计算广告的核心算法与应用

计算广告是数字营销中一个非常重要的领域，它通过各种算法来优化广告投放，提高广告的有效性和用户体验。以下是计算广告中常涉及的几类关键算法：

1. 点击率预估算法（CTR预估）

CTR预估是计算广告中的一个基本问题，旨在预测用户对广告的点击概率。常用的算法包括：

逻辑回归（Logistic Regression） ：早期最常用的CTR预估方法，通过线性模型预测概率。
梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT） ：如XGBoost、LightGBM等，通过组合多棵决策树来提高预测准确性。
深度学习模型：如Wide&Deep、DeepFM、DIN（Deep Interest Network）、DIEN（Deep Interest Evolution Network）等，这些模型利用神经网络结构来捕捉复杂的用户行为特征。

示例代码：使用逻辑回归进行CTR预估

python 复制代码

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设数据
X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]  # 特征数据
y = [0, 1, 1]  # 点击标签

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估模型
y_pred = model.predict(X_test)
print("准确率:", accuracy_score(y_test, y_pred))

2. 广告排序算法

广告排序通常依赖于**eCPM（每千次展示的预期收入）**的计算，公式为：

eCPM=CTR×CPC×1000eCPM = CTR \times CPC \times 1000eCPM=CTR×CPC×1000

其中，CTR 是点击率，CPC是每次点击的成本。通过计算eCPM，可以根据广告的预期收益进行排序，选择最有价值的广告进行展示。

示例计算：eCPM计算

假设某广告的CTR为0.01，CPC为2元，则其eCPM为：

eCPM=0.01×2×1000=20 元eCPM = 0.01 \times 2 \times 1000 = 20 \text{ 元}eCPM=0.01×2×1000=20 元

3. 实时竞价算法（RTB）

**实时竞价（RTB）**是一种通过程序化实时拍卖来交易广告资源的模式。它在广告位加载时，实时收集用户信息，并根据这些信息进行竞价，选择出价最高的广告进行展示。RTB通过精准定位和实时竞价提高了广告的有效性和投资回报率。

RTB流程示例

用户访问网站：用户打开浏览器访问某个媒体网站。
广告位请求：媒体网站通知广告交易平台请求广告。
竞价：广告交易平台组织竞价，各需求方根据用户信息和广告位信息决定出价。
展示：出价最高的广告赢得展示机会。

4. 推荐系统算法

虽然不是广告特有的，但在计算广告中也会用到推荐系统的算法，如协同过滤（Collaborative Filtering） 。这些算法通过分析用户行为和偏好来推荐相关广告，提高用户体验。

示例代码：简单协同过滤

python 复制代码

import numpy as np

# 假设用户-物品评分矩阵
ratings = np.array([
    [5, 4, 0, 0],
    [4, 5, 0, 0],
    [0, 0, 5, 4],
    [0, 0, 4, 5]
])

# 计算用户相似度（简单示例）
def similarity(user1, user2):
    return np.dot(ratings[user1], ratings[user2]) / (np.linalg.norm(ratings[user1]) * np.linalg.norm(ratings[user2]))

# 推荐物品
def recommend(user):
    scores = []
    for item in range(len(ratings[0])):
        if ratings[user, item] == 0:
            score = 0
            for other_user in range(len(ratings)):
                if other_user != user and ratings[other_user, item] != 0:
                    score += similarity(user, other_user) * ratings[other_user, item]
            scores.append((item, score))
    return sorted(scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 为用户0推荐物品
print(recommend(0))

这些算法在计算广告中起到了至关重要的作用，帮助广告主和平台优化广告投放策略，提高广告的有效性和用户体验。