基于用户行为序列的移动广告动态创意优化

22/25基于用户行为序列的移动广告动态创意优化第一部分用户行为序列分析 2第二部分动态创意优化策略 4第三部分广告创意与用户行为关联 7第四部分优化目标与评估指标 11第五部分数据挖掘与算法建模 13第六部分用户画像与定向投放 15第七部分实时优化与个性化展示 18第八部分效果评估与改进策略 22

第一部分用户行为序列分析关键词关键要点用户行为序列分析

1.定义：用户行为序列是指用户与移动应用或广告的不同交互事件按时间顺序排列形成的序列。用户行为序列可以帮助我们了解用户行为模式和兴趣偏好。

2.优势：用户行为序列分析是移动广告动态创意优化中的关键技术之一。通过分析用户行为序列，我们可以了解用户对不同广告素材的反应，从而优化广告素材，提升广告效果。

3.挖掘用户行为序列的价值：我们可以通过以下方式挖掘用户行为序列的价值：

-确定用户兴趣：通过分析用户行为序列，我们可以了解用户对哪些话题和内容感兴趣。

-预测用户行为：通过分析用户行为序列，我们可以预测用户未来的行为，从而为其提供个性化推荐。

-优化广告投放：通过分析用户行为序列，我们可以优化广告投放策略，提高广告效果。

用户行为序列分析方法

1.基于时间序列分析的方法：这种方法将用户行为序列视为时间序列数据，并使用时间序列分析技术来分析用户行为模式。

2.基于马尔可夫链分析的方法：这种方法将用户行为序列视为一组状态序列，并使用马尔可夫链来建模用户行为模式。

3.基于聚类分析的方法：这种方法将用户行为序列聚类成不同的组，并分析不同组用户的行为模式。#基于用户行为序列的移动广告动态创意优化

用户行为序列分析

用户行为序列分析是指对用户在移动广告中的行为数据进行分析，从中提取出有价值的信息，从而更好地理解用户行为，并优化广告投放策略。用户行为数据包括但不限于：

*点击行为：用户点击广告的次数和位置。

*曝光行为：用户看到广告的次数和位置。

*转化行为：用户点击广告后完成的转化操作，例如下载、注册、购买等。

*停留时间：用户在广告上停留的时间。

*互动行为：用户与广告的互动行为，例如滑动、缩放、点击按钮等。

行为序列提取方法

用户行为序列提取方法主要有以下几种：

*基于时间窗口：将用户在一段时间内（例如1天、1周、1个月）的行为数据提取出来，形成一个行为序列。

*基于事件触发：当用户发生某个特定事件时（例如点击、下载、注册等），将用户在此事件前后一段时间（例如1天、1周、1个月）的行为数据提取出来，形成一个行为序列。

*基于状态转换：当用户在广告中的状态发生变化时（例如从浏览状态到点击状态），将用户在此状态转换前后一段时间（例如1天、1周、1个月）的行为数据提取出来，形成一个行为序列。

基于用户行为序列的移动广告优化方法

用户行为序列分析可以为移动广告优化提供以下策略：

*优化广告创意：广告创意是影响用户点击行为的关键因素之一。通过分析用户行为序列，可以了解用户对不同广告创意的反应，并优化广告创意，提高广告点击率。

*优化广告投放策略：广告投放策略是决定广告展示给哪些用户的关键因素之一。通过分析用户行为序列，可以了解不同用户群体的行为特点，并优化广告投放策略，将广告投放给最有可能点击和转化的用户群体。

*优化广告素材：广告素材是广告创意的一部分，也是影响用户点击行为的关键因素之一。通过分析用户行为序列，可以了解用户对不同广告素材的反应，并优化广告素材，提高广告点击率。

*优化广告展示位置：广告展示位置是指广告在页面上的位置。通过分析用户行为序列，可以了解不同广告展示位置的点击率和转化率，并优化广告展示位置，将广告展示在最有可能被用户点击和转化的位置。

结论

用户行为序列分析是移动广告优化的一项重要技术，可以为广告主提供valuable见解，帮助广告主优化广告创意、广告投放策略、广告素材和广告展示位置，从而提高广告点击率和转化率。第二部分动态创意优化策略关键词关键要点动态创意优化策略

1.广告创意动态优化技术的发展与应用，包括其历史发展、技术原理和应用案例。

2.动态创意优化策略的理论基础，包括多臂老虎机算法、增强学习和强化学习等方法。

3.动态创意优化策略在移动广告中的典型应用，包括广告投放效果评估方法、广告素材选择策略和广告展示策略。

动态创意优化策略的优势

1.提高广告点击率和转化率。动态创意优化策略可以根据用户行为数据实时优化广告创意，提高广告对用户的影响力，从而提高广告点击率和转化率。

2.降低广告成本。动态创意优化策略可以根据用户行为数据实时调整广告出价，将广告投放在最有可能转化为销售的受众群体，从而降低广告成本。

3.简化广告创意制作流程。动态创意优化策略可以自动生成广告创意，无需人工干预，从而简化广告创意制作流程，节省广告创意制作时间和成本。

动态创意优化策略的挑战

1.数据质量和隐私问题。动态创意优化策略依赖于用户行为数据，因此数据质量和隐私问题是关键挑战。

2.算法复杂度和计算成本。动态创意优化策略的算法通常很复杂，需要大量计算资源，因此计算成本是一个挑战。

3.实时性要求。动态创意优化策略需要实时优化广告创意，因此实时性要求很高，这对广告系统和技术提出了更高的要求。

动态创意优化策略的未来趋势

1.人工智能技术在动态创意优化策略中的应用。人工智能技术可以帮助广告主更深入地理解用户行为数据，并自动生成更有效的广告创意。

2.动态创意优化策略与其他数字营销策略的整合。动态创意优化策略可以与其他数字营销策略，如社交媒体营销、搜索引擎营销和电子邮件营销等整合，以提高广告整体效果。

3.动态创意优化策略在新的广告平台上的应用。动态创意优化策略可以应用于新的广告平台，如视频广告、社交媒体广告和移动广告等，以提高广告效果。一、动态创意优化概述

动态创意优化（DynamicCreativeOptimization，DCO）是一种广告技术，允许广告主根据实时数据自动生成和定制广告创意。这使得广告主能够根据每个用户的个人兴趣、行为和背景，向他们展示最相关和最有效的广告。

二、动态创意优化策略

动态创意优化有多种策略，以下是一些常用的策略：

1.A/B测试：A/B测试是一种比较两种或多种广告创意（或广告活动）性能的实验方法。广告主可以创建多个广告创意版本，然后通过A/B测试确定哪个版本效果更好。

2.多臂老虎机算法：多臂老虎机算法是一种用于在多个选择中进行决策的算法。在动态创意优化中，多臂老虎机算法可以用于决定向每个用户展示哪个广告创意版本。

3.强化学习：强化学习是一种机器学习方法，它允许算法通过与环境互动来学习。在动态创意优化中，强化学习算法可以用于学习哪些广告创意版本对每个用户最有效。

4.深度学习：深度学习是一种机器学习方法，它允许算法从大量数据中学习复杂的模式。在动态创意优化中，深度学习算法可以用于学习哪些广告创意版本对每个用户最有效。

三、动态创意优化优势

动态创意优化具有许多优势，包括：

1.提高点击率和转化率：动态创意优化可以根据每个用户的个人兴趣、行为和背景，向他们展示最相关和最有效的广告。这可以提高点击率和转化率。

2.降低成本：动态创意优化可以帮助广告主降低成本。通过只向最有可能点击或转化广告的用户展示广告，广告主可以减少广告支出。

3.改善用户体验：动态创意优化可以为用户提供更好的体验。通过向用户展示最相关和最有效的广告，广告主可以减少对用户的干扰。

四、动态创意优化应用

动态创意优化可以应用于多种营销活动，包括：

1.品牌推广：动态创意优化可以帮助品牌推广人员提高品牌知名度和品牌形象。通过向用户展示最相关和最有效的广告，品牌推广人员可以增加用户对品牌的兴趣。

2.绩效营销：动态创意优化可以帮助绩效营销人员提高广告点击率和转化率。通过只向最有可能点击或转化广告的用户展示广告，绩效营销人员可以减少广告支出。

3.活动营销：动态创意优化可以帮助活动营销人员提高活动参与度。通过向用户展示最相关和最有效的广告，活动营销人员可以增加用户对活动的兴趣。

五、动态创意优化未来发展

动态创意优化是一种快速发展的技术。随着机器学习和人工智能的发展，动态创意优化技术将变得更加智能和有效。在未来，动态创意优化将成为营销人员必不可少的一种工具。第三部分广告创意与用户行为关联关键词关键要点广告创意与用户行为关联研究

1.移动设备的普及和移动互联网的发展，使得移动广告成为商家推广产品和服务的主要方式之一。

2.广告创意是移动广告的关键因素，它直接影响着用户的点击率和转化率。

3.用户行为序列是用户在移动设备上的一系列行为记录，它可以反映用户的兴趣和需求。

4.广告创意与用户行为序列关联研究，就是通过分析用户行为序列来了解用户的兴趣和需求，从而为用户提供个性化的广告创意，提高广告的点击率和转化率。

用户行为序列挖掘技术

1.用户行为序列挖掘技术是提取有价值的信息的技术。

2.用户行为序列挖掘技术的发展，对移动广告的个性化和精准化起着重要的作用。

3.用户行为序列挖掘技术可以应用于不同的领域，如推荐系统、搜索引擎、欺诈检测等。

广告创意生成技术

1.广告创意生成技术是根据用户行为序列生成广告创意的技术。

2.广告创意生成技术的发展，为移动广告的个性化和精准化提供了技术支撑。

3.广告创意生成技术可以应用于不同的领域，如新闻生成、诗歌生成、音乐生成等。

广告创意评估技术

1.广告创意评估技术是评估广告创意质量的技术。

2.广告创意评估技术的发展，为移动广告的优化和改进提供了依据。

3.广告创意评估技术可以应用于不同的领域，如产品设计、用户体验、市场营销等。

广告创意优化技术

1.广告创意优化技术是根据广告创意评估结果对广告创意进行优化和改进的技术。

2.广告创意优化技术的发展，为移动广告的绩效提升提供了保障。

3.广告创意优化技术可以应用于不同的领域，如搜索引擎优化、社交媒体营销、电子商务等。

广告创意动态优化技术

1.广告创意动态优化技术是根据用户行为序列的变化对广告创意进行动态优化和改进的技术。

2.广告创意动态优化技术的发展，为移动广告的实时性和有效性提供了保障。

3.广告创意动态优化技术可以应用于不同的领域，如在线广告、移动广告、视频广告等。一、广告创意与用户行为关联概述

广告创意与用户行为关联是指广告创意的表现形式（如文案、图片、视频等）与用户行为（如浏览、点击、转化等）之间存在相关性。广告创意的内容和形式可以影响用户对广告的感知和反应，进而影响广告的点击率、转化率等指标。广告主可以通过分析用户行为数据，挖掘广告创意与用户行为之间的关联，从而优化广告创意，提高广告效果。

二、广告创意与用户行为关联的主要影响因素

影响广告创意与用户行为关联的主要因素包括：

（一）广告创意的类型：不同类型的广告创意可能对用户行为产生不同的影响。例如，视频广告比图片广告更能吸引用户注意力，因此可能具有更高的点击率。

（二）广告创意的内容：广告创意的内容与用户行为关联密切。相关性强的广告创意更有可能引起用户的兴趣，吸引用户点击并进行转化。

（三）广告创意的形式：广告创意的形式也对用户行为有一定的影响。例如，图片广告比文字广告更能吸引用户的注意力，因此可能具有更高的点击率。

（四）广告投放的时机：广告投放的时机也会影响用户行为。在用户更有可能点击或转化的时间投放广告，可以提高广告效果。

（五）广告受众特征：广告受众的特征，如年龄、性别、职业、兴趣爱好等，也会影响广告创意与用户行为关联。

三、挖掘广告创意与用户行为关联的方法

挖掘广告创意与用户行为关联的方法主要包括：

（一）数据收集：数据收集是挖掘广告创意与用户行为关联的基础。广告主可以通过多种渠道收集用户行为数据，如广告点击数据、转化数据、用户画像数据等。

（二）数据分析：数据分析是挖掘广告创意与用户行为关联的核心步骤。广告主可以通过数据分析工具，对收集到的用户行为数据进行分析，找出广告创意与用户行为之间的相关性。

（三）关联挖掘：关联挖掘是挖掘广告创意与用户行为关联的重要方法之一。关联挖掘是一种数据挖掘技术，可以找出数据集中不同变量之间的相关关系。广告主可以通过关联挖掘算法，找出广告创意与用户行为之间的关联规则。

四、广告创意与用户行为关联的应用

广告创意与用户行为关联可以应用于多种场景，例如：

（一）广告创意优化：广告主可以通过分析广告创意与用户行为关联，找到表现更好的广告创意，从而优化广告创意，提高广告效果。

（二）广告投放策略优化：广告主可以通过分析广告创意与用户行为关联，找到更适合不同受众的广告创意，从而优化广告投放策略，提高广告效果。

（三）广告受众画像构建：广告主可以通过分析广告创意与用户行为关联，构建出广告受众的画像，从而更精准地定位广告受众，提高广告效果。

（四）广告效果评估：广告主可以通过分析广告创意与用户行为关联，评估广告效果，找出需要改进的地方，从而优化广告创意和广告投放策略。

广告创意与用户行为关联是广告投放的重要环节。广告主可以通过分析广告创意与用户行为关联，找到表现更好的广告创意，优化广告投放策略，构建出广告受众的画像，评估广告效果，从而提高广告效果。第四部分优化目标与评估指标关键词关键要点用户行为序列

1.用户行为序列是指用户在移动设备上的一系列操作记录，包括浏览记录、点击记录、下载记录、购买记录等。

2.用户行为序列可以反映用户的兴趣和需求，因此可以用于移动广告的动态创意优化。

3.通过分析用户行为序列，可以发现用户最感兴趣的内容类型、最喜欢的广告形式、最常访问的网站或应用等信息。

动态创意优化

1.动态创意优化是指根据用户的实时行为和环境等信息，自动调整广告素材的内容和形式，以提高广告的点击率和转化率。

2.动态创意优化可以实现广告素材的个性化，提高广告的相关性和吸引力。

3.动态创意优化可以提高广告的投放效率，减少广告成本。

优化目标

1.移动广告的优化目标可以是点击率、转化率、安装量、活跃度、留存率等。

2.不同的优化目标需要不同的优化策略，因此在进行移动广告优化之前，需要明确优化目标。

3.优化目标应与广告主营销目标相一致。

评估指标

1.移动广告的评估指标包括点击率、转化率、安装量、活跃度、留存率等。

2.评估指标应与优化目标相一致。

3.评估指标应能够反映广告的效果，并为优化提供指导。

趋势和前沿

1.移动广告的趋势和前沿包括动态创意优化、人工智能、大数据等。

2.动态创意优化可以提高广告的相关性和吸引力，提高广告的点击率和转化率。

3.人工智能和大数据可以帮助广告主更好地了解用户，并为用户提供个性化的广告体验。

生成模型

1.生成模型是一种可以从数据中生成新数据的机器学习模型。

2.生成模型可以用于生成广告素材、生成用户画像、生成推荐列表等。

3.生成模型可以帮助广告主提高广告的创意水平，并提高广告的相关性和吸引力。1.优化目标

移动广告动态创意优化的优化目标可以分为两大类：

*直接优化目标：直接影响广告主的核心业务指标，如点击率（CTR）、转化率（CVR）、安装量或应用内购买量等。

*间接优化目标：不直接影响广告主的核心业务指标，但可以作为优化目标来改善广告的质量和用户体验，例如广告的观看完成率（VCR）、停留时间（DwellTime）、互动率（InteractionRate）等。

2.评估指标

为了评估移动广告动态创意优化的效果，需要选择合适的评估指标。常用的评估指标包括：

*点击率（CTR）：广告被点击的次数与广告被展示的次数之比。CTR是衡量广告创意吸引力的一个重要指标。

*转化率（CVR）：广告被点击后，用户完成转化动作（如安装、注册、购买等）的比例。CVR是衡量广告创意转化效果的一个重要指标。

*安装量：用户通过广告点击并安装应用的数量。

*应用内购买量：用户通过广告点击并安装应用后，在应用内进行购买的金额。

*观看完成率（VCR）：用户观看广告视频的比例。VCR是衡量广告创意吸引力的一个重要指标。

*停留时间（DwellTime）：用户在广告页面停留的时间。DwellTime是衡量广告创意吸引力的一个重要指标。

*互动率（InteractionRate）：用户与广告进行互动的比例。InteractionRate是衡量广告创意吸引力的一个重要指标。

这些评估指标的选择取决于广告主的具体业务目标。对于直接优化目标，应选择与广告主核心业务指标直接相关的评估指标。对于间接优化目标，应选择能够反映广告质量和用户体验的评估指标。

在实际应用中，还可以根据需要选择其他评估指标，例如：

*广告回忆率（AdRecall）：用户在看到广告后能够回忆起广告内容的比例。

*品牌好感度（BrandFavorability）：用户对广告主品牌的喜爱程度。

*购买意愿（PurchaseIntent）：用户在看到广告后购买产品或服务的意愿。

这些评估指标可以帮助广告主更好地了解移动广告动态创意优化的效果，并做出优化决策。第五部分数据挖掘与算法建模关键词关键要点数据挖掘

1.该项技术在移动广告动态创意优化中的应用可以分为三部分，分别是特征工程、模型训练、部署上线。

2.该项技术在特征工程中，通过对用户行为数据进行挖掘分析，可以提取出具有代表性的特征，用来表征用户行为。

3.通过对用户行为数据进行挖掘分析，可以提取出具有代表性的特征，用来表征用户行为。

算法建模

1.在移动广告动态创意优化中，可以通过算法建模来预测用户行为，从而指导创意优化。

2.算法建模的方法有很多种，常用的包括逻辑回归、决策树、随机森林和神经网络等。

3.算法建模的目的是找到一个能够准确预测用户行为的模型，这个模型可以用来指导创意优化，从而提高广告效果。数据与算法建模

#数据采集与预处理

用户行为序列数据是构建个性化广告推荐模型的基础。这些数据可以通过各种渠道收集，包括网站日志、应用程序日志、客户关系管理系统、社交媒体数据等。收集到的原始数据往往包含大量噪声和冗余信息，需要进行预处理以提取出有价值的信息。通常情况下，数据预处理包括以下几个步骤：

*数据清洗：去除数据中的错误、缺失值和异常值。

*数据变换：将数据转换为适合建模的格式。

*特征工程：提取数据中蕴含的特征，以提高模型的性能。

#算法建模

在数据预处理完成之后，就可以开始构建个性化广告推荐模型。常用的推荐模型有以下几种：

*协同过滤模型：这种模型基于用户之间的相似性和物品之间的相似性来进行推荐。

*内容推荐模型：这种模型基于物品的属性来进行推荐。

*混合推荐模型：这种模型结合了协同过滤模型和内容推荐模型的优点。

#模型评估与优化

构建好个性化广告推荐模型之后，需要对模型进行评估和优化。模型评估的指标可以是点击率、转化率、收入等。模型优化的方法包括：

*参数调整：调整模型的参数以提高模型的性能。

*正则化：防止模型过拟合。

*集成学习：将多个模型组合起来以提高模型的性能。

#模型部署与监控

在模型评估和优化完成之后，就可以将模型部署到生产环境中。模型部署后需要对其进行监控，以确保模型能够稳定运行。模型监控的指标可以是模型的准确率、召回率、F1得分等。第六部分用户画像与定向投放关键词关键要点【用户画像】：

1.用户特征分析：通过收集用户属性信息，例如性别、年龄、地域、兴趣等，构建用户画像，了解用户的基本特征和行为偏好。

2.用户行为分析：通过分析用户的历史行为数据，例如用户点击记录、浏览记录、购买记录等，了解用户的行为模式和兴趣偏好。

3.用户群体细分：将用户画像和用户行为分析相结合，将用户群体按照特征和行为进行细分，形成多个用户画像细分群体。

【定向投放】：

一.用户画像

用户画像是指通过收集和分析用户数据,构建出用户的基本信息、兴趣爱好和消费偏好等特征信息,从而形成的用户标签与特征,可以更好地了解用户,预测用户需求,进而提供更个性化和有针对性的广告服务。

*1.人口统计特征：年龄、性别、地域、教育水平、收入水平等。

*2.兴趣爱好：文化娱乐、时尚潮流、体育运动、旅游出行等。

*3.消费行为：购物习惯、品牌偏好、消费水平等。

*4.行为特征：浏览习惯、搜索习惯、点击习惯、购买习惯等。

二.定向投放

定向投放是指根据用户画像,将广告投放到相关用户群体中,以提高广告的点击率和转化率。定向投放可以分为以下几种类型：

*1.人口统计定向：根据用户的人口统计特征进行广告投放,如年龄、性别、地域、教育水平、收入水平等。

*2.兴趣爱好定向：根据用户的兴趣爱好进行广告投放,如文化娱乐、时尚潮流、体育运动、旅游出行等。

*3.消费行为定向：根据用户的消费行为进行广告投放,如购物习惯、品牌偏好、消费水平等。

*4.行为特征定向：根据用户的行为特征进行广告投放,如浏览习惯、搜索习惯、点击习惯、购买习惯等。

三.用户画像与定向投放的结合

用户画像与定向投放相结合,可以实现广告的精准投放,提高广告的点击率和转化率,为广告主带来更好的广告效果。

*1.用户画像可以帮助广告主更好地了解用户,从而更有针对性地进行广告投放。

*2.定向投放可以帮助广告主将广告投放到相关用户群体中,从而提高广告的点击率和转化率。

*3.用户画像与定向投放相结合,可以实现广告的精准投放,提高广告的投资回报率(ROI)。

四.基于用户行为序列的移动广告动态创意优化

基于用户行为序列的移动广告动态创意优化是指根据用户在移动应用中的行为序列,动态生成广告创意,以提高广告的点击率和转化率。

*1.用户行为序列可以反映用户的兴趣偏好,因此可以根据用户行为序列动态生成广告创意,提高广告与用户兴趣的一致性。

*2.动态创意优化可以根据用户行为序列实时调整广告创意,使广告创意始终与用户的兴趣相匹配,从而提高广告的点击率和转化率。

*3.动态创意优化还可以根据用户行为序列预测用户的未来行为,并根据预测结果生成广告创意,从而提高广告的转化率。

五.总结

用户画像与定向投放是移动广告营销的重要组成部分,可以帮助广告主更好地了解用户,更有针对性地进行广告投放,从而提高广告的点击率和转化率。基于用户行为序列的移动广告动态创意优化,可以根据用户行为序列动态生成广告创意,提高广告与用户兴趣的一致性,从而提高广告的点击率和转化率。第七部分实时优化与个性化展示关键词关键要点实时竞价优化

1.利用实时竞价的竞价算法，根据用户行为序列实时调整移动广告的出价策略，以提高广告的展示效果和点击率。

2.实时竞价优化还可根据用户的兴趣和偏好实时调整移动广告的投放策略，以提高广告的转化率和投资回报率。

3.结合人工智能算法，实时优化移动广告创意，提高广告的点击率和转化率，降低广告对用户造成干扰的频率。

个性化展示优化

1.分析用户行为序列，提取用户兴趣和偏好，根据用户特征实时调整移动广告的展示策略，实现个性化展示。

2.利用自然语言处理技术，对用户行为序列中的文本信息进行分析，提取关键词并生成个性化的广告创意，实现个性化展示。

3.结合机器学习算法，分析用户行为序列，实时调整移动广告的展示策略，实现个性化展示，提高广告的点击率和转化率。#实时优化与个性化展示

#1.实时优化

为了达到个性化展示广告，能够根据用户行为实时进行优化，提高广告效果。

1.1用户行为数据采集

为了达到精准的个性化展示，需要实时采集用户行为数据，从而构建用户行为画像。

-采集维度

*用户基本信息

*设备信息

*地理位置

*行为信息

*兴趣爱好

*消费偏好

-采集方式

*APP埋点

*SDK集成

*日志分析

*数据挖掘

*问卷调查

1.2用户行为画像构建

基于采集到的用户行为数据，构建用户行为画像，刻画用户特征。

-特征提取

*人口统计特征

*设备特征

*地理特征

*行为特征

*兴趣特征

*消费特征

-特征聚类

*K-Means聚类

*层次聚类

*密度聚类

-特征降维

*主成分分析（PCA）

*奇异值分解（SVD）

*t-SNE

1.3广告创意优化

根据用户行为画像，可以实时优化广告创意，提高广告效果。

-创意生成

*模板生成

*基于数据驱动的生成

*基于深度学习的生成

-创意评估

*点击率（CTR）

*转化率（CVR）

*用户参与度

*品牌知名度

-创意优化

*A/B测试

*多臂老虎机算法

*强化学习算法

#2.个性化展示

根据用户行为画像，将最相关的广告创意展示给目标用户，从而提高广告转化率。

2.1广告推荐算法

根据用户行为画像和广告创意，推荐最相关的广告给目标用户。

-基于内容的推荐

*基于余弦相似度

*基于Jaccard相似系数

*基于向量空间模型

-基于协同过滤的推荐

*基于用户-物品评分矩阵

*基于物品-物品相似度矩阵

*基于矩阵分解

-基于深度学习的推荐

*基于神经网络的推荐模型

*基于深度强化学习的推荐模型

2.2广告展示策略

根据广告推荐算法的结果，制定广告展示策略，提高广告转化率。

-展示位置

*首页

*列表页

*详情页

*搜索结果页

-展示时间

*用户活跃时间

*节假日

*特殊事件

-展示频次

*每天展示次数

*每周展示次数

*每月展示次数第八部分效果评估与改进策略关键词关键要点【总体目标和评估指标】：

1.阐明移动广告动态创意优