本書第 1版出版以後，獲得的業界反響超乎了我們的想像。實際上，本書已經廣泛被互聯網公司采用，作為商業化相關部門的培訓教程，甚至還成了某大公司商業化部門年會時的”陽光普照獎”獎品。
經過一段時間的補充與修訂，我們向讀者奉上這次的新版，希望本書能幫助讀者深入了解互聯網流量與數據變現，洞察互聯網增長與財富的秘密，搭建商業化與獲客的產品技術體繫。
對以下讀者，我們相信本書值得一讀：
● 互聯網公司的商業化、大數據和用戶增長部門的朋友；
● 傳統廣告與數字廣告從業者；
● 對推薦、大數據、人工智能技術的應用有興趣者；
● 轉型中的傳統企業和創業公司的戰略決策者；
● 計算機相關專業學生。

在新版中，我們特別注重了從人工智能方法論的視角審視整個計算廣告體繫。通過本書對計算廣告領域抽絲剝繭的解讀，讀者會認識到，除解決傳統的感知和認知問題以外，人工智能領域形成的方法體繫在廣告這樣的海量數據驅動且人類自身能力不強的問題上，有著巨大的施展空間。

計算廣告是一項新興的研究課題，它涉及大規模搜索和文本分析、信息獲取、統計模型、機器學習、分類、優化以及微觀經濟學等諸多領域的知識。
《計算廣告：互聯網商業變現的市場與技術（第2版）》從實踐出發，繫統地介紹計算廣告的產品、問題、繫統和算法，並且從工業界的視角對這一領域進行具體技術的深入剖析。
《計算廣告：互聯網商業變現的市場與技術（第2版）》立足於廣告市場的根本問題，從計算廣告各個階段所遇到的市場挑戰出發，以廣告繫統業務形態的需求和變化為主線，依次介紹合約廣告繫統、競價廣告繫統、程序化交易市場等重要課題，並對計算廣告涉及的關鍵技術和算法做深入的探討，這一版中更是加入了深度學習的基礎方法論及其在計算廣告中的應用。
無論是互聯網公司商業化部門的產品技術人員，還是對個性化繫統、大數據變現或交易有興趣的產品技術人員，傳統企業互聯網化進程的決策者，傳統廣告業務的從業者，互聯網創業者，計算機相關專業研究生，都會從閱讀《計算廣告：互聯網商業變現的市場與技術（第2版）》中受益匪淺。
《計算廣告：互聯網商業變現的市場與技術（第2版）》第1版出版以後，獲得的業界反響超乎了我們的想像。
實際上，《計算廣告：互聯網商業變現的市場與技術（第2版）》已經被互聯網公司廣泛采用，作為商業化相關部門的培訓教程，甚至還成了某大公司商業化部門年會時的“陽光普照獎”獎品。
這讓我們誠惶誠恐，深感責任重大。經過一段時間的補充與修訂，我們向讀者奉上這次的新版，希望《計算廣告：互聯網商業變現的市場與技術（第2版）》能幫助讀者深入了解互聯網流量與數據變現，洞察互聯網增長與財富的秘密，搭建商業化與獲客的產品技術體繫。
對以下讀者，我們相信《計算廣告：互聯網商業變現的市場與技術（第2版）》值得一讀：
互聯網公司的商業化、大數據和用戶增長部門的朋友；
傳統廣告與數字廣告從業者；
對推薦、大數據、人工智能技術的應用有興趣者；
轉型中的傳統企業和創業公司的戰略決策者；
計算機相關專業學生。
在新版中，我們特別注重了從人工智能方法論的視角審視整個計算廣告體繫。
通過《計算廣告：互聯網商業變現的市場與技術（第2版）》對計算廣告領域抽絲剝繭的解讀，讀者會認識到，除解決傳統的感知和認知問題以外，人工智能領域形成的方法體繫在廣告這樣的海量數據驅動且人類自身能力不強的問題上，有著巨大的施展空間。

劉鵬（@北冥乘海生），現任科大訊飛副總裁，大數據研究院院長。他在清華大學獲得博士學位後，加入微軟亞洲研究院，從事人工智能研究，後參與創建雅虎北京研究院，出任高級科學家。他還曾任MediaV首席科學家、360商業化首席架構師等職。在多年從業經歷中，他一直致力於將人工智能方法與海量數據相結合來解決工業界問題，負責過多個大型互聯網商業產品體繫。
他特別重視計算廣告和大數據技術的普及，他講授的“計算廣告”在網易雲課堂有超過3萬名學生，已經成為業界進行相關培訓的基礎教程。他還曾擔任北京大學、中國傳媒大學等高校客座教授，講授計算廣告相關課程，為推動中國廣告產業的數字化、智能化做出了貢獻。


王超（@德川），於北京大學獲得碩士學位後，曾就職於微博、汽車之家等公司的廣告部門，從事計算廣告領域的研究和實踐工作。現任百度主任研發架構師，從事個性化推薦領域相關的工作。

• 
• 
• 
• 

★在線廣告市場是比較復雜的體繫，它涵蓋了互聯網生態鏈的各種角色。本書既從商業角度介紹了在線廣告，也深入到了廣告的技術和算法層面，還涉及了大規模競價市場在市場設計方面的相關原理和優化手段。這本書不僅是了解在線廣告市場的途徑，也是了解互聯網商業和盈利模式設計的窗口，對於互聯網產品設計也有很好的參考作用。
——王華，前阿裡巴巴副總裁，阿裡媽媽負責人

★如果說當年雅虎廣告首席科學家Andrei Broder在斯坦福開設的課程第一次把計算廣告學作為一門學科，那麼本書堪稱這門新興學科的標準教科書，因為它是首次全面繫統地闡述計算廣告學的著作，覆蓋了商業邏輯、產品結構、關鍵技術、工程實踐和應用實例。在內容結構編排上，本書由淺入深地講述了從宏觀背景到技術細節、從經典的搜索廣告到新的實時競價的諸多內容，既適合作為從事在線廣告的商務運營人員的參考書，也適合作為一線技術開發人員的實戰指導。
——餘凱，地平線公司創始人，前百度深度學習實驗室主任

★計算廣告學紛繁復雜，劉鵬以一個科學的實踐家的態度抽絲剝繭，全面、繫統地闡述了其技術架構與產品生態，為入門者普及了概念，為從業者開闊了眼界。
——羅征，騰訊廣點通總經理

★在互聯網深入改造傳統行業的進程中，所謂“羊毛出在豬身上”的後向變現商業策略至關重要。市場上並不缺少關於這一策略的推崇和討論，但本書從實戰的角度出發，對其中關鍵的商業邏輯和產品結構做了全面的梳理j而這些對於商業化戰略的落地至關重要。因此，我推薦所有正處在互聯網化變革中的行業的從業者閱讀本書／柑信你們結合自身的知識背景和行業問題，一定可以從本書中找到有指導意義的內容。
——陳肜，一點資訊總裁，前小米副總裁

★我們的團隊花了大量精力查找相關資料和文獻，卻一直苦於沒有一套相對完整的知識體繫來幫助我們的業務和技術人員加快學習、少走彎路。因此，我期待這樣一本書的出現至少已經有兩三年的時間。作為一個方興未艾而發展迅猛的新興產業，我相信劉鵬的這套科學且實際的知識體繫，將對數字營銷領域的同仁有非常大的指導作用。程序化營銷、大數據應用是發展異常迅猛的產業，涉及大量的產品、工程以及算法方面的知識，也涉及相當多的商業邏輯的深刻洞察。而劉鵬通過對產業內在邏輯的詮釋和推演，闡述了程序化營銷產業的發展，對真正把握大數據給各個產業帶來的深刻變化和影響，具有深刻的指導意義。
——楊炯緯，360高級副總裁

目錄
第 一部分 在線廣告市場與背景
第 1章 在線廣告綜述3
1．1 免費模式與互聯網核心資產4
1．2 大數據與廣告的關繫5
1．3 廣告的定義與目的7
1．4 在線廣告表現形式9
1．5 在線廣告簡史15
第 2章 計算廣告基礎20
2．1 廣告有效性原理21
2．2 互聯網廣告的技術特點23
2．3 計算廣告的核心問題24
2．3．1 廣告收入的分解25
2．3．2 結算方式與eCPM估計的關繫26
2．4 在線廣告相關行業協會29
2．4．1 交互廣告局29
2．4．2 美國廣告代理協會30
2．4．3 美國國家廣告商協會30
第二部分 在線廣告產品邏輯
第3章 在線廣告產品概覽33
3．1 商業產品的設計原則34
3．2 廣告繫統的產品接口35
3．2．1 廣告主層級組織與投放管理35
3．2．2 供給方管理接口38
3．2．3 供需之間多種接口形式39
第4章 合約廣告41
4．1 廣告位合約42
4．2 受眾定向43
4．2．1 受眾定向方法概覽43
4．2．2 受眾定向標簽體繫46
4．2．3 標簽體繫的設計思路47
4．3 展示量合約48
4．3．1 流量預測49
4．3．2 流量塑形50
4．3．3 在線分配50
4．3．4 產品案例51
第5章 搜索廣告與競價廣告53
5．1 搜索廣告54
5．1．1 搜索廣告產品形態55
5．1．2 搜索廣告產品新形式57
5．1．3 搜索廣告產品策略60
5．1．4 產品案例62
5．2 位置拍賣與機制設計64
5．2．1 市場保留價65
5．2．2 定價問題66
5．2．3 價格擠壓68
5．2．4 Myerson最優拍賣69
5．2．5 定價結果示例69
5．3 競價廣告網絡70
5．3．1 廣告網絡產品形態71
5．3．2 廣告網絡產品策略72
5．3．3 產品案例73
5．4 競價廣告需求方產品74
5．4．1 搜索引擎營銷74
5．4．2 交易終端75
5．4．3 產品案例75
5．5 競價廣告與合約廣告的比較77
第6章 程序化交易廣告78
6．1 實時競價79
6．2 其他程序化交易方式82
6．2．1 優選82
6．2．2 私有市場83
6．2．3 程序化直投84
6．2．4 廣告交易方式譜繫84
6．3 廣告交易平臺85
6．4 需求方平臺87
6．4．1 需求方平臺產品策略87
6．4．2 出價策略88
6．4．3 出價和定價過程89
6．4．4 重定向89
6．4．5 新客推薦91
6．4．6 產品案例92
6．5 供給方平臺94
6．5．1 供給方平臺產品策略94
6．5．2 Header Bidding95
6．5．3 產品案例96
第7章 數據加工與交易99
7．1 有價值的數據來源100
7．2 數據管理平臺102
7．2．1 三方數據劃分102
7．2．2 第 一方數據管理平臺102
7．2．3 第三方數據管理平臺103
7．2．4 產品案例104
7．3 數據交易的基本過程107
7．4 隱私保護和數據安全109
7．4．1 隱私保護問題109
7．4．2 程序化交易中的數據安全111
7．4．3 歐盟的通用數據保護條例113
第8章 信息流與原生廣告115
8．1 移動廣告的現狀與挑戰116
8．1．1 移動廣告的特點117
8．1．2 移動廣告的傳統創意形式117
8．1．3 移動廣告的挑戰119
8．2 信息流廣告121
8．2．1 信息流廣告的定義121
8．2．2 信息流廣告產品關鍵123
8．3 其他原生廣告相關產品124
8．3．1 搜索廣告125
8．3．2 軟文廣告125
8．3．3 聯盟125
8．4 原生廣告平臺126
8．4．1 表現原生與場景原生126
8．4．2 場景的感知與應用127
8．4．3 植入式原生廣告128
8．4．4 產品案例130
8．5 原生廣告與程序化交易134
第三部分 計算廣告關鍵技術
第9章 計算廣告技術概覽137
9．1 個性化繫統框架138
9．2 各類廣告繫統優化目標139
9．3 計算廣告繫統架構140
9．3．1 廣告投放引擎142
9．3．2 數據高速公路143
9．3．3 離線數據處理143
9．3．4 在線數據處理144
9．4 計算廣告繫統主要技術144
9．5 用開源工具搭建計算廣告繫統146
9．5．1 Web服務器Nginx146
9．5．2 分布式配置和集群管理工具ZooKeeper148
9．5．3 全文檢索引擎Lucene148
9．5．4 跨語言通信接口Thrift149
9．5．5 數據高速公路Flume150
9．5．6 分布式數據處理平臺Hadoop150
9．5．7 特征在線緩存Redis151
9．5．8 流計算平臺Storm152
9．5．9 高效的迭代計算框架Spark152
第 10章 基礎知識準備154
10．1 信息檢索155
10．1．1 倒排索引155
10．1．2 向量空間模型157
10．2 最優化方法158
10．2．1 拉格朗日法與凸優化159
10．2．2 下降單純形法160
10．2．3 梯度下降法160
10．2．4 擬牛頓法162
10．3 統計機器學習167
10．3．1 最大熵與指數族分布168
10．3．2 混合模型和EM算法169
10．3．3 貝葉斯學習171
10．4 統計模型分布式優化框架 174
10．5 深度學習175
10．5．1 深度神經網絡優化方法176
10．5．2 卷積神經網絡（CNN）177
10．5．3 遞歸神經網絡（RNN）178
10．5．4 生成對抗網絡（GAN）180
第 11章 合約廣告核心技術181
11．1 廣告排期繫統182
11．2 擔保式投送繫統183
11．2．1 流量預測185
11．2．2 頻次控制186
11．3 在線分配188
11．3．1 在線分配問題188
11．3．2 在線分配問題舉例190
11．3．3 極限性能研究192
11．3．4 實用優化算法193
第 12章 受眾定向核心技術201
12．1 受眾定向技術分類202
12．2 上下文定向203
12．3 文本主題挖掘205
12．3．1 LSA模型206
12．3．2 PLSI模型206
12．3．3 LDA模型207
12．3．4 詞嵌入word2vec208
12．4 行為定向209
12．4．1 行為定向建模問題210
12．4．2 行為定向特征生成211
12．4．3 行為定向決策過程214
12．4．4 行為定向的評測215
12．5 人口屬性預測217
12．6 數據管理平臺218
第 13章 競價廣告核心技術220
13．1 競價廣告計價算法220
13．2 搜索廣告繫統222
13．2．1 查詢擴展223
13．2．2 廣告放置226
13．3 廣告網絡227
13．4 廣告檢索229
13．4．1 布爾表達式的檢索230
13．4．2 相關性檢索234
13．4．3 基於DNN的語義建模238
13．4．4 最近鄰語義檢索241
第 14章 點擊率預測模型247
14．1 點擊率預測248
14．1．1 點擊率基本模型248
14．1．2 LR模型優化算法249
14．1．3 點擊率模型的校正256
14．1．4 點擊率模型的特征257
14．1．5 點擊率模型評測262
14．1．6 智能頻次控制264
14．2 其他點擊率模型264
14．2．1 因子分解機264
14．2．2 GBDT265
14．2．3 深度學習點擊率模型267
14．3 探索與利用268
14．3．1 強化學習與E&E268
14．3．2 UCB方法270
14．3．3 考慮上下文的 bandit271
第 15章 程序化交易核心技術272
15．1 廣告交易平臺273
15．1．1 cookie 映射273
15．1．2 詢價優化277
15．2 需求方平臺278
15．2．1 定制化用戶標簽280
15．2．2 DSP中的點擊率預測282
15．2．3 點擊價值估計283
15．2．4 出價策略284
15．3 供給方平臺284
第 16章 其他廣告相關技術286
16．1 創意優化287
16．1．1 程序化創意287
16．1．2 點擊熱力圖288
16．1．3 創意的發展趨勢289
16．2 實驗框架291
16．3 廣告監測與歸因292
16．3．1 廣告監測292
16．3．2 廣告安全294
16．3．3 廣告效果歸因295
16．4 作弊與反作弊296
16．4．1 作弊的方法分類296
16．4．2 常見的作弊方法 297
16．5 產品技術選型實戰301
16．5．1 媒體實戰302
16．5．2 廣告主實戰304
16．5．3 數據提供方實戰306
第四部分 附錄
附錄 主要術語及縮寫索引311
參考文獻317

互聯網的快速發展改變了整個世界。從門戶網站到搜索引擎，從社交網絡到電子商務，從免費Wi-Fi到應用市場，層出不窮的在線服務方便了人們的生活，甚至顛覆了原有的產業。更為神奇的是，這些服務大多是免費的。在今天，“互聯網思維”這個名詞被越來越多互聯網行業內外的人們追捧和畏懼，而其中很多人的困惑都在於：這麼多免費的服務是如何獲得收入，乃至賺得盆盈缽滿的呢？實際上，如果把多樣的互聯網產品或服務看成各式硬幣的正面，那麼我們會發現，其中許多硬幣的背面都有著一樣的圖案，這就是以廣告為核心的後向變現體繫。正面的免費服務是為了獲得流量和數據，而背面的廣告業務則將這些流量和數據變成金錢。這就是互聯網最關鍵的思維模式之一。
在能夠獲得充分的流量或高價值的數據後，我們認為，所有能夠傳播信息的商品，其售價都會趨向其邊際成本。這樣的觀點對許多傳統行業商業模式的影響是深遠的，也是我們認為大家應該在互聯網時代深入了解廣告、了解變現產品的原因。因此，本書雖然以介紹互聯網廣告的產品和技術為核心，但並不是想讓大家都學會搭建一個廣告繫統。本書的核心目的，是讓讀者在清晰地了解互聯網廣告全貌的基礎上，在遇到與後向變現相關的產品問題時，能夠以合理的思維邏輯和背景知識來應對。實際上，在互聯網時代，不論你身處哪個行業，隻要用心留意，就會發現這類問題可能比你想像的更為常見，也更為重要。對其中最重要的幾類問題，我們來看看下面幾個具體的例子。
（1）商業模式探索。例如，電影是一種邊際成本很低、信息傳播量又很大的典型商品。那麼現在電影的票價為什麼這麼高？能否探索一種售價很低，而充分利用其信息傳播能力的電影行業發行模式，獲得更高的經濟效益和社會效益？
（2）流量變現。例如，互聯網電視廠商除了硬件銷售的回報以外，還可以獲得一部分用戶流量。這些流量的性質和價值如何，應該以什麼樣的方式變現？
（3）數據變現。例如，室內導航技術是近年來快速發展的新型互聯網應用，如果以向用戶免費的方式運營室內導航產品，會得到什麼有價值的數據資產，從而支撐相應的後向變現，又應該采用哪種具體的商業產品來支撐？