请详细说明在百度推荐系统中，广告主应如何运用推荐算法来优化搜索和展示广告的投放效果，以增加点击率和提升eCPM？

针对广告主如何在百度推荐系统中优化广告投放以提高点击率和eCPM的问题，通过阅读《基于百度推荐系统的面向广告主的推荐算法应用实践》这一资料，可以得到以下几点关键建议：

参考资源链接：[基于百度推荐系统的面向广告主的推荐算法应用实践](https://wenku.csdn.net/doc/235ak1nct9?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **理解目标受众**：首先需要深入分析目标受众的特征，包括但不限于他们的兴趣、历史搜索和浏览行为等。利用这些数据可以帮助广告主更精准地定位潜在客户。

2. **制定投放策略**：通过分析历史投放数据，广告主应制定合适的投放策略，包括广告的关键词选择、广告内容撰写、以及目标受众的细分。这有助于在正确的时间、以正确的信息触达正确的用户。

3. **运用预测模型**：利用百度推荐系统的机器学习模型，广告主可以进行点击率预估（CTR预估）和eCPM预估。基于模型提供的数据，可以实时调整广告内容和出价策略，以提高广告的竞争力和展示效率。

4. **A/B测试和动态优化**：进行A/B测试，通过对比不同广告版本的表现，找出最适合的广告创意。同时，实时监控广告的表现，并根据反馈数据动态优化广告投放策略。

5. **利用百度的工具和接口**：百度推荐系统提供了多种工具和API接口供广告主使用，利用这些工具可以帮助广告主自动化和优化广告的管理和投放过程。

6. **关注长期效果**：除了关注短期内的点击率和eCPM提升之外，广告主还应考虑长期的品牌建设和用户忠诚度提升，这可以通过提供高质量的广告内容和服务来实现。

通过上述步骤，广告主可以更好地利用百度推荐系统，设计出有效的推荐算法，从而在提高点击率的同时，还能提升eCPM，最大化广告投入的回报。

为了进一步深入了解和掌握这些技能，建议详细阅读《基于百度推荐系统的面向广告主的推荐算法应用实践》一书，其中包含了丰富的实战案例和详细的操作指南，能够帮助广告主在实际操作中更加得心应手。

参考资源链接：[基于百度推荐系统的面向广告主的推荐算法应用实践](https://wenku.csdn.net/doc/235ak1nct9?spm=1055.2569.3001.10343)