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DSP中的基础算法和模型的详细解析:整体流程

DSP中的基础算法和模型的详细解析:整体流程

首先,我们先来看一下M6D的DSP工作的整个流程:
        追踪用户行为:DSP公司通常会在广告主的网站上埋点(即放上一个1x1的不可见像素),这样当互联网用户第一次访问广告主的网站时,就会得到DSP公司的一个cookie,这样DSP公司就可以追踪到这个网民的在广告主网站上的行为了(这些数据也叫action data)。DSP公司还会和第三方的网站合作(例如:新浪,腾讯),在他们的网站上也埋点,或者向DMP购买网民行为数据,这样就可以追踪到网民在这些网站上的行为了(这些数据也叫mapping data)。这里值得一提的是,DSP公司对某一个用户记录的cookie和第三方网站或DMP或exchange记录的cookie是不一样的,这里需要一个叫Cookie Mapping的过程,这不是本文重点,以下假设DSP已经做好了Cookie Mapping,每个用户有一个唯一的id标识。
         受众选择(audience selection): m6d对每一个campaign(即每一个广告主的每个推广活动), 训练一个audience selection model, 该模型以在广告主的网站上发生转化行为(转化行为可以是注册成为用户,点击某个特定页面,购买产品。每个广告主对转化的定义不一样)的用户为正例,没有发生转化行为的用户为负例(是的,正负例很不均匀,通常要做采样和结果修正)。得到模型后,对所有的用户预估对这个campaign的转化概率p(c | u),即该用户u有多大的概率会在广告主的网站上发生转化行为(c表示conversion),去掉大多数转化概率非常小的用户,将目标用户根据转化概率高低分到不同的segments中。这样我们对每个campaign就找到了很多的目标用户,而且这些用户根据他们的质量高低,被分别放在不同的segments中。
         通知exchange: DSP将这些目标用户的cookie告诉exchange,这样当有这些cookie的请求来的时候,exchange才会来向DSP的服务器发送请求。
         Segment管理: 通常DSP公司会有账户管理员(运营人员),他们人工来对每个campaign的做一些设定。他们根据每个campaign所属的行业特点,经济状况,决定开启哪些segments,关掉哪些segments。例如:对没钱的小公司的campaign, 那些用户转化概率小一些的segment就不要投广告了。他们还需要对每个segment设定一个基础出价(base price)。账户管理员可以拿到每个segment的平均预估转化概率,来辅助他们设定基础出价。这一步也是人工影响投放策略最主要的地方。
         进行实时竞价:当exchange把请求发过来的时候,DSP会拿到以下信息:当前广告位的信息,当前用户的cookie和基本信息。DSP需要在100ms内,根据对当前用户的理解,并且考虑当前广告位,根据自己的bidding算法,来要决定是否要买这次展现,投放哪个campaign的广告,出价是多少(bidding),并向exchange返回出价信息?如果超过时间DSP没有响应,则exchange默认DSP放弃这次竞价。
         展现广告:如果赢得了展现机会,则DSP返回创意,用户就会在该广告位看到该创意。
         追踪转化:因为DSP在广告主的网站上埋了点,就能知道用户是否在这次展现之后进行了转化行为。根据这些数据统计转化率,每个转化平均成本等指标,汇总成报告给广告主
继承事业,薪火相传
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