计算广告学是一个方兴未艾的领域，涉及大规模检索和文本分析、信息获取、统计模型、机器学习、分类、优化、微观经济学。 广告学面临的最大挑战是在特定语境下特定用户与相应广告之间找到“最佳匹配”。 上下文可以是用户在搜索引擎上输入的查询词(Sponsored Search )、用户阅读的网页(Content Match )和(Display Ads )、用户观看的电影等。 有关用户的信息可能非常多，也可能非常少。 潜在的广告数量可能达到数十亿。 因此，根据“最佳匹配”的定义，可能会引起复杂限制条件下的大规模优化和检索问题。
==========广告本质上是媒体、用户、广告主的三方博弈。
广告平台既要满足自身对广告主预算的需求，又要兼顾媒体变现最大化的要求和用户体验。
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广告类型
品牌广告如何树立产品品牌形象，以提高品牌的市场占有率为直接目的，在消费者心目中突出品牌定位并传播。
特点:漫长而缓慢
效果广告:在基于效果的广告系统中，广告商只需为可测量的结果付费。
特点:短促
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广告收入
效果广告=Dau*(IPU*广告数量) * ECPM
dau:daily活动用户
IPU: Impression Per User，每个用户的平均展示量
ECPM(effectivecostpermille ):1000次展示可获得的收入
核心点：
保证用户体验
优化广告体验
合理优惠产品(oCPX ) )。
准确衡量广告价值，增强系统稳定性
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出价方式
传统报价方式
CPM(costpermile ) -根据广告展示次数收费。 因为一次的展示费用很小，所以我保证要花1000，也就是一千次广告的展示费用。
CPC(costperclick )--按广告点击量收费
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优惠方式(智能优惠)
eCPM
平台通常使用点击率估算模型来估算每个广告的点击率(CTR )
eCPM=CTR * CPC * 1000
oCPX
oCPM和oCPC计算机制：最终目标是转换，同时需要最大化ROI
广告系统实时报价=预估eCPM=CPA_BID (您设置的转换报价) * pCTR点击率预估) * pCVR )点击量与转换百分比预估)智能控制系数
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