摘要：
RTB中引入了修改后的Second-Price竞价模型，竞价成功的广告不需要向Ad-Exchange付他的出价，而只会付第二名的出价。Second-Price的理论思想是这样的：假设我在卖莫奈的油画。有许多人想竞得这幅油画，每个人心里都有一个最高出价，但问题是他不想付比能竞得这幅画的出价多一分钱。那... 阅读全文
摘要：
广告中的去重选择在广告展示策略中，有一些去重的需求。本文中介绍一个去重中的细节问题。举一个广告主去重的例子。如果在页面上一次可以展示三个广告，如果我们展示的广告中有两上广告是同一个广告主的，那么广告主会很不开心。因为他会感觉自己的展示次数是虚的，对他来讲是一次展示，但给他的报表里却说是两次。再举一个... 阅读全文
摘要：
介绍先介绍一下广告质量是什么的，贴一下Wiki的介绍：Quality Score is a variable used by Google, Yahoo! (called Quality Index), and Bing that can influence both the rank and co... 阅读全文
摘要：
先声明一下，本文所提到的所有的点击率预测的技术不是我在的团队使用的，因为我们团队使用的技术是保密的，所以我也不知道他们是怎么做的。事实上我不知道广告点击率怎么预测的，认识我的人都知道，我就是最喜欢舞那开始三板斧的人，然后我就想扔了板斧投降了。也希望各位能指正我所写的内容中的错误之处，给我一下学习第四... 阅读全文
摘要：
频次控制介绍广告中的频次控制是指控制一个用户最多在指定时间内看到一个广告（或相似广告）的次数，比如广告主可以限制一个用户最多只能一天看到一个广告3次（频次控制也可以让publisher来指定，但本文不考虑publisher）。本文所说的频次控制不是硬性的，也就是说展示的次数多只会降低相同广告出现的概... 阅读全文
摘要：
在这篇文章中，我将告诉你"真实的出价"比你想的微妙，并且你可以使用基于ROI的pacing策略，不需要构建一个期望扣费的模型，你就可以得到完美的期望扣费模型。Same Same but Different我们假设你按Part3中的广告实现了基于ROI的策略。现在有一个请求，你计算出它的pCTR为0.... 阅读全文
摘要：
在本文中，我将解释如果要对整个推广计划最大化利润，决定是否应该出价的应该是期望回本率(ROI)，而不是期望利润，这与我们以前介绍的有所不同。在Datacratic，我们已经在2012年底切到了基于ROI的策略。Too Little of a Good Thing推广计划的全部利润可以表达为：通过这个... 阅读全文
摘要：
Part 0介绍了RTB的胜出价格会在凌晨陡升。我们还介绍了一个Pace系统，如果这个系统所有的DSPs都用，那陡升的问题就会消失。Part 0中的系统中含有一个隐式的假设：任何两个请求都认为是相同的，而忽略其它因素，比如请求时间。在Part 1中介绍的竞争价格会随时间而变化，但这个Part 0中的... 阅读全文
摘要：
这篇文章是讨论Datacratic所用的统计和经济理论的一些内容。我们开发了real time bidding算法s。为了实现广告主的目标，我们的算法自动地利用其它广告主的次优策略，并再查看广告的底价。我们想让我们的合作伙伴理解我们用的技术，并且认为它是合理的。“相信黑盒子”的价值观在这我们这里不成... 阅读全文
摘要：
曾尝试为我们的RTB客户解决过Pacing问题，Pacing问题要解决的问题是：如果一个客户给你一笔预算，让你去运营一个广告推广计划，在一定的时间内投放广告，将这笔预算在指内的时间内，比较均匀地将预算消耗完。如果把预算消耗超出了，那就要自己贴钱了。如果没消耗完，这对于下次和客户合作的时候会有点丢脸。... 阅读全文
摘要：
我们项目目标是要预测每个用户在点击广告后APP游戏和电商的转化率。期间两个半开发，从开始做到完成一共用了3个多月时候，完成了第一版转化率预测。从中的确学到了不少东西。学到的就不说了，就只提一下感觉做不好的地方。 失误1：不应该将电商和APP的数据混在一起。甚至完全可以先做类别比较平衡的APP数据，... 阅读全文
摘要：
流式计算平台-Storm我们以Storm为例来看流式计算的功能是什么。下面内容引用自大圆的博客。在Storm中，一个实时应用的计算任务被打包作为Topology发布，这同Hadoop的MapReduce任务相似。但是有一点不同的是：在Hadoop中，MapReduce任务最终会执行完成后结束；而在S... 阅读全文