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标题: DSP中的基础算法和模型的详细解析：核心算法（2） [打印本页]

作者: yuyang911220 时间: 2017-6-20 08:57 标题: DSP中的基础算法和模型的详细解析：核心算法（2）

考虑广告位信息后，AUC提升了0.0346，还是非常明显的。这个Lift也是一种评估指标，后面会详细解释。这里可以看到Lift指标也明显提升了。
具体看个例子。对于一个hotel广告主的一个campaign，不同的广告位预估出来的Φ值也很不相同，旅游类的预估值最高，社会媒体的最低。说明这个模型还是有一定区分度的。

      评估
      1. 模型评估
      通常我们用AUC来评估模型的排序能力，但是AUC有一个问题是它无差别地考察了一个列表中所有位置的排序合理性，而对于我们的audience selection模型，转化率预估模型，我们更看重是否把最靠谱的拍在了前面，换句话说，是更看重这个列表中，前面的位置的排序合理性。因此m6d用了Lift指标。Lift@5% 指标衡量了在前5%的结果中，正例的比例比在随机情况下正例出现的比例高了多少。具体的Lift定义可以看：http:/ /en .wikipedia.org/wiki/Lift_(data_mining)

     2. 业务目标评估
      对于DSP的投放效果，m6d主要会看两个业务指标，一个是转化率（PVSVR）, 即转化数除以展现数（即CTR*CVR）；另外一个是CPA, 即获得每一个转化，平均花了多少钱。
      m6d的广告主大多喜欢按CPM方式购买展现，找n家DSP来同时投放，给一样的CPM，然后看谁的转化率高。因此转化率是DSP赖以生存的指标之一。
      转化率是和价格无关的，而如果一家DSP虽然转化率低10%，但是每个展现的价格（cpm）比别人低50%，那么对于广告主来说，还是会选择它的。因为它的CPA更低了，即获取一个转化，广告主需要付出的成本更低了。
      所以，DSP的转化率是和利润挂钩的，要么把技术做得很好提高转化率，这样在保持CPA不变的情况下，向广告主收取更高的CPM，从而赚更多的钱。否则就只能比别人卖得更便宜了，甚至亏本了。当然，聪明的DSP会在早期先砸VC的钱亏本吸引广告主来投放，投放是可以累积数据的，有了数据下次就可以把转化率做得更好，从而再把钱赚回来。
      也有广告主是按每个点击付费的（CPC），有的广告主是给一笔固定的投放预算，但其实最后都是类似的，广告主最终会去换算成CPA来进行比较。（只重视展现量的广告主除外）

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