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转化率对计算广告的重要性是众所周知的，而o系广告计费方式更是对转化率预估的准确性提出了新的要求。相对于cpc计费方式，ocpc，ocpm，ocpa等方式因为更加注重“转化”，因此更受广告主的欢迎，未来也将是计算广告行业的主流实现形式。
转化率预估（pCVR）系列--校准（Calibration）.上面几篇文章，基于经典论文对cvr的订单延迟、样本选择偏差等问题的解决思路进行了阐述，感兴趣的请自行翻阅本公众号历史文章(公众号：ai_one_piece)。.接下来，笔者将介绍一个在实际业务场景中与pCVR预估结合...
转化率预估（pCVR）系列--延迟预估模型（下篇）下面，我们来详细介绍转化率预估中存在的另外一个重要问题——样本选择偏差（SampleSelectionBias）。本文，主要从阿里的两篇论文入手进…
美团到店广告平台算法团队基于多年来在广告领域上积累的经验，一直在数据偏差等业界挑战性问题不断进行深入优化与算法创新。在之前分享的《KDDCup2020Debiasing比赛冠军技术方案与广告业务应用》一文[4]中，团队分享了在KDDCup比赛中取得冠军的选择性偏差以及流行度偏差的解决方…
一、引言本次腾讯社交广告算法大赛以移动app广告转化率预估为背景，以移动App广告为研究对象，预测App广告点击后被激活的概率：pCVR=P(conversion=1|Ad,User,Context)，即给定广告、用户和上下文情况下广告被点击后发生激活的概率。
CTR预估本质是一个二分类问题，以移动端展示广告推荐为例，依据日志中的用户侧的信息（比如年龄，性别，国籍，手机上安装的app列表）、广告侧的信息（广告id，广告类别，广告标题等）、上下文侧信息（渠道id等），去建模预测用户是否会点击该广告。
要预测的target是一个概率，可以说是一个商品的成交转换率。所以，我认为，Avito发起这个竞赛的主要目的是为了给用户提供一个编辑自己商品广告使得成交转化率最高的方法。样本对应的特征可以分为如下几类：类别，文本，图片，数值，日期。
多篇论文被顶会收录,腾讯广告推荐团队AI实力获国际认可发布时间：2021-08-1214:43:57|来源：中国网科学|作者：张铭阳|责任编辑：科学频道
广告深度预估技术在美团到店场景下的突破与畅想.后深度学习时代下，技术迭代全面进入深水区，以提升模型复杂度为主体的广告预估模型优化已经不再奏效。.美团到店广告质量预估团队紧密结合业务特点，发挥深度模型结构灵活多变的优势，实现了进一步破...
CTR预估本质是一个二分类问题，以移动端展示广告推荐为例，依据日志中的用户侧的信息（比如年龄，性别，国籍，手机上安装的app列表）、广告侧的信息（广告id，广告类别，广告标题等）、上下文侧信息（渠道id等），去建模预测用户是否会点击该广告。
转化率对计算广告的重要性是众所周知的，而o系广告计费方式更是对转化率预估的准确性提出了新的要求。相对于cpc计费方式，ocpc，ocpm，ocpa等方式因为更加注重“转化”，因此更受广告主的欢迎，未来也将是计算广告行业的主流实现形式。
转化率预估（pCVR）系列--校准（Calibration）.上面几篇文章，基于经典论文对cvr的订单延迟、样本选择偏差等问题的解决思路进行了阐述，感兴趣的请自行翻阅本公众号历史文章(公众号：ai_one_piece)。.接下来，笔者将介绍一个在实际业务场景中与pCVR预估结合...
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美团到店广告平台算法团队基于多年来在广告领域上积累的经验，一直在数据偏差等业界挑战性问题不断进行深入优化与算法创新。在之前分享的《KDDCup2020Debiasing比赛冠军技术方案与广告业务应用》一文[4]中，团队分享了在KDDCup比赛中取得冠军的选择性偏差以及流行度偏差的解决方…
一、引言本次腾讯社交广告算法大赛以移动app广告转化率预估为背景，以移动App广告为研究对象，预测App广告点击后被激活的概率：pCVR=P(conversion=1|Ad,User,Context)，即给定广告、用户和上下文情况下广告被点击后发生激活的概率。
CTR预估本质是一个二分类问题，以移动端展示广告推荐为例，依据日志中的用户侧的信息（比如年龄，性别，国籍，手机上安装的app列表）、广告侧的信息（广告id，广告类别，广告标题等）、上下文侧信息（渠道id等），去建模预测用户是否会点击该广告。
要预测的target是一个概率，可以说是一个商品的成交转换率。所以，我认为，Avito发起这个竞赛的主要目的是为了给用户提供一个编辑自己商品广告使得成交转化率最高的方法。样本对应的特征可以分为如下几类：类别，文本，图片，数值，日期。
多篇论文被顶会收录,腾讯广告推荐团队AI实力获国际认可发布时间：2021-08-1214:43:57|来源：中国网科学|作者：张铭阳|责任编辑：科学频道
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CTR预估本质是一个二分类问题，以移动端展示广告推荐为例，依据日志中的用户侧的信息（比如年龄，性别，国籍，手机上安装的app列表）、广告侧的信息（广告id，广告类别，广告标题等）、上下文侧信息（渠道id等），去建模预测用户是否会点击该广告。
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