在线广告系统解析：从广告检索到用户定向

"计算广告学第二单元课件主要探讨了广告的基本概念、广告主体以及广告的本质功能，并详细介绍了在线广告系统的各个关键模块。" 在广告学领域，广告被定义为由特定出资人，即广告主，通过各种媒介进行的产品、服务或观点的有偿、有组织、综合且劝服性的非人员信息传播活动。这一定义强调了广告的赞助性质、媒介的作用以及其在传递信息方面的重要性。广告的主体包括广告主、媒介和受众。广告主是发起广告活动的一方，他们希望通过广告推广其产品或服务；媒介则是承载广告信息的平台，如电视、报纸、互联网等；受众则是接收广告信息的人群。 广告的核心功能是利用具有广泛受众的媒介，以相对较低的成本实现用户的大量接触，即所谓的“用户接触”（reach）。这涉及到广告的有效传播和覆盖面，是衡量广告效果的重要指标。 转向计算广告，这是一种利用数据驱动和算法优化来提高广告效率和效果的现代广告形式。在线广告系统包含多个关键组件，例如WebServer处理网络请求，AdServer负责广告的管理和投放，AdRanking用于决定广告的展示顺序，AdRetrieval则涉及广告的检索。Yield management关注如何最大化收入，Stream Computing处理实时数据流，Serving确保广告的快速响应，而Tracking则追踪用户行为以评估广告效果。 DataHighway和Grid是数据传输和存储的基础架构，Sessionlog generation记录用户会话信息，Page Attributes和Non-advertising logs收集关于页面和非广告活动的数据。Audience Targeting和User Attributes是定向广告的关键，Click modeling和CTR model预测用户点击概率，COECs（Cost-Per-Effective Clicks）衡量有效点击的成本。Near-line page fetcher处理非实时数据，Anti-spam系统防止欺诈行为，Billing系统处理计费，Real-time targeting实现即时的用户定位。 AdIndex和Real-time indexing支持实时广告索引，RTUser Attributes更新用户特征，RTCOCs（Real-time Cost-Per-Effective Clicks）处理实时成本计算，Real-time feedback提供即时反馈以优化广告表现。Customized audience segmentation允许定制化的受众分段，Web User AE（Analytics Engine）和ETL（Extract, Transform, Load）处理数据分析，dashboard提供可视化报告，Cube用于数据立方体构建，RTBS（Real-Time Bidding System）支持实时竞价，3rd-party data引入第三方数据源，RTBD（Real-Time Bid Decision）做实时竞标决策，Structural label base存储结构化标签数据。 总结来说，计算广告学涵盖了广告的理论基础和实际操作，包括了从广告设计、投放策略到效果评估的全过程，并结合大数据和算法技术，实现了广告的个性化和精准化，提高了广告行业的效率和效益。