[Part 4]广告投放当中的数据监测

本文详细介绍了广告投放过程中的结算流程和技术手段,包括如何通过SSP或AdExchange进行广告展示机会的分配,以及如何确保展示数据和点击数据的质量。文中还提到了第三方广告监测公司的作用及其如何提供客观的第三方展示和点击报告。

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回顾广告投放过程中,是从媒体端发起一次“谁在什么开发者的什么媒体的什么广告位上产生一次曝光展示机会”,SSP 或Ad Exchange收到该请求后,根据业务请求分发给广告系统,由广告系统填充一个合适的Response返回给SSP/Ad Exchange,再传输给媒体端进行展示。在整个结算过程中,媒体、流量交易平台、广告平台都会根据自己的结算系统进行展示数据或点击数据的统计。


以ADXING广告行为例,其广告结算是按CPM或者CPC进行,所以作为结算依据的展示数和点击数需要的是一份“干净”的数据。也因此需要采取一定的技术手段对HTTP的监测链接进行如下约束,以尽量保证数据质量

1.   必须由客户端发起,不可以服务器转发的形式发起;

2.   展示监控和点击监控的发起顺序必须符合逻辑,不能提前发起;

3.   监测链接需要包含广告传输过程中的必要字段以验证数据真实有效。

常用的检测字段如下:

a.   OS

b.   IMEI (明文或MD5, SHA1加密)

c.   MAC(明文或MD5, SHA1加密)

d.   IDFA (明文或MD5, SHA1加密)

e.   AndroidID(明文或MD5, SHA1加密)

f.    IP

g.   Timestamp

其中,第3条当中的字段验证由广告平台进行替换后以response的形式返回给媒体,最终由媒体进行上报。

对于广告主而言,如果广告投放和广告检测工作都由一家公司完成,则很难避免既当运动员又当裁判的信任问题。由此也催生了一些专业的第三方广告监测公司如AdMaster、秒针等,他们将媒体上报的展示和点击数据,经过自身技术的ETL最终形成一份“干净”的、客观的第三方展示&点击报告,用于广告主与广告服务商的数据核对与结算。 


资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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