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《计算广告互联网商业变现的市场与技术第2版》读书笔记模板思维导图
汇报人：AA
2024-01-21
contents
目录
书籍概述
计算广告市场现状
互联网商业变现途径
计算广告技术基础
实战案例分析与讨论
未来发展趋势预测
01
书籍概述
作者
刘鹏，王超
背景
作者在广告技术和互联网商业领域有深厚的实践经验，本书是他们多年经验的总结与分享。
相比于第1版，第2版增加了程序化交易广告、移动互联网广告、数据管理与隐私保护等方面的内容，更加符合当前广告市场的发展趋势。
版本更新
本书注重理论与实践相结合，既有深入的理论分析，又有大量的实战案例。同时，作者还提供了丰富的数据和图表，帮助读者更好地理解和掌握计算广告的核心思想和关键技术。此外，本书还具有很强的前瞻性和指导性，对于从事广告技术、互联网商业等相关领域的人员来说具有很高的参考价值。
特点
02
计算广告市场现状
全球计算广告市场规模持续扩大，增长率保持稳定。
移动广告市场份额逐年上升，成为计算广告市场的主要增长点。
视频广告、社交广告等新型广告形式市场规模迅速扩大。
谷歌、Facebook等科技巨头在计算广告市场占据主导地位。
亚马逊、阿里巴巴等电商平台通过广告业务实现流量变现。
微博、抖音等社交媒体平台在计算广告市场具有较大影响力。
欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）等法规对数据隐私保护提出严格要求，影响计算广告的数据使用和个性化推荐。
中国《互联网广告管理暂行办法》等法规规范了互联网广告市场秩序，对计算广告的内容、投放等方面提出要求。
各国政府对数据安全和隐私保护的重视程度不断提高，将对计算广告市场产生深远影响。
03
互联网商业变现途径
1
2
3
包括有哪些信誉好的足球投注网站广告、展示广告、视频广告、原生广告等，每种形式都有其独特的投放策略和效果评估方式。
广告展示形式
基于用户画像、行为分析、兴趣偏好等多维度数据进行精准投放，提高广告的点击率和转化率。
投放策略
通过点击率、曝光量、转化率等指标对广告效果进行实时监控和评估，及时调整投放策略以优化效果。
效果评估
数据收集
通过用户行为数据、交易数据、社交媒体数据等多渠道收集用户信息，构建全面的用户画像。
数据分析
运用数据挖掘、机器学习等技术对收集到的数据进行分析，发现用户需求和潜在商机。
精准营销
根据分析结果，制定个性化的营销策略，通过定向推送、优惠券、会员体系等手段实现精准营销。
将不同平台的广告资源进行整合，实现资源的优化配置和高效利用。
平台整合
打通不同平台之间的数据壁垒，实现数据的互通和共享，提高数据利用效率。
数据互通
通过对跨平台广告效果的监测和分析，发现存在的问题和不足，及时进行优化和调整，提高广告的整体效果。
效果优化
04
计算广告技术基础
03
数据处理技术
MapReduce、SparkSQL等，用于数据清洗、转换、聚合等操作，提高数据处理效率。
01
分布式计算框架
Hadoop、Spark等，用于处理大规模数据集，提供高效计算能力。
02
数据存储技术
HBase、Cassandra等，用于存储非结构化数据，支持高并发读写操作。
线性回归、逻辑回归、支持向量机等，用于预测和分类问题。
监督学习算法
无监督学习算法
深度学习算法
K-means、层次聚类等，用于数据挖掘和特征提取。
神经网络、卷积神经网络等，用于处理复杂模式识别和自然语言处理等问题。
03
02
01
虚拟化技术
Docker、KVM等，实现计算资源的抽象和隔离，提高资源利用率。
05
实战案例分析与讨论
案例一
某电商平台的个性化推荐系统
成功因素
精准的用户画像、高效的推荐算法、实时的数据反馈
启示
个性化推荐系统需要不断优化用户画像和推荐算法，同时要保证系统的实时性和稳定性
案例二
某社交媒体的广告投放策略
成功因素
精准的目标受众定位、有吸引力的广告创意、科学的投放策略
启示
广告投放需要注重目标受众的精准定位，同时要关注广告创意的质量和投放策略的科学性
创新点
利用深度学习技术挖掘用户行为的深层次特征，提高推荐准确性
思路二
跨平台的广告投放策略
实施步骤
分析各平台的广告资源和受众特点、制定跨平台投放策略、实施广告投放并监控效果、不断优化投放策略
思路一
基于深度学习的推荐算法
实施步骤
收集用户行为数据、设计深度学习模型、训练模型并优化参数、将模型应用于推荐系统
创新点
整合不同平台的广告资源，实现广告的跨平台投放和优化
01
02
03
04
05
06
06
未来发展趋势预测
程序化购买和实时竞价的普及
通过程序化购买和实时竞价技术，实现广告资源的自动化交易和高效利用，降低广告主和媒体方的成本。
跨屏互动和多终端整合
随着移动互联网和智能终端的普及，广告形式将更加多样化，跨屏互动和多终端整合将成为未来广告的重要
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