本书是计算广告领域经典之作,是该领域首本图书!
本书第1版和第2版出版以后,获得的业界反响超乎了我们的想象。实际上,本书已经广泛被互联网公司采用,作为商业化相关部门的培训教程,甚至还成了某大公司商业化部门年会时的”阳光普照奖”奖品。
◎编辑推荐
经过一段时间的补充与修订,我们向读者奉上这次的新版。
新版新增了竞价广告的产品脉络、计算分工带来的产品方向的演进,以及智能投放的产品原理。
希望本书能帮助读者深入了解互联网流量与数据变现,洞察互联网增长与财富的秘密,搭建商业化与获客的产品技术体系。
对以下读者,我们相信本书值得一读:
● 互联网公司的商业化、大数据和用户增长部门的朋友;
● 传统广告与数字广告从业者;
● 对推荐、大数据、人工智能技术的应用有兴趣者;
● 转型中的传统企业和创业公司的战略决策者;
● 计算机相关专业学生。
◎内容简介
计算广告是一项新兴的研究课题,它涉及大规模搜索和文本分析、信息获取、统计模型、机器学习、分类、优化以及微观经济学等诸多领域的知识。本书从实践出发,系统地介绍计算广告的产品、问题、系统和算法,并且从工业界的视角对这一领域进行具体技术的深入剖析。
本书立足于广告市场的根本问题,从计算广告各个阶段所遇到的市场挑战出发,以广告系统业务形态的需求和变化为主线,依次介绍合约广告系统、竞价广告系统、程序化交易市场等重要课题,并对计算广告涉及的关键技术和算法做深入的探讨,包括深度学习的基础方法论及其在计算广告中的应用,这一版加入了竞价广告的产品脉络、计算分工带来的产品方向的演进和智能投放的产品原理等内容。
无论是互联网公司商业化部门的产品技术人员,还是对个性化系统、大数据变现或交易有兴趣的产品技术人员,传统企业互联网化进程的决策者,传统广告业务的从业者,互联网创业者,计算机相关专业研究生,都会从阅读本书中受益匪浅。
刘鹏(@北冥乘海生),在清华大学获得博士学位后,加入微软亚洲研究院,从事人工智能研究,后参与创建雅虎北京研究院,出任高级科学家。他还曾任MediaV首席科学家、360商业化首席架构师、科大讯飞副总裁等职。在多年从业经历中,他一直致力于将人工智能方法与海量数据相结合来解决工业界问题,负责过多个大型互联网商业产品体系。
他特别重视计算广告和大数据技术的普及,他讲授的“计算广告”在网易云课堂有超过5万名学生,已经成为业界进行相关培训的基础教程。他还曾担任北京大学、中国传媒大学等高校客座教授,讲授计算广告相关课程,为推动中国广告产业的数字化、智能化做出了贡献。
王超(@德川),于北京大学获得硕士学位后,曾就职于微博、汽车之家等公司的广告部门,从事计算广告领域的研究和实践工作。现任百度杰出研发架构师,从事个性化推荐领域相关的工作。
从数据分析开始,以数据结束,这样的闭环式迭代是最适合商业产品的开发模式。
——引自章节:第3章在线广告产品概览
也就是说,按某种市场意图接触相应的人群,进而影响其中的潜在用户,使他们选择某产品的概率增加,或者对产品性价比的苛求程度降低,这才是广告的根本目的。至于短期内的转化效果,由于市场意图或媒体性质的不同,并不是直接可比的。换句话说,如果仅仅以转化效果为目的来思考问题,可能会背离投放广告的正确方法论。举个例子,某感冒药广告商如果以短期效果导向,那么最佳的策略是把广告投放给那些现在已经感冒的人,不过这显然是一个荒谬的决策;再比如,某汽车广告商为了提升自己的品牌形象,希望对自己竞品品牌的用户加强宣传,而对于这部分人群,广告的直接效果甚至有可能比随机投放还要差。认清这一概念,有助于在遇到多种广告渠道的效果比较时,避免得出偏颇的结论。广告的“低成本”是与那些由市场或销售人员完成的劝服活动成本相对而言的,实际上是广告搭了媒体流量和影响力的便车。要确定是否真的成本较低,需要用到投入产出比(returnoninvestment,ROI)这一评价指标,即某次广告活动的总产出与总投入的比例。实践中,广告活动的总投入容易确定,但总产出却不一定明确且可衡量,特别是在投放以中长期收益为目标的品牌广告时。因此,绝对的ROI有时难以计算,不过通过各个渠道之间的对比,我们仍然可以评估广告的成本是否令人满意。
——引自章节:1.3广告的定义与目的
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