AI 技术内参
洪亮劼
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094 | 归因模型:如何来衡量广告的有效性

参考文献
总结
应用场景
基于模型的归因方法
经验方法
什么是归因模型
归因模型

该思维导图由 AI 生成,仅供参考

在互联网广告生态系统的环境中,我们已经分享了不少关于点击率优化和竞价排名以及如何优化出价的内容。接下来我们开始讨论一些计算广告相关的高级话题。之所以说这些是高级话题,是因为作为机器学习在计算广告的应用,这些话题往往都比较偏冷,但在现实中又特别有实用价值。
今天我们先来聊一聊归因模型,这种技术在计算广告业中被广泛使用。

什么是归因模型

归因模型(Attribution Model)是一种计算广告中分配“贡献”的机制
在现代网站或者应用中,每一个用户都有可能在每一次会话中看到多个不同的广告,或者在多个不同的会话中看到相同广告的不同展示。那么,当用户点击了某个广告,或者是当用户转化以后,比如购买了某个商品或是订阅了某种服务,广告商通常希望知道究竟是哪一个广告起了更大的作用。也就是说,广告商想知道用户接收到的不同广告对这个最后的转化事件都起了什么作用,这个问题就是归因模型研究的核心。
归因模型之所以重要,是因为这里面牵涉到了广告有效性这个话题。那么,如何来衡量广告的有效性呢?
衡量广告的有效性,就需要利用归因模型,针对每一个转化来分配“贡献”。这样,对于广告商来说,就可以通过贡献值的叠加来看某一个渠道或者某一个内容发布平台的转化效果。
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归因模型是计算广告中用于衡量广告有效性的重要机制。在现代网站或应用中,用户可能在每次会话中看到多个广告,因此需要确定哪个广告对最终转化起了更大作用。归因模型的重要性在于它关系到广告有效性的计算,以及是否能推行一个公平的市场。文章介绍了几种经验方法,如“最后触碰”和“第一次触碰”,以及基于模型的归因方法,如Bagged Logistic Regression。这些方法虽然直观,但在实践中可能存在不公平投放的机会。作者还提出了对归因问题的概率解法,考虑了一阶和二阶的关系下的归因模型。归因信息可以应用于广告的竞价和预算分配,帮助广告商有效投放广告。总之,归因模型是计算广告中的高级话题,对于衡量广告的有效性和推行公平市场具有重要意义。 文章引用了相关研究,如Shao和Li在2011年的研究提出了数据驱动的多触碰归因模型,以及Xu等人在2016年的研究提出了基于提升的广告选择竞价方法。这些研究为归因模型的发展提供了理论基础和实践指导。 总之,归因模型在计算广告中扮演着重要角色,对于广告商来说,了解不同的归因方法以及如何应用归因信息是至关重要的。文章内容深入浅出地介绍了归因模型的基本概念和相关方法,对于从事计算广告领域的专业人士具有一定的参考价值。

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    最终的投放收益是否增加是终极衡量指标
    2019-08-06
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