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Lecture1 course overview-and_introduction
- 1. Course Overview and Introduction to Computational Advertising Dr. Jun He, Renmin University of China Dr. Shicong Feng, Miaozhen
- 2. Content Course Overview Introduction to Computational Advertising
- 3. General Course Info Course Organizer: − Jun He (hejun@ruc.edu.cn) − Shicong Feng (fengshichong@miaozhen.com) Corse Web Site: − http://iir.ruc.edu.cn/courses/ca2013 TA: 何威 − Email: heweihust@126.com CourseTime: 每周四6:30-8:00pm Location: 公共教学三楼，3207教室 Weibo − 新浪微博（秒针）:@秒针系统 or @冯是聪Fengshicong
- 4. Schedule 月份 教学周次 日期 题目 讲师 单位 二 第1 周 2/28 Course overview and Introduction Jun He RUC 三 第2 周 3/07 Marketplace & Economics Shicong Feng Miaozhen 第3 周 3/14 Fraud detection You Ouyang Miaozhen 第4 周 3/21 Sponsored search Bihong Gong Taobao 第5 周 3/28 Display Advertising Xuelin Cao Yahoo！ 四 第7 周 4/11 Recommender systems (1) Conglei Yao Wandoujia 第8 周 4/18 Recommender systems (2) Conglei Yao Wandoujia 第 9 周 4/25 Contextual search/content match Bihong Gong Taobao 五 第11周 5/09 Unique visitor identification Shicong Feng Miaozhen 第12周 5/16 CTR prediction You Ouyang Miaozhen 第13周 5/23 Targeting Shicong Feng Miaozhen 第14周 5/30 Machine Learning for Auction Mechanism Design Tieyan Liu MSRA 六 第15周 6/06 Ad serving, bidding and monitoring Ping Jiang Miaozhen 第16周 6/13 Computational advertising infrastructure Ping Jiang Miaozhen 第17周 6/20 How to build and run a startup? Minghui Wu Miaozhen Founder 第18周 6/27 Project presentations Jun He RUC
- 5. 课程成绩：Project (100%) 参加秒针Exchange平台算法大赛 规则： − 2-3位同学组成一个小组，每个小组作为一个DSP(Demand-side Platform)，代表广告主在秒针Exchange上竞购流量资源，课程成绩按 最后赚的钱的多少排名 特点 − 大赛中使用的所有资源都是真实的（广告主，媒体，用户） − 最后收益给参赛者
- 6. Introduction to Computational Advertising
- 7. Introduction to Computational Advertising 广告史简介 互联网广告分类 互联网广告生态系统 计算广告学简介
- 8. 广告史简介
- 9. 广告历史 广告出现的历史十分悠久，考古学家从古代废墟的遗址 里，亦有发现广告的踪影。 早期的广告以事务性为主，例如在古埃及的就有用莎草 纸上制作销售推广或寻找失物的广告海报；在古印度， 亦有透过壁画的形式来达至商业宣传的效果。 现代广告的出现，大约在17世纪的英国开始，当时的广 告是报章内的宣传，以书籍的销售为主，后来因为宣传 效果良好，医药产品亦开始采用这个宣传途径。
- 12. 广告历史——四个阶段 1. 以生存、生产信息交流为中心的广告群体活动时期 ； 2. 以简单的商品生产和交换为主要内容的广 告个体活 动时期； 3. 以专业化运作和行业竞争为主要特征 的广告行业竞 争时期 4. 以资本运营和规模化运作为重要 手段的广告产业运 作时期
- 13. 一、广告发展的群体活动时期 在恶劣的生存环境下，人类必须相互协作才能生存，产 生了信息交流的需要。 代表特定含义的叫喊声，诱捕动物时所使用的肢体语言 ，氏族部落之间为互相识别而使用的图腾、设立的标记 内蒙古乌拉特后旗境内所发现的阴山岩画中，被学者认 为是原始人在打猎时设置的路标，是为人类广告的雏形 ，也是迄今为止发现的人类的最早广告。 图腾因为具有明显的“告之” 功能，且传递着丰富的文 化信息，应可视为原始社会最为成熟的广告表现形态。
- 14. 二、广告发展的个体活动时期 最早的商业广告出现于古代文明时期海上贸易比较发达 的古巴比伦、古埃及、古希腊、古罗马以及农业文明繁 荣的古代中国。如古埃及的葡萄酒标签广告和中国甲骨 文中记载的有关殷商时期青铜器中的卖马交易广告。 10世纪初，世界广告 的中心也由古代文明古国转移到近 代文明的发源地—— 欧洲。出现“叫卖”广告的繁荣。 15世纪，印刷术的发明，欧洲出现了早期的印刷品广告 ，商业广告册、传单广告和新闻书广告等陆续出现。 整体上看，广告活动还处于自发、零散的状态，广告行 业并没有作为一个独立的行业出现，广告发展处于广告 个体活动时期。
- 15. 三、广告发展的行业活动时期 17世纪开始，资本主义商品经济得到巨大发展，原有的建立在自发 的、零散性广告活动上的广告表现形态的发展已不能满足资本主义 商品经济进一步发展的要求。 1612年在法国国王的特许下，被称为“近代广告的先驱”的法国人 泰奥弗拉斯托·雷诺德（Theophraste Renaudot）在法国创立了“广 告局”， 为有招聘、求职、出售房屋及其他需求的人提供服务。 1675年，英国人尼德姆在伦敦开办了公众广告事务中 心，尼德姆 还为客户提供专业的文案代理业务，《公共 信息》（Publick Advice）第一期刊出的第一条广告就 是他亲自撰写的：“希望号轮 船即将出航，70吨，船主 必多普雷库在神的祝福下，近日完成了 向墨尔本起航的 准备。船主每天在交易所办理委托业务。” 18世纪中 期，随着周刊报纸上插图广告的盛行，欧洲的一些国家 出现了代理广告插图业务的广告画家和设计者。
- 16. 三、广告发展的行业活动时期（续） 进入19世纪，随着美国的崛起和世界广告中心的转移，作为一个独立行业而存 在的广告行业最终在美国形成。 报纸之间的竞争日益激烈，广告收入越发重要，到19世纪30年代，美国几乎所 有的报纸都大量 刊登广告，并有明确的广告刊登标准，媒体市场形成。 广告 业的发展正式进入以广告专业化运作为主要特征的行业发展阶段。。 1841年，沃尔尼·帕尔默（Volney Palmer）在费城开办了第一家广告公司，自称 “报纸广告代理人”，为报纸代理出售广告版面，这是从报纸分离出来的一个 独 立的广告经营实体，从而宣告了广告代理业的诞生。约翰·胡坡（John Hooper）在纽约开办了 广告公司，他批发购买广告版面，然后把版面零售给 广 告主。随后，许多广告代理商开始为报纸作版面代理。 18世纪中 期，随着周刊报纸上插图广告的盛行，欧洲的一些国家出现了代理 广告插图业务的广告画家和设计者。 到20世纪中期，美国涌现出一批像奥美、达彼思、麦肯、BBDO、DDB、FCB等 享誉全球的广告公司。他们的一举一动在接下来的世界广告业的发展中备受关 注，新的世界广告中心正在他们的躯体中形成。 这期间，广告行业作为一个独立的行业正式形成，广告市场以及市场中的多角 关系正式确立， “广告主-广告代理-广告媒介”的广告运作模式不断走向成熟 ，广告代理的专业化程度越来越高，业务代理越来越丰富，广告行业已经发展 成为社会经济发展不可或缺的行业。
- 17. 四、广告产业发展阶段 全球市场的形成、以信息技术为依托的服务业的大发展 跨国公司、跨国企业集团的崛起。 广告集团取代广告公司，规模化运作和多元化经营开始 替代仅有的专业化的广告运作，世界广告业的中心也由 美国变为以世界性的广告集团为基本单位所组成的世界 广告网络。世界广告业的发展呈现出明显的产业特征， 开始步入产业发展阶段。 广告业对经济发展的贡献作用也越来越明显，并得到了 许多国家政府的普遍重视，不仅具有明显的产业发展特 征，而且呈现出良好的发展势头，这一时期被称为广告 业的产业发展时期。
- 18. 具有现代意义的最早报纸商业广告之一 《Public Advertiser》 Advertising for coffee, London 1657 The ad explains “The Vertue of the COFFEE drink” : what coffee is, how it grows, how it cures numerous maladies, including Dropsy, Gout, and Scurvy, …
- 21. 5个连续条幅 (高=2cm)，加上产品照(5*5cm) + 硬广告 N3300 5个主要功能 音乐时空 当代歌坛 时尚中国旅游(副刊) 时尚中国旅游 平面信息介绍
- 22. 互联网广告分类
- 23. 互联网广告分类 文本广告 （Textual Ads） • 关键词广告（搜索广告） – Sponsored Search，paid search, keyword driven ads, AdWord… • 上下文广告 – Contextual Advertising, contextual ads, context driven ads, AdSence… 展示广告（Display Advertising） • 图片广告（Graphical Ads) • 视频广告（Video Ads）
- 24. Baidu
- 25. Bing
- 26. Google AdWords
- 27. Google AdWords 排名前10000的关键字 百分比: 前一万关键字中使用人数的占比 所示价格：CPC中的最高价格 #1 insurance 保险— $54.91—24% #2 loans 贷款—$44.28—12.8% #3 mortgage 抵押贷款—$47.12—9% #4 attorney 法务代理— $47.07—3.6% #5 credit 信贷—$36.06—3.2% #6 lawyer 法律顾问— $42.51—3% #7 donate 捐赠— $42.02——2.5% #8 degree 文凭学位— $40.61—2.2% #9 hosting 主机— $31.91— 2.2% #10 claim 索赔—$45.51—1.4% 前 20 位关键字产生的收入占 Adwords 总收入的 70%，剩 下的 30% 的收入产生于 1000 左右的分类中的各种关键字.
- 28. 上下文广告（Contextual Advertising） E.g., Google AdSense, Microsoft ContentAds, 百度联盟，淘宝联盟… 上下 文广 告是 与内 容匹 配的 网络 广告
- 32. 互联网之外的展示广告
- 38. Internet Advertising Revenues Hit Historic High in Q3 2012 at Nearly $9.3 Billion (U.S) Interactive Advertising Bureau（在线广告供给方的行业协会），IAB推动了数字化市 场营销行业的发展，制定市场效果衡量标准和在线广告创意的标准比。如它制定素 材的规格，以及广告效果的评估方式。这些标准是与它的会员商议的结果。
- 39. Half-year Internet ad revenue & Ad Category Breakouts Year Revenue % Growth HY 2012 $17,028 14% HY 2011 $14,941 23% HY 2010 $12,127 11% HY 2009 $10,900 -5% HY 2008 $11,510 15% HY 2007 $9,993 26% HY 2006 $7,909 37% HY 2005 $5,787 26% HY 2004 $4,599 40% HY 2003 $3,292 11% HY 2002 $2,978 -20% HY 2001 $3,720 -7% HY 2000 $4,013 147% HY 1999 $1,627 110% HY 1998 $774 125% HY 1997 $344 320% HY 1996 $82 Total $111,624 HY 2011* HY 2012 % $ % $ Search 46% $6,843 48% $8,128 Display Related 36% $5,349 33% $5,586 -Banner Ads 22% $3,266 21% $3,622 -Digital Video Commercials 6% $891 6% $1,053 -Rich Media 5% $727 3% $495 -Sponsorship 3% $465 2% $416 Mobile* 4% $636 7% $1,242 Classifieds 8% $1,235 7% $1,160 Referrals/Lead Generation 5% $800 5% $834 E-mail 1% $79 0% $78
- 41. 广告是三个主体的博弈 出资人(sponsor)即广告主(advertiser)，媒介(medium) ，受众(audience) 。 广告主希望通过媒介去影响受众。 广告的本质功能，是借助某种有广泛受众的媒介的 力量，完成较低成本的用户接触(reach)。
- 43. 广告主最关心的问题：广告效果 约翰·沃纳梅克(John Wanamaker) 1838年7月11日－1922年12月12日 "Half the money I spend on advertising is wasted; the trouble is I don't know which half.“ --John Wanamaker “我在广告上的投资有一半是无用的 ，但是问题是我不知道是哪一半。”
- 45. 品牌类广告（Brand Awareness）效果的核心指标 Reach，有多少人看过 − Target（目标、对象） Frequency，看了多少次 − Creative
- 46. 效果类广告主 E-commercial Game Others 在互联网广告中，最受关注的是效果广告，比如搜索广 告绝大部分就是效果广告。效果广告是有短期内(now or soon)明确用户转化行为诉求的广告，用户转化行为 例如：购买，注册，投票，捐款等。
- 47. 效果类广告（Direct Response）效果的核心指标 点击 − CPC (Cost-per-click) 注册/下载/打电话/搜索/… − CPA (Cost-per-Action) 销售/充值 − CPS (Cost-per-sale)
- 48. 互联网广告的生态系统第二方：媒体
- 50. 互联网广告的生态系统第三方：受众
- 53. 广告制作公司 – 创意研究
- 56. 广告创意研究
- 57. 媒介研究 • 目标受众 • 女性 • 24-40岁 • 月收入8000元以上 • 数据分析后 • 湖南卫视环珠格格 • 搜狐娱乐频道 • 新浪星座频道 • ……
- 58. 广告与营销的不同
- 59. 搜索、广告与推荐的对比 搜索 搜索广告 展示广告 推荐 首要准则 相关性 投资回报率(ROI) 用户兴趣 其他需求 各垂直领域 独立定义 质量，安全性(Safety) 多样性(diversity), 新鲜度(freshness) 索引规模 ~十亿级 ~百万级--千万级 ~百万级 ~百万级--亿级 个性化 较少的个性化需求 ~亿级用户规模上的个性化 检索信号 较为集中 较为丰富 Downstream 优化 不适用` 适用
- 60. 在线广告的特点 技术和计算导向 − 在线广告和线下广告产品运行的形态有很大不同，在线广告一直在被 技术和产品驱动，线下广告是被创意和客户关系驱动。计算已经成为 在线广告中主导的部分，而商业逻辑作为辅助的部分。 可衡量性 − 广告的点击是广告效果的直接收集途径，可以很直接地从点击率中看 到广告的效果。 标准化 − 在线上环境中，广告是以广告位为载体，针对不同受众的广告，广告 主就必然希望广告的素材规格是有统一规范。 媒体概念的差异化 − 对线下广告来讲，媒体没有什么区别，而在线媒体区别特别大。
- 61. 广告效果的监控与优化 第三方广告效果的监控 − 秒针 − Admaster 第三方广告效果的优化 − 秒针 − 品友会 − 浪淘金 媒体方广告效果的监控与优化 − 百度 − 淘宝 − Google
- 62. 互联网展示广告的收费方式 CPM (Cost-Per-Mille) − 每千次曝光的收费 CPD (Cost-Per-Day) − 每天的收费 CPT (Cost-Per-Time) − 每个时长（比如周，月）的收费 CPC (Cost-Per-click) − 每次点击的收费 CPA (Cost-Per-Action) − 每个转化/效果（注册，充值，购买等）的收费 CPS (Cost-Per-Sale) − 产生每个销售后的付费
- 63. 互联网展示广告效果的评价指标 Impression: – 理论上的定义：你的广告展现在受众面前的次数 – 实际意义：指从浏览器发出对网络服务器的请求数 UV: Unique Visitor – 理论上的定义：广告页面被多少独立人数浏览 – 实际意义：广告页面被多少独立Cookie浏览 Click: – 理论上的定义：广告被点击了多少次 – 实际意义：广告指向的目标链接被请求了多少次 CTR: Click through rate, 广告通过率 – 网络广告被点击的次数与访问次数的比例 – CTR=Clicks/Impressions*100% N（N>=1）+到达数 – 一个用户（UV）在整个广告活动过程中的Impression次数如果大于等于N ，则记为一次到达。
- 64. 计算广告学简介
- 65. Computational Advertising A new scientific discipline mixed by − Information retrieval − Machine learning − Statistical modeling − Natural Language Processing − Optimization − Recommender systems − Microeconomics − Game theory, auction theory, mechanism design − Distributed Systems − …
- 66. Why “Computational” Advertising? Follow a similar rule − Computational Linguistics − Computational Biology − Computational Chemistry − Computational Finance − Computational Geometry − Computational Neuroscience − Computational Physics − Computational Mechanics − Computational Economics − …
- 67. Computational Advertising Central Challenge Find the "best match" between a given user in a given context and a suitable advertisement. − a表示Sponsor（advertiser），c表示媒体（context），u代表受众（user）。 − 公式的含义：给定user，给定context，选择一组ad，使得ROI(投资回报率)最高 Contexts − Search Engines − Publisher pages − Mobile − SNS − Intelligent TV − …
- 68. Challenge Decomposed 1. Representation − Represent the user, the context, and the ads in an effective & efficient way 2. Definition − Define the mathematical optimization problem to capture the actual marketplace constraints and goals 3. Solution − Solve the optimization problem in an effective & efficient way
- 69. Solution 特征提取 − 个人理解是受众定向，即把u和c打上标签的过程，这是重要的一步。 微观优化 − 对一次展示进行优化，得到最好的广告，最关键的技术是CTR预测。 宏观优化 − 竞价市场机制的设计非常重要。 受限优化 − 无论是品牌广告还是效果广告，都有质和量两个方面的需求，对品牌广 告来讲，量比质更重要，对于效果广告来说，质一般要重要一点，受限 优化要解决的就是在量一定的情况下，怎么来优化质。 强化学习 − 如何知道在新的广告主或新的用户群预测它的点击率， 个性化重定向 − 会深入的使用推荐技术。
- 70. Example: Normalized as an IR Problem Representation − Treat the ads as documents in IR Optimization/solution − Retrieve the ads by evaluating the query over the ad corpus Details − Analyze the “query” and extract query-features • Query = full context (content, user profile, environment, etc) − Analyze the documents (= ads) and extract doc-features − Devise a scoring function = predicates on q-features and d-features + weights − Build a search engine that produces quickly the ads that maximize the scoring function
- 71. Most Related Conferences KDD (Knowledge Discovery in Database) SIGMOD (Management of Data) VLDB (Very Large Database) WWW (World Wide Web) WSDM (Web Search and Data Mining) SIGIR (Information Retrieval) CIKM (Conference of Information and Knowledge Management) EC (Electronic Commerce)
- 72. References Online Computational Advertising Courses − Andrei Broder, Vanja Josifovski Http://www.stanford.edu/class/msande239/ − Ram Akella, Andrei Broder, Vanja Josifovski http://classes.soe.ucsc.edu/ism293/Spring09/
- 73. Q/A?