计算广告学 课件 姜智彬 第7-13章 计算广告程序化内容创作 -计算广告法律法规

程序化内容创作计算广告ProgrammaticContentCreation第七章目录创意生成IDEAGENERATION创意管理CREATIVEMANAGEMENT个性化展示PERSONALIZEDDISPLAY时代价值CONTEMPORARYVALUE三大痛点标签结构计算广告程序化内容创作是指基于大数据和数据处理技术进行广告内容的创意和制作，现阶段表现为基于程序化创意生成商品动态广告。01创意生成创意元素生成创意元素生成是从广告主现有的广告作品、商品信息、网站、应用页面中通过创意降维、加注标签和设置追踪代码三个步骤来提取广告创意元素。创意元素生成创意降维加注标签设置追踪代码主视觉元素、品牌标识元素、文案说明元素、行为召唤元素、背景图元素创意模板开发一是调整模板中元素信息的相对位置，生产出差异化的创意；二是通过对原始模板中元素的不断调整和替换，生成新的创意。创意元素组合上传元素内容、制作模板、设置创意规则、自动生成创意创意内容实现创意内容组合程序化广告创意内容组合指的是：基于消费者心理和广告板式要求，提取不同类型的元素进行组合，从而实现广告创意内容和目标用户的适配。创意作品扩充程序化广告创意作品扩充的具体流程是：原始创意（视频／图片）→创意降维（分镜／元素）→分镜／元素打标→智能重组（无规混组／无规混剪）→智能推荐→瀑布流布局。图片上传.psd文件→识别.psd文件分层→图层元素分类提取→psd模板基础的批量元素替换→智能重组（无规混组）→智能推荐→瀑布流上传原视频→AI拆分→分镜打标和分类→智能重组（无规混剪）→微元素编辑→智能推荐→瀑布流布局视频智能重组（无规混组）无规混组是指通过在程序中引入随机元素，使得创意生成的过程不受限于固定的规则或预设的模式，产生更多独特和创新的图片创意。无规混组首先将一个.psd源文件上传系统，识别出所有图层，然后对每个图层进行分类（文案类、产品类、背景类等）。在未设定有“必须”出现的图层规则下，从每个分类随机选一个图层，进而将多分类下的单图层一对一地组合在一起，即可生成多样化的新整图。智能重组（无规混剪）无规混剪是指利用计算机程序随机组合和拼接各种媒体元素，例如音频、视频和图像，以产生新的视频创意作品。首先上传一个长视频，机器预先按“转场镜头”，将视频拆分为几段分镜头；之后人工审阅镜头内容，进行调试或者分类（开场类、产品介绍类等）；最后在未设定有“必须”出现的分镜镜头规则下，设定一个脚本（如：开场＋产品介绍＋促销说明），系统会按脚本顺序，随机选择指定分类下的一个镜头，进而将多分类下的单分镜一对一地组合在一起，生成多样化的新视频瀑布流。巨量引擎程序化创意平台创意拼装大图&小图组图视频智能推荐图片图像特征提取特征表示与嵌入相似度计算推荐算法反馈和优化视频视频特征提取和分类相似度计算推荐算法反馈和优化瀑布流布局瀑布流式布局是一种在网页或移动应用中常见的页面布局形式。瀑布流将广告内容以多列的方式呈现，每一列按照顺序排列，形成一种瀑布流的效果。瀑布流布局无限滚动布局自适应广告多样性增加曝光和点击率02个性化展示形成背景在信息过载背景下，必须对广告潜在消费者进行广告的个性化展示，即“千人千面”，才能达成传播效果。基本逻辑个性化展示的基本逻辑，是通过用户与场景的交互，通过推荐机制实现用户与广告内容的相关性连接。推荐系统根据特定的用户和特定的场景，通过个性化算法或技术确定与之匹配的广告，实现个性化创意的精准化投放。通过算法集合自动寻找广告、情景与用户三者之间的最佳匹配是个性化推荐系统的主要目的。个性化展示基本内涵数据提供了信息数据包括用户与内容的属性，用户的行为偏好等。通过综合用户属性和行为数据，系统可以建立用户的偏好模型，进而提供更加精准的广告推荐，提高广告的点击率和转化率。算法提供了逻辑基于协同过滤的推荐算法、基于物品或内容的推荐算法、基于规则的推荐算法、隐语义模型、深度学习模型、强化学习模型架构保证了运行推荐系统的整体框架主要包括接入调度模块、推荐算法模块、消息队列模块和存储单元模块。这四个模块的协同合作，保证了推荐系统自动化、实时性地运行。个性化广告推荐系统的核心要素将用户模型与广告内容进行匹配和比较，计算广告与用户之间的相关性。相关性计算系统对广告内容进行分析，提取关键信息、主题和特征，涉及广告的文本、图片、视频、关键词等。广告内容分析系统通过收集和分析用户的个人信息、历史行为、兴趣标签等数据来建立用户模型。用户建模基于用户模型和广告相关性计算结果，采用上文所述的推荐算法来确定最佳的广告推荐列表。算法推荐个性化广告推荐系统通常会监控用户的反馈和行为数据，并根据实时数据对推荐模型进行调整和优化，以推荐更准确和个性化的广告。实时调整和优化个性化广告推荐系统的运作环节基于人口统计学的推荐机制基于人口统计学的推荐机制把用户按照位置（地理位置或IP地址）、性别或者婚姻状况来分组，根据用户的基本信息发现用户的相关程度，然后将相似用户喜爱的其他物品推荐给当前用户。基于物品或内容的推荐机制基于物品或内容的推荐机制是根据推荐商品或内容的元数据，发现商品或者内容的相关性，然后以关联规则为基础，把已购商品作为规则头，推荐对象作为规则体。包括物品表示、特征学习、生成推荐列表三步。基于用户价值的推荐机制根据所有用户对商品或内容的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群。（KNN）基于用户的协同过滤推荐机制和基于人口统计学的推荐机制都是计算用户的相似度，并基于“邻居”用户进行推荐的。基于用户的协同过滤推荐机制分析所有用户对商品的偏好发现商品和商品之间的相似度，然后根据某个用户的历史偏好信息，将类似的物品推荐给用户。基于商品的协同过滤推荐和基于商品的推荐都是基于商品相似度的预测推荐，前者是通过用户历史的偏好进行推断的，而后者是通过商品本身的属性特征信息进行推断的。基于商品的协同过滤推荐机制基于样本的用户喜好信息，采用机器学习的方法训练一个推荐模型，然后根据实时的用户喜好信息进行预测，从而进行推荐。基于模型的协同过滤推荐机制基于协同过滤的推荐机制基于协同过滤的推荐机制原理就是根据用户对物品或者信息的偏好，发现商品或者内容本身的相关性，然后再基于这些相关性进行推荐。基于混合机制的推荐现行的Web站点上的推荐往往不是只采用一种推荐机制和策略，而是将多个方法混合在一起，从而达到更好的推荐效果。以下是几种比较流行的组合推荐机制：加权的混合推荐机制、切换的混合推荐机制、分区的混合推荐机制、分层的混合推荐机制。抖音短视频内容分发的推荐流程推荐流程双重审核冷启动数据加权进入精品推荐池机器推荐（违规、消重）+人工审核信息流漏斗算法根据1000次曝光数据结合用户账号分值来分析是否加权倒三角流量池算法抖音短视频内容分发的推荐流程抖音短视频内容分发的推荐流程抖音短视频内容分发的推荐流程03创意管理计算广告程序化创意管理计算广告程序化创意管理利用计算机技术和算法，通过自动化和数据驱动的方式，提高广告创意管理的效率和精确性，为广告主和受众带来更好的广告体验。现阶段计算广告程序化创意管理的核心是动态创意优化，包括目标受众分析、实时反馈收集、反馈数据分析和模型建立、创意优化、实时投放和监测五个方面。完整流程程序化创意工具巨量引擎程序化创意平台创意优化落地页创意方向创意图片巨量引擎程序化创意平台创意优化创意文案创意管理动态内容、动态落地页、动态用户动态特性商品库、用户行为数据、用户流量投放条件建立商品库、行为数据同步、广告投放、广告下发展示投放流程动态商品广告动态商品广告是一种利用实时数据和个性化算法来实现广告内容实时更新和个性化展示的广告形式，通过分析用户行为和商品信息，为用户推荐最相关的商品，提升广告效果和用户体验。实时监测广告动态、收集消费者数据，根据不同创意画面在特定人群或特定环境下的投放效果，实时调整素材组合，自动优化创意画面投放配比，提升曝光和互动效果，确保广告内容符合消费者的偏好。动态满足消费者需求DCO可以根据初始的创意素材自动组合出不同版本和尺寸的效果图；程序化创意工具、程序化购买和动态创意优化的结合生成的动态商品广告，可以实现动态呈现个性化商品。动态呈现个性化商品DCO技术会针对用户个体的差异化特征、喜好等推送不同的创意组合。动态提升消费者体验动态创意优化的本质特点动态商品广告是一种利用实时数据和个性化算法来实现广告内容实时更新和个性化展示的广告形式，通过分析用户行为和商品信息，为用户推荐最相关的商品，提升广告效果和用户体验。创意组合生成VS动态创意优化04时代价值计算广告程序化内容创作的时代价值结构性变革颠覆传统创作方式、提升创作效果、人机合作协同标志性意义创意大幅提升、创意资源实时更新、创意数据循环使用、创意投放全方位协同模式性特征用户相关性、场景匹配性、内容适配性、用户协同性程序化内容创作计算广告ProgrammaticContentCreation媒介计划计算广告MediaPlan第八章目录媒介购买MEDIABUYING媒介投放MEDIAPLACEMENT媒介结算INTERMEDIARYSETTLEMENT01媒介购买媒介购买计算广告媒介购买是指广告主根据自身品牌或产品的定位与特征，向媒体方采购流量并发起交易请求。媒介购买包括设置预算分配、选择投放类型、确定目标受众、确定搜索关键词（搜索广告策略）等过程，最后通过广告平台完成程序化广告交易等环节。计算广告预算类型在计算广告平台账户中，预算类型分为日预算、周预算、月预算以及总预算。计算广告预算模型广告主进行流量采购和设置投放计划时，需要通过广告预算模型进行合理预估以避免费用消耗过度，从而使预算得到合理的分配和使用。搭建广告预算模型主要需考虑广告主预期投放量、广告预期投放时间、目标用户量、广告预期点击率以及广告内容质量等五个要素。计算广告预算控制根据广告主的设定，广告预算可以加速消耗，也可以保持匀速消耗。加速消耗指的是优先考虑速度，尽快投放广告，从而尽快花完全部预算；匀速消耗指的是系统会在广告计划的整个投放期间均匀地投放广告，使广告预算尽可能分配到每个小时段或者每天。设置预算分配选择投放类型——搜索广告搜索广告是用户借助搜索引擎工具，通过关键词搜索查询相关信息时，在搜索结果列表中呈现的广告信息。最基本的形式是与自然检索结果一致的文字链，一般会在角落处标注“推广”“推广链接”“Ads”等字样。选择投放类型——搜索广告选择投放类型——搜索广告选择投放类型——展示广告在计算广告中，展示广告是媒体网站或APP实现商业化变现的主要形式，通常以“图片+文字”的方式进行广告展示。展示广告的展现逻辑是媒体网站或APP根据用户行为、上下文内容、观看场景等进行推荐。确定目标受众确定目标受众是为了解决广告主的广告应该向谁投放的问题。计算广告平台借助其强大的受众分析能力和人群标签体系，让广告主了解自己产品的（潜在）受众，从而选择相应的人群标签定向投放广告。确定搜索关键词计算广告平台推出搜索广告的第一步是根据用户搜索词触发相关广告创意，需要广告主提前设置关键词。当用户输入广告主设置的关键词后，该广告主的广告便成为投放候选，参与关键词竞价。完成广告交易广告交易是广告主购买流量的实现过程。这一过程需要经过广告系统平台对接、广告检索和广告排序三个主要步骤。计算广告媒介购买搜索关键词——精确匹配搜索关键词——短语匹配搜索关键词——广泛匹配02媒介投放设置计算广告投放计划品牌广告主投放合约广告时需遵循广告计划、广告组和广告创意的搭建结构，但不需要设置出价，因为流量购买价格是广告主事先与媒体方协商好的。账户搭建设置计算广告投放计划广告主创建的广告投放活动会通过“定向”表达自己的目标受众。平台会对满足目标设置的广告开放竞价窗口，使广告能够公平竞争获得曝光。定向设置设置计算广告投放计划出价设置若多条广告的目标受众设置都和某个用户群体相匹配，那这些广告将互为竞争对手，共同参与竞价。创意制作与审核一般来说，广告平台同时支持程序化创意和自定义创意两种创意素材制作方式；计算广告平台还需要对广告主投放的广告创意进行审核。首先，需要确保广告内容合法合规，无敏感信息；再者，需要检查广告的尺寸、格式、规格等是否正确。由于广告信息传递的有效性不同及受众喜好的差异，用户转化路径从前到后呈现出转化率逐渐降低的趋势，即呈现漏斗状，因此，这个转化过程也被称为“转化漏斗”。转化漏斗是持续优化计算广告投放策略的重要参照。转化漏斗前端指标：展示量、点击量、点击率；中端指标：落地页展示量、落地页会话数、落地页停留间、PV、UV、跳出率、二跳率；后端指标：注册量、登录量、ROI。效果指标广告可视度、广告可见的TA浓度、广告可见的TA到达率、广告可见的互联网总收视点、广告曝光频次、反作弊指标、品牌安全。品牌指标优化计算广告投放计划计算广告优化是一个螺旋上升的过程，广告主需要实时监控广告投放数据和广告主官网转化数据，根据转化漏斗的各环节数据指标，量化评估广告投放效果，不断发现问题、分析问题并找到解决方案，实时进行广告的优化调整，从而实现广告投放的良性闭环。优化计算广告投放计划根据转化漏斗的各个环节，优化师可以有针对性地设置不同的优化维度，调整广告投放策略。常见的优化维度包括媒体优化、时间优化、地点优化、创意优化、频次优化、人群优化、出价优化。优化维度03媒介结算计算广告媒介结算按展示结算方式CPT结算、CPM结算、oCPM结算、CPV结算按点击结算方式CPC结算、oCPC结算按转化结算方式CPA结算、CPS结算、CPD结算媒介计划计算广告MediaPlan交易原理计算广告TradingPrinciples第九章目录实时竞价交易模式Real-timebiddingtransactionmodel非实时竞价交易模式Non-real-timebiddingtransactionmode计算广告交易过程Computingadvertisingtransactions计算广告交易是一种数字广告交易模式，基于计算机算法和实时数据分析来决定广告展示和投放。计算广告交易的基本流程包括：广告需求方向广告交易平台提出广告投放的意愿；用户访问网页或应用触发广告展示请求；广告流量供应方连接广告交易平台；广告交易平台通过合约或竞价系统撮合广告交易广告投放后的数据追踪和优化。计算广告交易原理01实时竞价交易端广告联盟的弊端日益凸显随着广告联盟数量不断增多，广告交易复杂程度呈现几何级的增长，广告联盟竞价交易模式的弊端逐渐凸显，主要表现为精准投放能力不足、资源标准和价格体系混乱两个方面。需求端广告主提出更加精准的投放要求由于宏观经济的影响，广告主的广告预算呈现整体收缩的趋势。同时，分散的媒介资源和碎片化的消费者数据也为广告主的媒体策略和广告投放增加了难度。在预算收缩而广告投放需求仍然存在的情况下，广告主愈发重视广告的性价比。供应端用户行为开始数据化呈现在大数据时代，广告主或技术公司可以利用大数据技术、定向技术对用户的媒体属性、消费习惯、使用位置及厌恶喜好进行分析。实时竞价交易模式的形成背景实时竞价交易模式的定义实时竞价是一种利用人群定向技术，在数以百万计的网站或APP上，针对每一个用户展示行为进行实时评估和出价的广告公开交易方式。实时竞价交易模式的特点“公开”是指RTB模式在公开市场中进行，对参与交易的广告主和媒体都没有准入限制。“实时”是指整个广告交易过程要在100毫秒内完成，用户完全是无感知的。“竞价”是指多个买家参与出价竞争，通过特定的技术系统，针对单个网民的广告价值进行评估和出价。出价最高的广告主将获得广告展示机会。实时竞价交易模式与程序化广告的关系“程序化广告”是指广告主通过数字平台，从受众匹配的角度，由计算程序自动完成互联网广告的采买和投放，并进行实时反馈分析的一种广告投放方式，涉及数字平台、受众匹配和程序自动三个核心要素。实时竞价是程序化广告交易的早期形式。实时竞价推动了程序化广告的质变。实时竞价交易模式的基本原理实时竞价交易模式的基本流程实时竞价交易模式的优劣优势帮助广告主实现精准的受众定向，提高广告投放效率和预算使用效率；帮助媒体实现广告资源的优化配置，提升媒体的广告收入和用户的体验。劣势实时竞价交易模式不利于广告主培养长期品牌效果；实时竞价交易模式所需的数据缺乏开放动力；实时竞价交易模式存在用户个人信息安全隐患。02非实时竞价非实时竞价交易模式实时竞价无法满足广告主对品牌信息的投放诉求；实时竞价无法满足媒体方对优质流量的变现需求。形成背景按照出价方式和流量库存是否有保证，非实时竞价交易可划分为担保投送优化、非预留定价交易和邀请制竞价交三种类型。PDB的特点是保价保量，PD的特点是保价不保量，PA的特点是不保价也不保量同时限定参与竞价拍卖的广告主。RTB的特点则是不保价不保量，也不限制参与竞价的广告主。基本类型PDB交易模式的供给方是高端优质媒体或一般媒体的优质广告位，需求方通常是预算较为充足、重视品牌形象及广告质量的优质广告主。担保投送优化的应用场景担保投送优化交易模式的基本流程包括合约协商阶段、技术对接阶段、退量设置阶段以及交易执行阶段。担保投送优化的基本流程在PD模式下，广告主按照与媒体约定好的固定价格（一般高于实时竞价出价，低于PDB定价）进行广告位采买，同时具有更高的灵活性。非预留定价的量价约束非实时竞价交易模式的基本类型不同类型媒体及其不同质量的流量会选择不同的交易场所和交易模式进行售卖。其中，担保投送优化的资源相比于非预留定价交易和邀请制竞价交易更加优质，优先级也更高。邀请制竞价交易模式内涵邀请制竞价交易模式是一种“不保价不保量”的竞价交易模式，多适用于那些注重精准目标受众和品牌安全的广告主，遵循价高者得的竞价规则。邀请制竞价交易模式基本流程媒体设定邀请制竞价交易、媒体邀请广告主、广告主参与竞价、广告展示、广告效果评估。邀请制竞价交易模式与实时竞价的区别PA不是发生在公开的交易市场，参与PA竞价的广告主是媒体方选定，他们拥有竞价优先权。相比于实时竞价模式，PA使广告主能尽量将广告展示在更高质量的媒体中。邀请制竞价交易模式担保投送优化广告交易模式的特点分析贴近广告主的传统思维和预算分配习惯、利用定向条件进行流量分割和个性化投放、实现跨媒体广告投放的频次控制、设置具有针对性的广告创意展示策略、为需求方提供一定比例的还量自由。非预留定价广告交易模式的特点分析广告主具有高度灵活性、媒体方具有较高的收益。邀请制竞价广告交易模式的特点分析流量资源比公开市场更为优质、保留竞价机制提升媒体的变现能力。非实时竞价交易模式的特点03交易过程竞价交易请求分析环节媒体向SSP和ADX发送广告竞价请求广告位信息：广告位ID、广告位位置、广告位尺寸、媒体频道；用户信息：用户ID、设备类型、地理位置、性别和年龄、兴趣爱好、搜索关键词；底价信息：广告位价值、历史数据、竞争媒体、受众定位、实时优化。ADX向DSP发送广告竞价请求解析广告请求、过滤无效流量、识别用户信息。竞价交易检索排序环节广告检索的内涵广告检索是指在程序化广告交易中，当媒体网站、应用程序或其他数字媒体触发广告位请求时，广告交易系统根据广告请求的特定信息和条件，在广告库存中检索合适广告的过程。广告检索的步骤广告检索通常分为两步：一、定向匹配，包括关键词匹配、用户兴趣匹配、地理位置匹配、设备类型匹配；二、逐层召回，按多种定向策略或相关性来计算选择与本次请求最相关的若干个广告作为候选（合理性、高效性）。广告检索技术相关性算法：用于评估广告与广告请求之间的相关性程度，以确定哪些广告更适合展示给特定的用户。索引技术：用于加速广告请求的处理和匹配过程。计算广告检索环节广告排序的标准广告排序算法的核心指标是eCPM，代表广告展示一千次后可能带来的收入。

CPC：eCPM=广告主的点击出价*预估点击率*1000；oCPC：eCPM=广告主的转化出价*预估点击率*预估转化率*1000；oCPM：eCPM=广告主的转化出价*预估曝光转化率*1000广告排序的内涵广告排序通过一定的规则和算法对广告检索环节筛选出的广告进行排序，以确保展示最优质、最相关的广告给目标用户。广告排序的两个阶段粗排：包括过滤、分类、打分和排序四个步骤。精排：在粗排阶段得到的TopN个广告的基础上，通过更精细的过滤和打分机制，选出最优质的广告进行展示。计算广告排序环节点击率预估的基本步骤从日志数据中提取原始数据并对数据进行清洗和预处理；利用统计或机器学习的方法，构造特征；进行特征选择和特征组合，以筛选出对点击率预测有重要影响的特征；建立点击率预估模型。点击率预估的重要作用提高广告投放精确性、最大化广告收益、优化用户体验、降低广告成本。点击率预估影响因素广告位位置因素、广告位尺寸因素、广告投放延迟因素、日期和时间因素、浏览器特点因素。竞价交易点击率预估环节竞价交易按转化出价方式在oCPC优化方式下，广告主设定一个目标转化率或转化成本，并根据广告点击数据来优化出价；在oCPM优化方式下，广告主设定一个目标转化率或转化成本，并根据广告展示数据来优化出价。竞价交易按点击出价方式按点击出价是广告主在实时竞价广告中设定的最高可以承受的每次广告被点击的价格，实时竞价广告通常采用广义第二高价的计费方式。竞价交易出价策略最大点击出价策略、最低成本出价策略、目标转化出价策略、竞争对手出价策略、动态出价策略。竞价交易出价计算环节计算广告竞价交易出价案例基本定价：定价=下一位广告主的出价+0.01；CPM/oCPM：定价=下一位eCPM+0.01；CPC/oCPC：定价=下一位eCPM/（自己的预估点击率*

1000）+0.01。交易原理计算广告TradingPrinciples投放系统计算广告DeliverySystem第十章目录演进脉络Evolution核心模块CoreModules个案分析CaseStudy中国广告投放市场主要公司01演进脉络计算广告投放系统的演进脉络计算广告投放系统的发展经历了三个重要阶段：

第一阶段是互联网媒体通过AdServer系统直接进行广告投放，即供应端广告投放系统；第二阶段以广告联盟为中间平台，对网络媒体广告位库存进行购买，然后转售给广告主，形成广告联盟广告投放系统；在第三阶段，SSP、ADX、DSP形成一个开放的在线广告交易市场，通过实时竞价的方式进行程序化广告投放。供应端广告投放系统基本功能：广告库存管理、广告定向投放、广告监测和数据分析。

基本流程：建立索引及目标受众预测模型、接收请求并整合信息、广告检索和排序、在线优化及发送广告。广告联盟广告投放系统基本功能：广告库存管理、广告定向投放和优化、广告监测和数据分析、计费和结算、广告主和网络媒体管理。基本流程：广告主注册、广告位申请、广告主设定投放策略、广告位匹配、广告竞价、广告展示、广告效果监测、结算与支付。程序化广告投放系统程序化投放系统中的广告交易平台是一个开放的交易场所，相比于广告联盟具有更大的库存量。ADX中广告位可能来自多个广告联盟，也可能来自第三方SSP，广告交易针对每次展示机会进行实时竞价，并提供相关的用户行为属性、页面类别等。计算广告投放系统的演进脉络02核心模块计算广告投放系统的核心模块核心模块广告主管理模块系统管理模块数据处理模块预算控制系统、投放计划系统、效果追踪系统用户管理模块、订单管理模块、权限控制模块、财务管理模块、效果监控模块、订单审核模块、黑白名单模块数据离线处理模块、数据实时计算模块（实时计费模块、反作弊数据实时计算模块）计算广告投放系统的核心模块功能：在接收广告请求时，实时进行广告出价，并确定响应广告请求时要展示的广告内容。具体而言，该模块负责根据广告主设定的出价策略、广告位属性和用户信息等，进行实时竞价，并将最高出价的广告投放给相应的广告位。运作流程：当上游系统发送广告交易请求时，在线投放模块接收该请求，并对广告请求进行验证和过滤，识别请求的来源、内容和有效性。同时，进行作弊流量检测，排除非法请求和作弊行为。在线投放模块从广告库中选择符合条件的广告，根据广告请求的属性、用户信息和广告主设定的出价策略，进行广告匹配。在线投放模块进行实时竞价，不同广告参与竞价。最高出价的广告将获得广告展示机会。若竞价成功，在线投放模块获取成交价，并向相关系统发送竞价成功通知。投放后，在线投放模块监测广告是否展示以及用户是否点击广告，实时跟踪广告效果和转化数据。根据广告展示和点击情况，进行费用结算。媒体方、广告联盟、代理商和广告主根据广告投放的效果进行相应的扣费和收费。在线投放模块计算广告投放系统的核心模块主要任务：广告投放模拟、用户行为模拟、性能测试、功能测试、故障恢复测试；AB测试：AB测试是一种随机实验方法：创建多个广告组，对比各个变量的具体策略和每个广告组的表现，以确定哪些营销策略效果最佳。工具测试模块03个案分析计算广告投放系统个案分析简介优势腾讯-2015：分散发力阶段2015-2018：两翼并行阶段2018-：全域整合阶段独特的海量资源（微信广告、QQ广告、腾讯视频广告、腾讯新闻广告、QQ浏览器广告、腾讯音乐广告、腾讯游戏广告、优量汇广告）数据驱动的精进技术精准定向的投放策略（Customer、Cost、Core）阿里巴巴（阿里妈妈）阿里妈妈拥有阿里集团的核心商业数据，通过搜索营销、展示营销、实时竞价、网络广告交易平台等模式进行广告精准投放。阿里妈妈利用阿里集团的超级媒体矩阵赋能。内容丰富的媒体资源统一高效的数据管理丰富多元的广告服务（淘宝钻石展位、淘宝直通车、淘宝引力魔方、淘宝万相台、淘宝超级互动城）新浪微博微博粉丝通是基于微博海量的用户数据，通过技术手段把推广信息广泛传递给粉丝和潜在粉丝的广告投放平台。在人群定向维度之外，利用用户社交关系数据进行精准投放，推出“相似粉丝关系”定向功能；为通过粉丝通进行投放的信息流广告提供了较为全面的数据分析功能。大规模的用户基础精准的定向能力多样化的广告形式（原创微博推广、品牌话题推广、橱窗推广、微博问答、微博直播、微博小店）字节跳动（巨量引擎）巨量引擎拥有广泛的媒体资源，涵盖多种类型的媒体渠道，包括抖音、头条系、TikTok、穿山甲广告联盟。聚焦场景需求，搭建自动化投放产品矩阵强化行业适配，打造定制化解决方案腾讯阿里巴巴（阿里妈妈）阿里巴巴（阿里妈妈）字节跳动（巨量引擎）投放系统计算广告DeliverySystem效果测评计算广告EffectValuation第十一章目录效果监测基本环节Basicaspectsofeffectmonitoring效果评估指标体系Effectevaluationindexsystem效果转化归因分析Effectconversionattributionanalysis效果监测是指在广告投放过程中，通过数字化平台和技术手段对广告投放效果进行实时、准确的监测和数据收集。通过对用户在网络上的行为进行跟踪和记录，可以得到广告投放产生的曝光量、点击率、转化率等数据指标。效果监测的目的是及时了解广告活动的实际效果，发现问题并及时作出优化和调整。效果评估则是在广告投放结束后，根据整个广告投放周期的数据和分析结果，对广告活动的效果进行综合评估和总结。效果评估的目的是对广告的整体表现和效果进行客观、全面的评价，从中总结出广告的优点和不足，为以后的广告投放提供经验教训。广告归因分析是一种更为深入和细致的广告效果评估方法，它追踪并分析广告投放对用户行为的影响，寻找广告对转化和行为决策的贡献度。广告归因分析可以帮助广告主识别不同广告渠道、广告类型或广告策略对用户转化的影响，从而优化广告投放策略，提高广告的转化率和ROI。计算广告效果测评01效果监测基本环节效果监测基本环节宏观媒体测试正式排期数据反馈结案报告微观API接入方式、SDK接入方式。API适用于需要灵活性和通用性的场景，而SDK适用于需要更深度集成和更高级功能的场景。接入方式发起、准备、执行、完成。关键流程PV监测、UV监测、Click监测。转化监测、可见性监测、用户参与监测、跳出率监测、投资回报率监测、跨设备监测。主要项目用于网络不稳定和数据批量上传的情况中。离线缓存媒体测试环节正式排期环节排期提供广告主或其代理商需要提供根据原始排期填写的加码监测排期。监测代码第三方监测机构在收到排期后，一般会于一个工作日内提供监测代码给广告主或其代理商。数据反馈环节实时数据反馈实时数据反馈是在广告投放开始后的第一天，监测方对数据进行即时查看和分析的过程。达标情况反馈达标情况反馈首先根据每日报告完成率情况对监测数据进行汇总，得出数据总量的达标情况。结案报告环节02效果评估指标体系效果评估指标体系指标体系流量指标互动指标转化指标点击前流量指标：曝光、独立曝光、可见曝光、点击、点击率；点击后流量指标：页面浏览量、访问量、独立访客。标准化互动指标：跳失率、二跳率、访问深度、访问时间；个性化互动指标（可评估、相关性、符合媒体特性）。销售类转化指标、应用类转化指标、转化后分享指标。03效果转化归因分析首次归因模型、末次归因模型。单触点模型线性归因模型、时间衰减归因模型、U型归因模型多触点模型网络原因、技术原因、计数机制原因、代码触发机制原因、过滤规则原因、日期时段原因。广告归因监测差异广告归因基本模型单触点模型只将转化归因给最后一个触点，忽略其他触点对转化的影响，因此不够全面。而多触点模型考虑了所有触点的作用，更加科学和客观。概念反作弊方法点击欺诈通过伪造海量的广告曝光或点击，利用最后点击等归因原则将其他渠道或自然量的归因抢到自己的渠道中，从而获取不正当的转化收益。验证点击有效性、时间分布分析、采用反欺诈算法、设定点击阈值点击劫持将用户的正常点击重定向到其他广告主或者虚假的广告目标页面，将点击归因到不相关的广告渠道或者虚假广告上，从而不正当地获取点击转化收益。监测和分析数据、IP地址过滤、用户行为分析、重定向检测安装劫持通过非法手段篡改或截取广告的安装归因信息，使得安装和激活的归因被错误地归属到作弊者的渠道上，不正当地获取广告收益。引入安装验证和防护机制、渠道包防护技术、用户授权和提示、第三方验证和监测广告效果归因作弊类型与反作弊方法模型提出与采用背景传统的归因方式可能导致广告主忽视观看了广告、并未产生点击，但最终产生了转化的人群，进而不利于后续投放资源的合理分配。因此提出有效触点监测链接，不仅追踪点击行为，而是对用户在观看广告后的实际行为进行监测。播放归因更适合短视频投放场景抖音将点击和播放同时作为有效触点，综合评估广告投放效果。对于播放归因而言，抖音选择了3秒播放时长作为评估标准。有效触点播放归因模型的综合评价提升广告转化效果、广告主费用增多、压缩品牌广告或产品组预算空间、增强平台竞争力、广告主话语权相对加强。有效触点归因模型效果测评计算广告EffectValuation产业发展计算广告IndustryDevelopment第十二章目录参与主体Participatingentities核心业务CoreBusiness智能升级SmartUpgrade01参与主体流量需求方流量需求方是网络广告流量的最终需求方，通常为广告主或广告代理商，可分为效果类和品牌类两种。流量供应方流量供应方即提供流量并接收广告投放的媒体，是广告现金流的终端。计算交易广告的主流供应方主要是各类PC或移动端网站、手机App和广告联盟。发展趋势需求方：数据驱动、跨平台广告投放、追求品牌安全和透明度；供应方：媒体资源多样化、自动化和程序化、数据开放和合作。流量需求方及供应方DSP核心功能：目标受众定向、实时定价、数据驱动决策、多渠道广告投放、实时报告和分析、预算控制；主要类型：由广告代理商或大型广告网盟升级而来的DSP、由供应方布局的DSP、单纯的DSP技术公司。TD平台的基本原理核心功能：管理多个DSP，让广告主能够在一个系统中集中控制不同DSP的投放设定，实现跨平台的数据管理和创意管理等功能及其智能优化；主要类型：ATD、ITD、BTD；盈利模式：服务费、技术支持、媒体价差。发展趋势持续的新技术应用、制度规范化、竞争加剧。需求方平台供应方平台供应方平台是媒体资源聚合的平台，其主要目的是为广告主提供流量充足的定向广告机会，并根据不同的程序化交易方式对广告资源进行优先级排序。广告交易平台广告交易平台简称ADX，是程序化广告交易的关键。ADX的来源可分为由大型媒体网站自建、广告联盟升级而来、DSP布局三类。发展趋势数据驱动和智能化程度加深、实现跨平台和多渠道整合、去中心化和区块链技术应用广泛、视频和移动广告增长、跨境广告交易增多供应方平台及广告交易平台保障品牌安全、反作弊、验证可视度、验证无效流量。广告验证平台数据收集、创意生成、动态展示、实时优化。程序化创意平台数据收集和整理、精准定向、数据交易、广告效果优化。数据管理平台广告监测、网站监测和APP监测。监测分析平台数据驱动和个性化广告、人工智能的应用、隐私保护和合规性、跨平台整合和优化、广告效果验证和透明度。发展趋势计算广告服务和数据管理平台02核心业务腾讯DMP台依托其丰富的社交关系链拥有体系内大量用户数据，主要目标在于收集、存储、分析、细分和激活数据，可以接入广告主的第一方数据，寻找与之相匹配的用户等任务。腾讯DMP基本情况广告主可通过SDK和API等方式将用户的行为数据接入腾讯DMP，以便在平台上使用人群管理、洞察分析功能。消费者洞察运作模式广告主可以借助腾讯DMP丰富的数据和强大的技术支持深入了解用户在腾讯系和自身网站和应用上采取的各种操作，从而为广告营销活动提供更准确的数据支持、人群拓展功能、对人群特征进行多维度的展示。核心优势消费者洞察业务计算广告消费者洞察业务包括数据收集与整合、用户行为分析、用户画像构建、受众细分与定位、提供洞察报告和建议等主要内容。早期发展时期、程序化广告技术引入时期、成立程序化创意中心时期。腾讯程序化创意中心发展简史腾讯程序化创意中心集成了内容管理、创意制作和广告素材预审等功能，通过大数据和人工智能技术为广告主创作符合目标人群的文案、图片和视频等。程序化创意运作模式大数据技术能够帮助机器快速捕捉用户需求，从庞大的数据中提取有价值的信息；而人工智能技术则能促使机器根据不同的消费群体，生成符合其需求的广告创意，提高广告效果。程序化创意的人机协同过程创意生产业务计算广告创意生产的主要内容包括创意策略制定、创意形式丰富、创意优化更新等方面。实时竞价交易、广告展示策略、广告投放优化、可视化报告和数据分析。计算广告精准投放业务主要内容依赖传统的广告投放方式、引入程序化广告技术、发展自有广告投放平台、跨平台整合、数据驱动广告优化。腾讯程序化广告投放管理平台发展简史腾讯程序化广告投放管理平台整合了数据管理平台、需求方平台和广告交易平台，广告主可程序化、自动化地进行广告投放，精准快速地找到与广告信息相匹配的目标受众。腾讯程序化广告投放管理平台运作模式精准投放业务计算广告精准投放业务是指利用大数据、人工智能和实时竞价技术等计算广告技术手段，根据广告主的目标受众特征和行为数据，精准地投放广告内容给合适的用户群体。评估指标、效果追踪、优化改进。计算广告效果测评业务主要内容Uplift广告增效衡量工具：（处理组转化率/控制组转化率-1）*100%拆分对比实验（ABTest）：广告流量被随机分成N份（N=实验广告数），每个广告只能获得1/N流量。腾讯广告投放管理平台的效果分析功能优化工具：智能诊断工具、点击监测工具；优化能力：一键起量能力、深度转化优化能力。腾讯广告投放管理平台的广告优化功能效果测评业务计算广告效果测评是对计算广告活动的关键指标进行实时监测和综合评估，以衡量广告的效果和投资回报的业务。03智能升级计算广告产业智能升级优势分析智能技术运用于消费者洞察环节创意生产环节广告投放环节效果测评环节分析和预测消费者需求个性化广告创作、自动化广告创作受众精准定位、智能广告购买提升测评精准度、优化实时反馈计算广告产业智能升级挑战分析挑战产业价值链长尾发展产业组织服务同质化严重产业安全问题有待改善高素质人才短缺多样性与复杂性挑战、海量数据处理挑战、个性化定向需求挑战创新受限、资源浪费、市场混乱隐私侵犯问题（个人身份识别、行为跟踪、第三方数据分享、位置追踪、数据泄露、缺乏透明度）、算法偏见问题（数据偏见、决策偏见、特征选择偏见）、虚假呈现问题（虚假点击、虚假转化、隐藏广告、广告堆叠、广告注入）技术更新迅速、多学科交叉整合、教育体系和培养机制改革滞后计算广告产业智能升级对策分析对策分析技术对策数据对策生态对策治理对策减小产业内部不同公司之间的技术鸿沟与技术能力与实际产品之间的鸿沟、快速部署新兴智能技术运用5G技术提升数据收集和处理能力、运用区块链技术保障数据安全透明完善产业整体结构，打造核心竞争力、优化产业组织人才结构，培养综合型人才加强计算广告法律法规建设、强化计算广告产业自律产业发展计算广告IndustryDevelopment法律法规计算广告LawsandRegulations第十三章目录《互联网广告管理办法》InternetAdvertisingManagementMeasures《数据安全法》DataSecurityLaw《网络安全法》CybersecurityLaw《个人信息保护法》PersonalInformationProtectionAct数据建模我国计算广告已形成以《民法典》和《广告法》为基础，以《管理办法》《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》

为主体，以相关政府部门和行业主管部门颁布的管理规定和为补充的法律法规体系。01互联网广告管理办法计算广告活动主体界定主体广告主互联网广告经营者互联网广告发布者互联网信息服务提供者广告主是为推销商品或服务，自行或者委托他人设计、制作、发布互联网广告的自然人、法人或者其他组织。互联网广告经营者是接受委托，提供互联网广告设计、制作、代理服务的自然人、法人或者其他组织。《广告法》规定的广告发布者，是指为广告主或者广告主委托的广告经营者发布广告的法人或者其他经济组织。指向用户提供互联网信息发布和应用平台服务的主体。包括平台经营服务主体、广告监测服务主体、广告数据分析管理服务主体、广告交易服务主体等。计算广告活动主体责任广告主自行发布计算广告时，应当确保发布渠道符合法律、行政法规的要求，履行广告发布者依法应当承担的档案管理等责任。广告主委托发布计算广告时，要修改广告内容应当以书面形式或者其他可以被确认的方式通知为其提供服务的计算广告经营者与发布者。广告主计算广告活动主体责任对须经审查的广告，应严格按照审查通过的内容发布，不得剪辑、拼接、修改。已经审查通过的广告内容需要改动的，应当重新申请广告审查。发布含有链接的互联网广告，应当核对下一级链接中与前端广告相关的广告内容。需审核查验并登记广告主的真实身份、地址和有效联系方式等信息，记录、保存广告活动的有关电子数据，建立登记档案并定期核实更新，相关档案保存时间自广告发布行为终止之日起不少于三年。需查验有关广告证明文件，核对广告内容，对内容不符或者证明文件不全的广告，广告经营者不得提供设计、制作、代理服务，计算广告发布者不得发布该广告。需配备熟悉广告法律法规的广告审核人员，有条件的还应当设立专门机构，负责互联网广告审核。依法配合市场监督管理部门开展的互联网广告行业调查，真实、准确、完整、及时地提供统计资料。计算广告经营者和发布者计算广告活动主体责任记录、保存利用其信息服务发布广告的用户真实身份信息，信息记录保存时间自信息服务提供行为终了之日起不少于三年；对利用其信息服务发布的广告内容进行监测、排查，发现违法广告的，应当采取通知改正、删除、屏蔽、断开发布链接等必要措施予以制止，并保留相关记录；建立有效的投诉、举报受理和处置机制，设置便捷的投诉举报入口或者公布投诉举报方式，及时受理和处理投诉举报；不得以技术手段或者其他手段阻挠、妨碍市场监督管理部门开展广告监测；配合市场监督管理部门调查互联网广告违法行为，并根据市场监督管理部门的要求，及时采取技术手段保存涉嫌违法广告的证据材料，如实提供相关广告发布者的真实身份信息、广告修改记录以及相关商品或者服务的交易信息等；依据服务协议和平台规则对利用其信息服务发布违法广告的用户采取警示、暂停或者终止服务等措施。互联网信息服务提供者计算广告发布行为规范行为规范显著标明“广告”提供“一键关闭”功能不得强制进行广告推送不得发布违法广告内容计算广告活动主体需要为其竞价排名、消费测评、购物链接等形式的广告打上“广告”标识，不能以无法被人感知的推广形式发布广告。以启动播放、视频播放、弹出等形式发布的计算广告，应当显著标明“关闭”标志，确保用户可以一键关闭该广告。计算广告活动主体利用互联网发布、发送广告时，必须以不影响用户正常使用网络为前提，不得强制进行广告推送。计算广告内容应该真实、合法、坚持正确的导向，以健康的形式表达广告内容，符合社会主义精神文明建设和弘扬中华优秀传统文化的要求。02网络安全法计算广告活动主体作为关键信息设施运营者，在中华人民共和国境内开展业务活动中收集和产生的个人信息与重要数据应当在境内存储。实行个人信息和重要数据的境内保存符合国家标准；不得设置恶意程序；采取补救措施解决安全缺陷和漏洞风险；提供安全维护；认证合格方可销售或提供。提供安全的网络产品和服务义务：保障网络免受干扰、破坏或者未经授权的访问，防止网络数据泄露或者被窃取、篡改。此外，任何个人和组织应当遵守社会公德和商业道德，诚实守信地履行网络安全责任。履行安全保护义务和社会责任网络安全运行规范关键信息基础设施安全运行规范计算广告涉及网络信息服务行业，其关键信息基础设施一旦遭到破坏，丧失功能或者导致消费者数据泄露，会给个人权益、企业发展和公共利益带来严重危害。因此，各主体需要在履行上述网络安全保护义务的基础上，对关键信息基础设施进行重点保护。网信部门对关键信息基础设施的安全风险进行抽查检测