关键词:
背景
近一年的工作基本是围绕着广告ctr/cvr模型优化展开的,但是对竞价广告整体框架还是缺乏了解,最近准备学习一下RTB相关的内容,笔记主要围绕着Display Advertising with Real-Time Bidding (RTB) and Behavioural Targeting 这篇文章学习
Bid Landscape Forecasting
在RTB中,作为广告主(或者DSP方)而言,关键问题其实是2个,一个是是否应该出价,第二个是应该出多少价,对于第一个问题,一般可以根据广告素材的预估ctr/cvr等判断预期收益决定,对于第二个问题则比较复杂一点;因为在RTB中,只有竞价成功了才能知道真实的计费是多少(对于一价而言就是bid,对于二价而言则需要看其他的报价),由于在每次报价之前不知道其他的报价,因此需要根据历史的一些统计经验值或者模型来预估本次出价,这个就是bid landscape forcasting.
了解几个基本的概念:
winning probability: 给定出价
b
x
b_x
bx 和广告特征
x
x
x 单次请求赢得展示的胜率
P
(
w
i
n
∣
x
,
b
x
)
P(win|x,b_x)
P(win∣x,bx)
q
x
(
x
)
≡
P
(
w
i
n
∣
x
,
b
x
)
⋅
p
x
(
x
)
q_x(x) \\equiv P(win|x,b_x) \\cdot p_x(x)
qx(x)≡P(win∣x,bx)⋅px(x)
其中
q
x
(
x
)
q_x(x)
qx(x) 表示广告得到展示的概率,
p
x
(
x
)
p_x(x)
px(x) 表示发起竞价的概率,
P
(
w
i
n
∣
x
,
b
x
)
P(win|x,b_x)
P(win∣x,bx) 表示竞价的胜率
假设我们已经知道市场上出价z的分布
P
z
(
z
)
P_z(z)
Pz(z) ,那么胜率可以描述为:
w
(
b
x
)
≡
∫
o
b
x
p
z
(
z
)
d
z
w(b_x) \\equiv \\int_o^b_xp_z(z)dz
w(bx)≡∫obxpz(z)dz
几种常见的bid landscape forecasting
Tree-based log-normal model
这种方法来自Yahoo的一篇文章Bid Landscape Forecasting in Online Ad Exchange Marketplace,方法是对于adset级别的广告素材,先将历史统计的竞价信息按照特征树的方式先做一个树路径划分,每个树的路径的叶子节点值是match这个特征路径的bid,文章对这种树结构做了一个优化:对于不存在的节点将以*补充,如下图所示:
特征树划分好之后,使用GBDT去拟合历史报价,从而学习到每条路径的预估bid值,当一个新的request来的时候,则可以根据match到路径的预估值和历史报价进行本次报价预估均值和标准差。在获取到每个adset级别的均值 E[s] 和标准差 std[s] 之后,文章假设每个adset的bid分布是对数正态分布:
可以求解到
对于campaign级别的竞价,paper假设一个campaign的bid是这个campaign下面每个adset的混合分布:其中
censored linear regression
线性拟合方法就比较简单,对于广告素材 x ,使用一个参数 \\beta 来拟合出价bid: z ^ = β x \\hatz = \\beta x z^=βx , Pre- dicting winning price in real time bidding with censored data 这篇paper用下面的似然函数来建模:
本质上是对于win的事件,让 β x \\beta x βx 尽量去拟合bid,对于lose的事件,让 β x \\beta x βx 尽量出价比bid高点
survival model
survival model是一种基于统计的预估出价(二价)分布模型,实现步骤如下
将所有出价历史按照bid从小到大排序成
<
b
i
,
w
i
,
z
i
>
i
=
1...
N
<b_i,w_i,z_i>_i=1...N
<bi,wi,zi>i=1...N ,其中
b
i
b_i
bi 是第i次的出价,
w
i
w_i
wi表示是否赢得此次出价,
z
i
z_i
zi表示本次胜出的价格
将上述的数据按照bid从小到大转换成
<
b
j
,
d
j
,
n
i
>
j
=
1...
M
<b_j,d_j,n_i>_j=1...M
<bj,dj,ni>j=1...M 形式,其中dj表示胜出价为
b
j
−
1
b_j-1
bj−1胜出的次数,
n
j
n_j
nj表示出价为
b
j
b_j
bj-1不能胜出的次数,以下面示例图为例,当计算
b
j
b_j
bj=3的时候,那么
d
j
d_j
dj=1(wining_prirce为
b
j
b_j
bj-1的胜出次数),
n
j
n_j
nj为4(出价为
b
j
b_j
bj-1时候失败的次数)。本质上计算的是当bid增加一块钱(假设单位是元)胜出的概率为:
d
j
n
j
\\fracd_jn_j
njdj ,对应的lose概率为
n
j
−
d
j
n
j
\\fracn_j-d_jn_j
njnj−dj
对于出价为
b
x
b_x
bx,lose的概率为
l
(
b
x
)
=
∏
b
j
<
b
x
n
j
−
d
j
n
j
l(b_x) = \\prod_b_j<b_x\\fracn_j-d_jn_j
l(bx)=bj<bx∏njnj−dj,win的概率为
w
(
b
x
)
=
1
−
∏
b
j
<
b
x
n
j
−
d
j
n
j
w(b_x) =1- \\prod_b_j<b_x\\fracn_j-d_jn_j
w(bx)=1−bj<bx∏njnj−dj
竞价策略优化
竞价策略主要针对广告需求方,根据每次请求的context(广告素材、用户行为等)判断需不需要出价以及出多少价,主要流程可以用下图描述:
和搜索广告不同的是,RTB是针对每次的展示竞价,而不是针对搜索关键词出价,因此RTB对广告主(或者DSP)来说,需要更实时且精准的预估.
RTB竞价策略通常包括两个部分:Utility Estimation和Cost Estimation。Utility Estimation一般指赢得这次展示的期望收益,
rtb竞价流控-budgetpacing
...系rtbbiddingstragegy的相关内容,这一篇主要介绍的是RTB竞价中的流控策略:budgetpacing,主要内容是让广告主预算平稳花完,防止出现预算突然花完这种情况。[注:本笔记主要围绕着DisplayAdvertisingwithReal-TimeBidding(R... 查看详情
rtb竞价介绍
RTB(RealTimeBidding),中文名为实时竞价,是一种利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术,是当前互联网广告的一种主要模式。 RTB模式使得广告主能在合适的时间将合适的... 查看详情
实时竞价(rtb)介绍(基础篇)
前言:说到“实时竞价”大家一定都不陌生,那么为何如今实时竞价发展这么迅猛,当然这个主要得益于总体移动互联网环境的成熟,以及中国本地移动广告市场出现爆发式增长。那么到底什么是实时竞价?这个流程是如何的呢... 查看详情
大数据营销名词解释:rtb,dsp,ssp,adexchange
RTB(RealTimeBidding,实时竞价)定义:是一种利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。RTB并不是新鲜事物,RealTimeBidding(即时竞价)在广告行业中早已耳熟能详。传统的互联网... 查看详情
一分钟读懂互联网广告竞价策略gfp+gsp+vcg
...http://ju.outofmemory.cn/entry/116780 一分钟读懂互联网广告竞价策略GFP+GSP+VCG两个广告位,三家广告主竞价,广告平台究竟应该制定广告竞价策略呢?这是本文即将分享的一个问题。一、前序知识-传统竞价策略英式拍卖(EnglishAuction... 查看详情
股指期货高频数据机器学习预测(代码片段)
...日9:30-11:30,13:00-15:00,快照频率3秒。股价的形成分为集合竞价和连续竞价–集合竞价:9:15-9:25,开盘集 查看详情
sem竞价策略之如何投放竞品词
SEM竞价的老手应该都知道,所谓的竞品词是指竞争对手的品牌关键词。通常以品牌简称、全称,也可以品牌+产品或者地域+品牌等,如果竞争对手有其独有的内容,比如专利、独家荣誉、独家产品等,关于这些内容的关键词也可以... 查看详情
求集合竞价规则选股方法的策略源码
针对于股市开盘竞价的选股量化策略#coding=utf-8from__future__importprint_function,absolute_import,unicode_literalsfromgm.apiimport*'''本策略基于掘金量化平台本策略通过获取SHSE.000300沪深300的成份股数据并统计其30天内开盘价大于前收盘价... 查看详情
dspssprtbadx(概念通俗解释)
...行,效果好久追加费用,效果不好就暂停投放。RTB:实时竞价 当小米把UC头条的某个广告位买下来的同时,也有好多其他的购买者也买了这个广告位,比如华为刚好也有新机发布,也买了这个广告位,那么这个广告位在展示... 查看详情
通俗说说dspssprtbdmp是什么
...,不能分开。 1、RTB(RealTimeBidding,实时竞价): 定义:是一种利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。 个人理解:如果把互联网比作... 查看详情
hackademic:rtb2(代码片段)
DescriptionName:Hackademic:RTB2Daterelease:6Sep2011DHCPservice:EnabledIPaddress:AutomaticallyassignTask:getrootandreadthefilekey.txtDownload(Size:951MB)Download(Mirror):https://download.vulnhub.com/ha 查看详情
深度学习的策略都有哪些
学习策略作为一个完整的概念,是在布鲁纳1956年提出“认知策略”以后出现的。但时至今日,学习策略仍然没有一个公认的定义。根据已有研究可归纳为以下三种观点:(1)把学习策略看作是内隐的学习规则系统(杜菲,1982)... 查看详情
主键生成策略----hibernate框架学习
...,而在实体类的映射文件配置中有一个配置项是主键生成策略,当时并没有深入地学习,只是知道常用的有“native”的生成策略,那么,轻风暖云今天将会对主键生成策略的几个策略属性进行详细学习和记录。主键生成策略学习... 查看详情
强化学习策略优化理论
进化策略和强化学习的区别?
】进化策略和强化学习的区别?【英文标题】:DifferencebetweenEvolutionaryStrategiesandReinforcementLearning?【发布时间】:2019-04-1720:32:43【问题描述】:我正在学习机器人强化学习中采用的方法,并且遇到了进化策略的概念。但我无法理... 查看详情
text阶段性代码9-rtb,头条双路接入完成(代码片段)
学习笔记tf037:实现强化学习策略网络
...。强化学习模型根据环境状态、行动和奖励,学习出最佳策略,以最终结果为目标,不能只看某个行动当下带来的利益,还要看行动未来带来的价值。AutoEncoder属于无监督学习,MLP、C 查看详情
《华为hcie安全认证》学习笔记|智能策略
...#xff1a;《乾颐堂HCIP-HCIE-security安全2019年录制》 针对安全策略较多问题:重复、包含、策略过大、策略顺序错误(大的策略在前,小的策略在后)、未配置内容安全 三大功能冗余策略分析:比较安全策略匹配... 查看详情