、地理位置、兴趣标签等。 - 广告特征:如广告类型、广告主信息、广告历史表现等。 - 上下文特征:如时间、设备类型、网络环境等。 这些特征可以通过特征工程方法进行处理,例如归一化、独热编码或嵌入表示[^2]。 #### 2. 模型选择 广告精排模型通常采用以下几种经典算法: - **Logistic Regression (LR)** LR 是一种简单且高效的线性模型,适用于大规模稀疏数据。其输出为概率值,用于预测用户点击广告的可能性。公式如下: ```python import numpy as np def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def lr_predict(w, x): return sigmoid(np.dot(w, x)) ``` LR 的优点在于计算效率高,适合在线场景;但其表达能力有限,难以捕捉复杂的非线性关系。 - **RankSVM** RankSVM 是一种基于支持向量机的排序算法,适用于配对法排序任务。它通过最大化正样本与负样本之间的间隔来优化排序效果。RankSVM 的核心思想是对每一对样本计算差异,并将其作为新的训练数据[^1]。 - **Deep Learning Models** 随着深度学习的发展,许多复杂的精排模型被提出,例如 DeepFM、Wide & Deep、DIN 等。这些模型能够有效捕捉用户和广告之间的交互特征。以 DIN(Deep Interest Network)为例,其核心在于通过注意力机制建模用户的兴趣序列: ```python import tensorflow as tf def attention_layer(query, keys, values): scores = tf.matmul(query, tf.transpose(keys)) weights = tf.nn.softmax(scores) output = tf.matmul(weights, values) return output ``` #### 3. 模型训练 模型训练阶段需要解决以下问题: - **损失函数设计** 对于 CTR 预估任务,常用的损失函数包括交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)和对数损失(Log Loss)。对于排序任务,可以使用 Pairwise 或 Listwise 的损失函数,例如 RankNet 的交叉熵损失或 LambdaRank 的 NDCG 损失。 - **优化算法** 常用的优化算法包括梯度下降(GD)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等。此外,FTRL(Follow-the-Regularized-Leader)优化算法因其高效性和稀疏性处理能力,在工业界广泛应用于 LR 模型的训练。 #### 4. 模型评估 模型评估阶段需要关注以下指标: - **点击率(CTR)** 衡量模型预测点击概率的准确性。 - **排序质量** 使用 NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)或 MAP(Mean Average Precision)等指标评估模型的排序效果[^1]。 #### 5. 在线服务 在实际应用中,广告精排模型需要部署到在线系统中。常见的架构包括: - **实时特征计算** 通过流式计算框架(如 Flink、Storm)实时计算用户行为特征。 - **模型推理服务** 使用 TensorFlow Serving 或 ONNX Runtime 等工具提供高性能的模型推理服务。 ---
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