计算广告之开篇

什么是计算广告（Computational Advertising）

计算广告是计算机科学中出现的一个相对较新的子科学领域，利用算法给用户展示出最佳的广告。它集合了下面的技术于一身：

• 信息检索
• 大规模搜索与文本分析
• 统计建模
• 机器学习
• 微观经济学
• 分类
• 优化
• 推荐系统

计算广告的核心挑战

在一个给定场景下的给定用户和合适的广告之间找到一个最佳的匹配

如果把广告看做一种信息，那么找到一个最佳广告就是一个信息检索问题，这个问题附带有多个可能相互矛盾的效用函数。

为什么需要计算广告？

• 把传统广告学和计算机的计算能力想结合
• 从算法的角度来思考旧的挑战

传统广告与计算广告的特点对比：

传统广告：

• 相对而言平台较小--杂志、广告牌、报纸等
• 每个平台花费巨大
• 不可能个性化
• 只能由聪明的广告人来决定在哪里投放
• 很难衡量投资回报率（ROI）

计算广告：

• 亿级别的投放机会
• 亿级别的创意形式
• 完全个性化
• 每次投放而言花费很小
• 更容易度量

计算广告的分类：

根据广告主的计费方式，分为：

• 千次展示付费CPM（cost per thousand impressions）主要用于品牌曝光
• 每次点击付费CPC（cost per click）通常用于文本广告
• 成交/行为付费CPT/CPA(cost per transaction/action)

根据不同产品的形式分为：

• 搜索广告（Sponsored Search）
• 上下文广告（Contexual Ads）
• 展示广告（Display Ads）
• 定向广告（Targeting Ads）

计算广告的参与方：

• 流量提供方（Publisher）
• 广告主（Advertisers）
• 浏览者/用户（Users）
• 广告平台/广告网络(Match maker/Ad network)

流量提供者渴望每次展示/搜索的高收益，广告主渴望高投资回报率（ROI）和流量，用户希望高相关性，广告网络渴望收益和市场份额。而广告的选择就是要兼顾四个参与者的收益，达到最优状态，需要权衡长期和短期的商业目标。

计算广告对性能的要求很高：

亿级别：

• 搜索广告中有亿级别的广告
• 每个小时有亿级别的搜索
• 万亿级别页面展现次数
• 亿级的用户

毫秒级别：

• 请求是在用户等待过程中完成的，必须在100ms内返回

钱：

• 每个请求都需要消耗CPU资源
• 数据通常放在内存中
• 每次请求的耗费必须比收益要低
• 过低的点击率使得上面的挑战更加困难