斯坦福大学计算广告学课程简介
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"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。
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