计算广告 第2版 在线电子书 图书标签: 广告 计算广告 互联网 计算机 程序化广告 用户增长 运营 推荐
发表于2024-06-02
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这个必须Mark啊!
评分比其他计算广告教材好的地方是,很明显把商业模式放在非常重要的地位,注重这种思维模式的解释和培养,非常好的教科书,信息量很大,只是比较难度。
评分勉强算读过,因为第三部分技术跳过了。
评分比第一版有增补,还是很符合业界实践经验的
评分三年前实习的时候看过一次,最近重新看,但技术的部分还是看不下去。
刘鹏(@北冥乘海生),现任科大讯飞副总裁,大数据研究院院长。他在清华大学获得博士学位后,加入微软亚洲研究院,从事人工智能研究,后参与创建雅虎北京研究院,出任高级科学家。他还曾任MediaV首席科学家、360商业化首席架构师等职。在多年从业经历中,他一直致力于将人工智能方法与海量数据相结合来解决工业界问题,负责过多个大型互联网商业产品体系。
他特别重视计算广告和大数据技术的普及,他讲授的“计算广告”在网易云课堂有超过3万名学生,已经成为业界进行相关培训的基础教程。他还曾担任北京大学、中国传媒大学等高校客座教授,讲授计算广告相关课程,为推动中国广告产业的数字化、智能化做出了贡献。
王超(@德川),于北京大学获得硕士学位后,曾就职于微博、汽车之家等公司的广告部门,从事计算广告领域的研究和实践工作。现任百度主任研发架构师,从事个性化推荐领域相关的工作。
计算广告是一项新兴的研究课题,它涉及大规模搜索和文本分析、信息获取、统计模型、机器学习、分类、优化以及微观经济学等诸多领域的知识。本书从实践出发,系统地介绍计算广告的产品、问题、系统和算法,并且从工业界的视角对这一领域进行具体技术的深入剖析。
本书立足于广告市场的根本问题,从计算广告各个阶段所遇到的市场挑战出发,以广告系统业务形态的需求和变化为主线,依次介绍合约广告系统、竞价广告系统、程序化交易市场等重要课题,并对计算广告涉及的关键技术和算法做深入的探讨,这一版中更是加入了深度学习的基础方法论及其在计算广告中的应用。
无论是互联网公司商业化部门的产品技术人员,还是对个性化系统、大数据变现或交易有兴趣的产品技术人员,传统企业互联网化进程的决策者,传统广告业务的从业者,互联网创业者,计算机相关专业研究生,都会从阅读本书中受益匪浅。
书中章节后“延伸思考”版块的问题还都算有意思,挑一些说下自己的看法。挖个坑,慢慢填。 第一章 1. 考虑到品牌广告和直接效果广告的目的性差异,两者在创意设计、投放策略、媒介选择等方面应该有什么区别? 这个问题从媒介选择上反推会更清楚。品牌广告通常根据有效受众(T...
评分广告——广而告之,即将信息进行广泛的传递。 商业广告从诉求角度可以简单分为两类: 长期诉求(品牌广告):注重长期收益,品牌曝光,而不刻意要求单次广告的转化率和收益。因此多数为大品牌在大平台的广告投放,力求覆盖更多的用户基数。以展示量、或预估量衡量计费。 短期诉...
评分读这本书的时候,正好看到个新闻,刘鹏加入了科大讯飞,个人臆测是为了解决科大讯飞的技术变现能力。其次也是在看这本书的期间,我在淘宝上看了两双亚瑟士的鞋子,后来在浏览网易新闻的时候,页面的信息流广告就有了亚瑟士的鞋,结合本书的逻辑想了想我自己的数据流出情况,可...
评分非从业人员听到“计算广告学”这个词汇时,兴许会觉得陌生甚至心存疑惑。但实质上它却与大家的日常生活息息相关。你用的搜索、刷的微博或朋友圈、看的网上视频,其间的广告便有搜索广告、Feed 流广告、品牌广告很好的例证。而且当今如此多的免费服务,也有不少人困惑:...
评分毕业后今年6月回国入职,8月中偶然机会看到这本书,随后得知乃是计算广告界入门必读,名副其实。 书的前半部分讲的广告行业中的一些基本概念,感触比较深,一解对程序化交易的诸多疑问。 因为工作的原因看得最多的是三部分,虽然基本算法和模型都讲的很简要,但其中思想却很有...
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