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DSP精准广告系统的流程:DSP精准广告+人工智能技术

作者:华企商城 阅读次数:235次 发布时间:2016-08-08 13:48:38评论:0

  DSP精准广告系统的流程:DSP精准广告+人工智能技术

  首先来说大数据跟DSP精准广告的关系,DSP的核心是整合多方流量,通过精准定向技术,帮助广告主高效完成营销需求。当用户访问网站时,网站会将用户信息传递给广告服务器,广告服务器进行竞价引擎、DSP服务器、广告交易平台一系列的计算,后广告服务器会发送创意给用户所在的Web浏览器。

  在其中广告投放系统通过cookie跟踪,针对每个不同行业建立不同数据库,数据库大致可以分为三个主题:人群画像,投放方式,流量预估,这三个都是数据组成部分。对于画像,我们的做法是部分自主建设,同时集成业务方如搜索、广告和风控团队开发的画像标签,形成统一的画像宽表。不同的数据库形成了DSP广告系统的大数据。

  在来说说人工智能,人工智能技术的应用广泛的莫过于机器学习,从字面上来理解机器学习,就是让机器具有学习的能力,使机器能够完成一些更为智能的工作,而我们实现这种能力的方式就是构建算法模型,也就是一些机器学习算法。机器学习的本质就是将人的操作/思维过程的输入与输出记录下来,然后统计(又叫做训练)出一个模型用来对新的数据进行预测,使得这个模型对输入输出达到和同人类相似的表现,这种方式也慢慢成了现代强人工智能基本的核心理念。

  机器学习固定的流程,包括5个方面:

  1. 搜集数据:收集训练模型所需要的数据,尽可能多得收集相关的数据。

  2. 准备和清理数据:保证所收集数据的质量,处理一些数据的问题如缺失值和极端值。

  3. 训练模型:选择适当的的算法来构建模型,将数据分为想训练集,交叉集,和测试集。

  4. 评估模型: 利用交叉集来评估模型的质量,利用测试集来评估模型的通用性。

  5. 优化模型性能。

  

图片1.png

  结语,DSP精准广告系统针对每个不同行业建立不同数据库,形成了三个主题的大数据库。DSP两个核心特征,一是拥有强大的RTB(Real-Time Bidding)的基础设施和能力,二是拥有先进的用户定向(AudienceTargeting)技术。使用机器学习建模、训练等技术作为用户定向技术为广告主提供更精准营销。

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