斯坦福大学计算广告学课程简介

"这是一份来自斯坦福大学的计算广告学课程资料，由Andrei Broder和Vanja Josifovski两位专家主讲，涵盖了计算广告学的基础知识和概述。课程共15节，旨在介绍计算广告学的逻辑、概念以及在实际应用中的表现形式。" 计算广告学是信息技术与市场营销领域交叉的一门学科，它利用数据科学、机器学习、算法和优化技术来提升广告的效果和效率。在这门课程中，学生们将深入理解计算广告的核心原理，包括广告的投放策略、用户行为分析、广告竞价机制以及效果评估。 Andrei Broder博士是 Yahoo 的研究员和计算广告的副总裁，他的研究兴趣集中在计算广告、网络搜索、情境驱动的信息供应和随机算法上。而 Vanja Josifovski博士是 Yahoo 研究院的首席研究科学家，专注于性能广告的研究，之前在 IBM 研究数据库和企业搜索。 课程网站为学生提供了更多资源和信息，如课程大纲、作业、阅读材料等。助教Pranav Dandekar将提供教学支持，具体办公时间待定。此外，还有课程电子邮件列表供学生交流和获取最新通知。 课程内容可能涉及以下几个关键知识点： 1. **广告生态体系**：讲解广告主、广告平台、广告代理、发布者和用户之间的关系，以及如何通过技术手段协调这些关系。 2. **数据驱动决策**：介绍如何收集、分析和利用用户行为数据来精准定位目标受众，以及制定个性化广告策略。 3. **拍卖与竞价模型**：探讨实时竞价（RTB）系统的工作原理，如何设计有效的拍卖机制以确保公平性和收益最大化。 4. **广告效果衡量**：讨论点击率（CTR）、转化率（CVR）等指标的计算与优化，以及A/B测试在广告效果评估中的应用。 5. **机器学习应用**：介绍如何运用机器学习算法预测用户行为、识别欺诈点击、提高广告点击和转化的可能性。 6. **隐私与法规**：讨论广告业务中的隐私问题，以及如何在遵守法规的前提下进行数据驱动的广告实践。 7. **广告创意与用户体验**：研究如何平衡广告的吸引力与用户体验，以提高广告的接受度和效果。 8. **广告优化与自动化**：介绍自动化的广告投放策略，如动态创意优化和程序化购买。 通过这门课程的学习，学生不仅能够掌握计算广告的基本理论，还能了解并应用相关技术解决实际的广告优化问题，为未来在数字营销领域的工作打下坚实基础。