廣告演算法

⑴ 騰訊社交廣告的演算法大賽是屬於什麼范疇，是需要有哪方面的知識

騰訊社交廣告是由騰訊公司推出的效果廣告系統。依託於騰訊海量優質流量資源，給廣告主提供跨平台、跨終端的網路推廣方案，並利用騰訊大數據處理演算法實現成本可控、效益可觀、智能投放的互聯網效果廣告平台。
騰訊網、騰訊新聞客戶端、AIO迷你首頁、微信新聞插件、手Q新聞插件、騰訊視頻、騰訊視頻客戶端等海量平台資源，您可以選擇這些平台查看廣告資源的位置和形式，選擇適合自己的資源位投放。

⑵ 微信朋友圈裡的廣告演算法是怎樣的

這個不是很清楚的，不過「億企發」好像可以不花錢使用，我正在用不錯

⑶ 廣告演算法工程師有哪些核心競爭力

有些項目技術已經成熟了，誰都能做的差不多，這些項目就別被機器學習這些術語蒙住眼睛，他們本質上就和用現成代碼搭個論壇差不多，，也沒什麼技術。但是有一些項目是真正困難的。以做工程來類比困難的項目，我們不敢交給新手負責，因為新手會把架構做的一團糟，，最後結果很明顯。就是項目失敗。機器學習項目其實也是類似的，大家也許有一個感覺，任何人隨便發明幾個特徵找點數據跑一，都能出結果，所以好像機器學習項目不容易失敗。但是什麼是項目的失敗？工程項目的失敗是做不出來，這很清楚，機器學習項目的失敗按照李航老師的說法是：項目的效果達不到用戶的期望。一個項目需要90的accuracy，只能做到80那就是失敗，競爭對手有90的accuracy，我們只能做到80，那也是失敗。所以，真正困難的機器學習項目，需要大量的知識和經驗。經驗和知識真的有價值嗎？在傳統工程項目中我們從不懷疑，因為老手總是能做出來而新手總是搞得一團糟。但機器學習不是如此，隨機性總是存在，運氣好的新手有時會比老手做出更大的貢獻。但是從長遠來看隨機性會被無數出的嘗試平滑下來，每個人都會收斂到自己真正的能力。以我個人的淺見，最寶貴的經驗不是書上或者論文中明白寫出來的，，而是一整套方法論。

1，問題是什麼？

2，用什麼指標來度量？3，問題的復雜度是什麼量級？4，模型不好，本質上就是模型復雜度沒有匹配問題復雜度，哪裡是模型復雜度的瓶頸？**，標注數據。**，人的智慧，創造有價值的特徵，還是說可以用深度學習來創造feature?**，海量用戶行為數據。**，模型的調整，過於簡單的模型，相當於強行約束了復雜度的上限，使得明明有海量的數據硬是用不上。5，找不到便利的數據和特徵，，就可以想想是否能把問題分解成子問題，，也許在子問題空間下，，你能想到更好的特徵，數據和模型，，同時分解了問題，，就能夠引入更多的人員來並行工作。6，知道怎麼做干凈的實驗，系統性的探索所有的可能性，排除無關因素。

⑷ 廣告中的CPM是怎麼計算出來的

千人價格（CPM）=（廣告費用/到達人數）×1000，其中廣告費用/到達人數通常以一個百分比的形式表示，在估算這個百分比時通常要考慮其廣告投入是全國性的還是地域性的，通常這兩者有較大的差別。

千人成本是一種媒體或媒體排期表（SCHEDULING）送達1000人或"家庭"的成本計算單位。這可用於計算任何媒體，任何人口統計群體及任何總成本。

它便利說明一種媒體與另一種媒體、一個媒體排期表與另一媒體排期表相對的成本。千人成本並非是廣告主衡量媒體的唯一標准，只是為了對不同媒體進行衡量不得已而制定的一個相對指標。衡量一個媒體價值的數字。

(4)廣告演算法擴展閱讀：

缺陷

1、不同媒體的「獨特性」

廣告公司更願意在同一媒體之內討論這個問題（如30秒鍾的有線電視廣告等於30秒鍾的普通電視廣告），而不願作跨媒體比較（如30秒鍾的有線廣告等於一個網上標題廣告）。

同樣是覆蓋千個群體，一次 30 秒電視廣告跟一個刊登在晚報上的平面廣告，或者是一幅張貼在商場大堂的海報所達到的廣告效果是截然不同的。

2、覆蓋率數字的不可靠性

國內仍以電視收視研究最為全面，可計算特定目標群體被覆蓋的人口數字。報刊平面廣告則只有 ACNielsen所提供的主要城市的分析。至於其他媒體覆蓋率的數字則大多是推算出來的約數（有些更由媒體提供），更別提按不同目標的受眾進行推算，對其准確性應有一定保留。

3、展露概念不明確

每千人成本准則採用的展露概念，只是潛在的展露，而不是實際的展露。當某一廣告刊登時，便可說有展露機會發生在所有受眾上，但事實上，僅有一部分人注意到該廣告，較少的人了解廣告信息的內容，更少的人才留下正確的印象。

⑸ 做廣告點擊率預測，用哪些數據什麼演算法

這個是要看你的網站展現，點擊分別是多少，一般來說，網站的訪客ip量提高了點擊率也會上升的。
介紹你去下載《極速點擊虎》軟體用吧，能助你有效的增加廣告流量和點擊率，而且極速點擊虎軟體支持每天ip數據更新，很好用的。

⑹ 如何計算CPM（每千人廣告瀏覽費）

CPM不用計算，是明確標價的。

廣告主為它的廣告顯示1000次所付的費用；如果一個Banner廣告單價是￥10/CPM，意味著每被1000人次看到就收￥10；如此類推，每10000人次看到就是￥100；CPM是評估廣告效果的指標之一。

可用於計算任何媒體，任何人口統計群體及任何總成本。它便利說明一種媒體與另一種媒體、一個媒體排期表與另一媒體排期表相對的成本。

(6)廣告演算法擴展閱讀

每千人成本准則採用的展露概念，只是潛在的展露，而不是實際的展露。當某一廣告刊登時，便可說有展露機會發生在所有受眾上，但事實上，僅有一部分人注意到該廣告，較少的人了解廣告信息的內容，更少的人才留下正確的印象。

所以，最全部的計算單位是目標受眾的人數，而不是所有受眾的總人數。這些目標受眾不僅看到廣告，而且被該廣告所刺激。可是，這種單位的人數根本不可能估計出來。

千人成本忽略了不同媒體之間的印象與影響力等質上的差別。

即使兩種媒體擁有同等數量的目標購買者，但在甲媒體（如霓虹燈）上做廣告可能會比在乙媒體（宣傳海報）上做廣告更令人信服，更有名貴感，或在其他方面有更高的質量，這很可能就是由於甲媒體的設計質量及製作質量比乙媒體好。

⑺ 騰訊廣告演算法大賽怎麼去做

這個你可以去給這些專門的團隊做

⑻ 廣告投放中dcpm演算法是什麼意思

DSP普遍採用dCPM作為結算體系，dCPM指的是dynamic CPM，與目前網路廣告市場長講的CPM方式（此CPM相應的成為flat CPM）區別。dCPM基於RTB技術誕生，指的是每一次的impression出價是變化的。其每次出價均依據廣告主廣告投放的效果來實時計算，以得出對廣告主最有利的價格，從而保證了廣告主的利益。同時又因為以impression與媒體結算，也確保了媒體的收益。

⑼ 關於百度聯盟廣告提出演算法

如果相同IP。點擊不同的廣告位，會多次結算。但是同一廣告位，是不會多次結算的哦。
網路這個系統比較先進...你懂的。

⑽ 廣告演算法是啥

基於海量的瀏覽行為，購物行為數據，進行大量的模型的運算，得出各種推薦結論，一共電商網站頁面來為用戶進行商品推薦，（猜你喜歡）