移动广告中的实时计算

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网络广告的常见形式和常见计费方法

网络广告的常见形式和常见计费方法一、网络广告常见形式1.横幅广告(旗帜广告通栏广告Banner)这是最常见的网络广告形式。

常用尺寸是486*60(或80)像素(pixels)，以GIF、JPG等格式建立图像文件，放置在网页中。

它们大多放在网页的最上面或是最下面。

根据统计结果，这是互联网上最流行的广告方式，约占所有互联网广告的60%。

2.按钮广告(豆腐块广告Button)它一般表现为图标。

通常是广告主用来宣传其商标或品牌等特定标志的。

常用的按钮式广告尺寸有四种：125*125(方形按钮)、120*90、120*60、88*31像素，尺寸偏小，表现手法较简单，容量不超过8K。

这类按钮和横幅广告相比所占的面积较小。

3.对联广告在页面两侧的空白位置呈现对联形式广告，区隔广告版位，广告页面得以充分伸展，同时不干涉使用者浏览，提高网友吸引点阅，并有效传播广告相关讯息。

4.弹出窗口广告在访问网页时，主动弹出的窗口。

5.页面悬浮广告在网页页面上悬浮或移动的广告，形式可以为Gif或Flash等格式。

6.翻卷广告投放位置固定为频道首页的右上角，不随屏滚动，翻卷角上有明确的“关闭”字样，可以让用户点击后将广告卷回;或者翻卷后自动播放8秒后卷回。

该类广告能够迅速迅速吸引浏览者的目光，能让浏览者留下深刻影响。

7.插页广告(Interstitial Ads)又称弹跳式广告，广告主选择在自己喜欢的网站或栏目被打开之前插入一个新窗口显示广告内容。

插入式广告还指那些在页面过渡时插入的几秒广告，可以全屏显示。

但在带宽不足时会影响正常浏览。

8.赞助广告(Sponsorships)一般来说赞助广告分为三种形式：活动赞助、栏目赞助及节目赞助，广告主可选择自己感兴趣的网站内容与网站节目进行赞助。

9.竞赛和促销广告(Contests & Promotions)广告主可以与网站一起合办网上竞赛或网上促销推广活动，甚至为了提高网民参与的兴趣，还可以用Interactive Games(互动式游戏广告)的方式进行。

穿山甲广告收益规则

穿山甲广告收益规则引言随着移动互联网的快速发展，广告已成为很多应用开发者获取收益的重要途径之一。

穿山甲广告是一款优秀的移动广告平台，其有着丰富的广告资源和灵活的广告形式，可以帮助应用开发者最大化广告收益。

然而，为了保证广告投放的公平性、透明度和合规性，穿山甲广告也制定了一系列的收益规则。

本文将详细探讨穿山甲广告的收益规则，帮助开发者更好地理解和运用。

一、广告收益规则概述穿山甲广告的收益规则主要包括广告展示收益、广告点击收益和广告转化收益三个方面。

每次广告投放的收益计算都以特定的时间段为基准，开发者需要在穿山甲广告平台上设置正确的收益计算周期和收益计算方式，才能准确获取广告收益。

二、广告展示收益规则广告展示收益是指展示广告获取的收益。

穿山甲广告的广告展示收益规则如下：2.1 广告展示计费方式穿山甲广告的广告展示计费方式主要有千次展示费用（CPM）和每千次展示广告的收益（eCPM）两种。

其中，CPM是指广告主每千次展示广告需要支付的费用，eCPM是指开发者每千次展示广告能获得的收益。

2.2 广告展示收益计算公式广告展示收益计算公式为：广告展示收益 = 展示次数 / 1000 * eCPM三、广告点击收益规则广告点击收益是指点击广告获取的收益。

穿山甲广告的广告点击收益规则如下：3.1 广告点击计费方式穿山甲广告的广告点击计费方式主要有每次点击费用（CPC）和每千次点击广告的收益（eCPC）两种。

其中，CPC是指广告主每次点击广告需要支付的费用，eCPC是指开发者每千次点击广告能获得的收益。

3.2 广告点击收益计算公式广告点击收益计算公式为：广告点击收益 = 点击次数 / 1000 * eCPC四、广告转化收益规则广告转化收益是指广告投放后用户完成特定行为并产生收益的情况下所获取的收益。

穿山甲广告的广告转化收益规则如下：4.1 广告转化计费方式穿山甲广告的广告转化计费方式主要有每次转化费用（CPA）和每千次转化广告的收益（eCPA）两种。

实时数据流处理技术

实时数据流处理技术随着互联网发展，数据量呈指数级增长，传统的数据存储和处理方式已经难以满足实时需求。

实时数据流处理技术是一种在流中进行数据处理的方式，它可以实时处理海量数据，并将结果在短时间内反馈给用户。

本文将对实时数据流处理技术进行介绍，并探讨其在各行业中的应用。

一、实时数据流处理技术介绍实时数据流处理技术是一种数据处理方式，它将数据处理分为两个部分：数据生成和数据处理。

数据生成是由数据源产生数据，并将其发送到数据流中，而数据处理则从流中读取数据，并对其进行处理和分析。

实时数据流处理技术通常应用于海量数据的处理和分析过程中，能够实现高效、灵活和智能化的数据处理。

实时数据流处理技术大致可以分为以下几步：1. 数据源：数据来源于各种传感器、设备、网络和人工输入等，这些数据发送到数据流中。

2. 流式计算：流式计算将大数据分散处理，避免了全局排序的复杂运算，可以采用流水线计算、分布式计算等方法。

3. 输出数据：经过处理后的数据输出到数据仓库或可通过接口传递给用户使用。

二、实时数据流处理技术在互联网行业中的应用1. 实时广告投放：广告投放是一项需要实时监控的任务。

实时广告投放需要实时收集和处理用户行为数据，根据用户行为数据及实时变化的竞价信息，动态调整广告投放策略。

2. 实时数据监控：互联网公司需要实时监控系统性能、用户行为和流量质量等指标，以快速响应问题并进行优化。

实时数据流处理技术可以实时处理监控数据，提供实时异常报告和分析结果。

3. 实时搜索：实时搜索需要对海量信息进行搜索和分析，将搜索结果及时反馈给用户。

实时数据流处理技术通过将数据拆分为更小的对象进行处理，能够提供更快的响应速度和更准确的搜索结果。

三、实时数据流处理技术在工业自动化中的应用1. 工业制造：实时数据流处理技术可以帮助企业了解生产过程中的实时数据，如温度、压力、湿度和流量等。

这些数据可以帮助企业发现生产过程中潜藏的问题，及时调整生产流程。

网络竞价排名规则

“某平台”客户端广告竞价排名规则为充分实现广告公平和有效的投放，北京字节跳动科技有限公司与各广告主或广告代理人约定对在“某平台”客户端中的投放的广告进行实时自动竞价，按价高者得的原则确定广告位的实际分配。

为规范竞价行为，各方经友好协商后制定本规则，以共同遵守。

1名词定义：1.1 “某平台”客户端：由北京字节跳动科技有限公司拥有的运营的，名称为“某平台”且可在移动终端设备上安装和使用的应用程序及相应的移动网站。

1.2 竞价方：为将其自有的或代理的广告在“某平台”客户端上发布，与广告发布方签订协议并参与广告竞价的广告主或广告代理人。

1.3 广告发布方：指北京字节跳动科技有限公司。

1.4竞价广告：竞价方按照与广告发布方的协议约定在“某平台”客户端上投放并参与竞价的广告。

1.5 用户：指“某平台”客户端的用户。

2 竞价要素2.1每千人展示成本（简称为“CPM”(Cost Per Mille)）：CPM指广告每向用户展示一千次，广告主需向广告发布方支付的广告费。

这里的“展示”是指广告链接所在页面被用户打开，从而使得广告链接为用户在视觉上可见的动作。

每次点击成本（简称为“CPC”（Cost Per Click））：CPC通常指用户每点击一次广告，广告主需向广告发布方支付的广告费。

这里的“点击”指用户实际点击广告链接的动作。

但在竞价模式下，竞价方的CPM报价与CPM结算价并不一致，CPC报价与CPC结算价并不一致。

2.1.1 CPM 报价/CPC报价：竞价方自行事先确定对某一竞价广告的报价。

CPM 报价/CPC报价是决定竞价方能否竞价成功的因素之一。

2.1.2 CPM结算价/CPC结算价：根据各竞价方的报价，由广告发布方的计算机系统（简称“竞价系统”）按照竞价规则最终确定某一竞价广告竞价成功后，竞价方应当实际支付的CPM价格或CPC价格。

2.2 点击到达率（简称“CTR”（Click-Through-Rate））：CTR是广告的点击数量与展示数量的比例。

移动广告技术的ROI(投资回报率)评估方法(四)

移动广告技术的ROI（投资回报率）评估方法移动广告技术在当前数字时代的快速发展中起到了至关重要的作用。

然而，在投资移动广告技术之前，评估其ROI是一个必须认真考虑的问题。

本文将介绍几种常用的移动广告技术ROI评估方法，帮助企业更好地衡量投资回报率。

1. 用户参与度评估用户参与度是评估移动广告技术ROI的重要指标之一。

可以通过点击率、转化率、应用下载量和社交分享等指标来衡量用户参与度。

点击率是指广告被点击的次数与广告被展示的次数之比。

转化率是指广告被点击后实际转化为购买或注册行为的比率。

应用下载量是指广告推广后对应用的下载量。

社交分享是指广告被用户分享到社交媒体平台的次数。

通过对这些指标的评估，可以了解广告对用户的吸引力和影响力，从而确定移动广告技术的投资回报率。

2. 消费者洞察力评估消费者洞察力是评估移动广告技术ROI的关键因素之一。

可以通过用户调研、市场分析和竞争对比等方法来评估消费者洞察力。

用户调研是指通过问卷调查、深度访谈和焦点小组等方式获取用户对广告的态度和反馈。

市场分析是指对市场趋势、目标用户群体和竞争状况等进行分析。

竞争对比是指比较自身广告与竞争对手广告在用户洞察力方面的差异。

通过对消费者洞察力的评估，可以更好地了解广告对目标用户的吸引力和影响力，并进而评估投资回报率。

3. 品牌价值评估品牌价值是评估移动广告技术ROI的重要指标之一。

可以通过品牌知名度、品牌好感度和品牌忠诚度等指标来评估品牌价值。

品牌知名度是指目标用户对广告主品牌的知晓情况。

品牌好感度是指目标用户对广告主品牌的好感程度。

品牌忠诚度是指目标用户对广告主品牌的忠诚程度。

通过对品牌价值的评估，可以了解广告对品牌的影响程度，从而评估移动广告技术的投资回报率。

4. 预算投入评估预算投入是评估移动广告技术ROI的重要指标之一。

可以通过成本效益分析、ROI计算和比较预算投入与收益之间的关系来评估预算投入。

成本效益分析是指对广告投入和广告效果之间的关系进行分析。

移动互联网下的移动广告算法研究

移动互联网下的移动广告算法研究随着移动互联网的快速发展，移动广告成为了互联网产业中的重要一环。

移动广告的出现为商家提供了一种全新的推广方式，实现了广告与用户的精准匹配，也为用户提供了更好的购物体验。

然而，移动广告算法的研究和优化也成为了一个重要课题。

首先，移动广告算法的研究需要考虑到用户的特点和需求。

与传统广告不同的是，移动广告需要更好地适应用户的移动设备。

手机等移动设备的屏幕较小，因此在广告设计上需要更简洁、直观，并且要避免对用户的干扰。

此外，移动广告算法还需要通过用户的浏览信息、搜索记录等来准确判断用户的喜好和需求，从而为用户提供个性化的广告推荐。

因此，研究移动广告算法需要考虑到用户行为模式、兴趣特点等因素，以实现广告与用户的精准匹配。

其次，移动广告算法的研究也需要考虑到广告主的需求。

广告主是移动广告生态中的重要一方，他们希望通过移动广告获得更多的曝光和转化率。

因此，移动广告算法需要通过分析广告效果、曝光情况等来预测广告的点击率和转化率，并在投放广告时选择具有较高效果的广告位。

除此之外，移动广告算法还需要考虑广告主的预算、优化策略等因素，以提高广告效果、降低广告成本。

另外，移动广告算法的研究还需要解决移动设备的资源限制问题。

移动设备的处理能力和内存容量有限，因此，在移动广告算法的设计中需要考虑到设备资源的利用效率。

一方面，算法需要在保证精度的前提下尽量减少计算和存储的开销，以提高算法的实时性和响应速度。

另一方面，算法还需要考虑到用户的移动性和网络状况的不稳定性，以保证算法的稳定性和可靠性。

最后，移动广告算法的研究还需要考虑到用户隐私和安全的问题。

移动广告算法需要收集用户的浏览记录、搜索信息等来进行个性化推荐，但又不能侵犯用户的隐私。

因此，研究移动广告算法需要采取一系列隐私保护措施，如匿名处理、数据加密等，保护用户的个人信息不被滥用和泄露。

综上所述，移动互联网下的移动广告算法研究需要综合考虑用户特点和需求、广告主需求、设备资源限制、用户隐私和安全等因素。

聚光竞价广告扣费逻辑 -回复

聚光竞价广告扣费逻辑-回复聚光竞价广告扣费逻辑是指当广告主在聚光竞价广告平台投放广告时，按照一定的计费规则来进行扣费的过程。

这个逻辑涉及到广告的曝光、点击、转化等环节，每个环节都会影响广告的扣费方式和金额。

下面将一步一步回答关于聚光竞价广告扣费逻辑的问题。

一、广告的曝光和点击广告的曝光是指广告显示在用户的浏览器或移动设备上的次数。

当用户在浏览网页或使用APP时，广告就有可能被曝光。

聚光竞价广告平台会根据广告主设定的出价和其他一些因素（如广告的质量和相关性）来决定广告的排名和曝光次数。

一般来说，排名越高，曝光次数就越多。

广告的点击是指用户点击了广告，进入广告目标页面的行为。

当用户对广告感兴趣或者想要了解更多信息时，就会点击广告。

聚光竞价广告平台会根据用户的点击行为和广告主的出价来计算广告的点击成本。

二、广告的点击成本和点击率广告的点击成本是指广告主每次被点击时需要支付的费用。

点击成本根据广告主设定的出价和广告在竞价广告平台上的排名来决定。

一般来说，出价越高，排名越高，点击成本就越高。

点击率是指广告被点击的次数与广告曝光次数的比率。

点击率是衡量广告效果的重要指标之一，也会影响广告的点击成本。

点击率越高，广告的质量和吸引力就越高，点击成本相对较低。

三、广告的转化和转化率广告的转化是指广告目标页面上用户完成了广告主设定的转化目标，如购买商品、填写表单等。

转化是广告主希望实现的最终效果，也是衡量广告效果的重要指标之一。

转化率是指广告的转化次数与广告的点击次数的比率。

转化率是衡量广告效果的重要指标，也会影响广告主的整体投放效果和成本。

转化率越高，广告主的投放效果越好，成本相对较低。

四、广告的成本计算和扣费方式广告的成本计算通常有两种方式：CPC（每次点击成本）和CPM（每千次曝光成本）。

CPC是指广告主只支付广告被点击时的费用，CPM是指广告主按广告每千次曝光的次数来付费。

聚光竞价广告平台一般会根据广告主的选择和投放设置来计算广告的成本。

移动社交网络中的广告投放算法研究

移动社交网络中的广告投放算法研究移动社交网络已经成为了现代社交的重要形式之一，越来越多的人已经将社交化变成了他们的日常生活的一部分。

作为数字营销的一种形式，可以通过移动社交网络来实现营销推广。

那么，如果我们想在这个平台上进行广告投放，在面对如此多的应用和用户的同时，怎样才能让自己的广告更加精准地传播？答案就在广告算法中。

首先要理解的是，移动社交网络广告，是基于以用户定位为核心、以用户个性化需求为导向，通过优质社交内容的选择来目标投放广告。

接下来我们就通过几个方面来了解一下广告投放算法。

一、移动社交网络广告的特点移动社交广告具有以下几个显著的特点：1. 移动社交广告具有高度的用户参与性，用户在社交过程中会主动分享、评价和讨论社交内容。

2. 移动社交广告有很强的定位能力，在社交网络中用户与用户之间有很多交流，通过分析用户交流的内容和位置，可以定位用户的兴趣点。

3. 移动社交广告的传播很快，在社交网络中，用户可以一次性将信息传递给大量的人群，形成爆发式的传播效应。

4. 移动社交广告可以针对性地投放，广告投放可以根据用户的兴趣点和地理位置进行精准投放，这样就可以保证广告的受众更加精准，降低广告投放的成本。

二、移动社交网络广告投放算法的构成在社交广告的算法中，可以包括以下几个组成部分：1. 用户画像算法针对社交网络上的用户，采用多种多样的用户画像算法进行分析，以便更好地了解用户的兴趣点、习惯和行为特征。

例如，通过用户的浏览记录、搜索行为等多维度数据分析，得出用户所处的行业、工作类型、地理位置等信息，来实现对用户的精准投放。

2. 社交内容识别算法通过社交内容上的标签识别，可以对文章、图片、视频、音频等内容进行分类，然后建立社交内容特征库，这样就可以进行内容识别，提供个性化的产品或服务推销。

同时，在识别出内容的同时可以计算出该内容的热度值，以便更好地了解用户感兴趣的内容。

3. 情感分析算法社交网络中用户的情感信息是非常重要的，这种算法可以通过分析用户上传的评论、反馈和表情等来挖掘出用户的情感信息，以便更好地了解用户的真实需求。

移动社交应用中广告内容个性化推荐算法

移动社交应用中广告内容个性化推荐算法在当今多元化的信息时代中，移动社交应用的普及极大地改变了人们获取信息的方式。

移动社交应用为人们提供了丰富的社交交流、娱乐、信息传递以及商业活动等服务。

但是，随着移动社交应用的发展和使用范围逐渐扩大，人们开始面临着信息过载和广告信息的泛滥。

因此，对于广告内容的个性化推荐算法成为了当前研究的热点。

一、广告内容个性化推荐算法的背景传统的广告推荐方式多采用基于消费者属性、行为和购买历史的广告推荐方法。

这种推荐方式虽然能够为消费者提供大量信息，提高其购买率，但是由于基于人们过去的行为习惯和数据，其推荐的广告常常缺乏个性化和实时性，不能很好地符合消费者的需求。

因此，需要根据用户的兴趣、需求和偏好等进行个性化推荐，从而提高广告推荐的效果。

为了实现广告内容的个性化推荐，需要采用一些新的广告推荐算法。

这些算法可以根据移动社交应用中用户产生的大量数据，如用户的兴趣、行为、关注的话题以及出现频率等来进行广告推荐。

因此，个性化推荐算法在提高广告有效性和增加广告点击率等方面具有重要的意义。

二、广告内容个性化推荐算法的原理广告内容个性化推荐算法的原理主要包括两个部分：用户兴趣度计算和广告推荐。

1. 用户兴趣度计算用户兴趣度计算是广告内容个性化推荐算法的基础。

其主要目的是提取用户的兴趣、偏好和需求等相关信息，从而可以更好地推荐符合用户需求的广告。

具体来说，广告系统可以通过分析用户的资讯、动态、好友列表、浏览记录、搜索记录等数据来得到用户的兴趣，然后使用人工智能技术和算法挖掘这些兴趣的潜在属性，计算用户对于不同兴趣的偏好得分，以此作为广告个性化推荐的依据。

2. 广告推荐广告推荐是广告内容个性化推荐算法的重要部分。

其主要目的是将相应的广告选出来，推荐给用户以增加广告点击率。

广告推荐主要采用贴近度、推荐引擎和人工智能等技术来实现。

其中贴近度算法能够根据用户的兴趣等特征，计算广告和用户的匹配程度。

广告效果评估的新方法

广告效果评估的新方法
人工智能在广告效果预测中的作用
人工智能在广告效果预测中的作用
▪ 人工智能在广告效果预测中的应用
1. 数据驱动与模式识别：人工智能通过分析大量历史广告投放数据和用户行为数据，能够识别出影响广告效果的关键因素和潜在模式。这包括用户的点击率、转化率、购买行为以及广告内容的类型、投放渠道和时间等因素。通过对这些数据的深入挖掘，AI可以预测未来的广告表现，从而帮助广告主优化广告投放策略。 2. 个性化推荐系统：人工智能可以根据用户的兴趣和行为特征，为用户推荐最相关的广告内容。这种个性化的广告推荐方式可以提高用户的参与度和满意度，从而提高广告效果。此外，AI还可以通过实时分析用户的行为数据，动态调整广告内容和展示策略，以实现最佳的广告效果。 3. 机器学习算法的应用：人工智能中的机器学习算法，如深度学习、强化学习等，可以不断从广告投放的数据中提取有价值的信息，并自动调整广告策略。这使得广告效果预测更加精准，同时也降低了人工干预的需求。例如，深度学习可以用于图像和视频广告的分析，识别出与用户需求最匹配的广告内容；而强化学习则可以用于优化广告投放的时间、频率和预算分配。
广告效果评估的新方法
广告效果的传统测量指标
广告效果的传统测量指标
▪ 广告到达率
1. 定义与重要性：广告到达率是衡量广告活动成功与否的基本指标，它反映了目标受众接触到广告信息的程度。高到达率意味着更多的潜在客户有机会看到并了解产品或服务的信息。 2. 计算方法：广告到达率的计算通常基于特定时间段内，广告实际触达的人数除以目标市场总人数。这可以通过调查问卷、网站访问量统计、社交媒体互动等方式来获取数据。 3. 影响因素：到达率受多种因素影响，包括广告的投放渠道（如电视、网络、户外广告）、广告创意的质量、目标市场的覆盖范围以及广告投放的频率和时间。

cpm怎么计算

cpm怎么计算
CPM（Cost Per Mille）是一种广告计费方式，通常用于衡量在线广告的效果。

CPM的计算公式为：CPM = （广告费用/ 广告被展示的次数）* 1000。

其中，广告费用指的是广告主为广告展示所支付的总费用，而广告被展示的次数则表示广告被显示给用户的总次数。

例如，如果一个广告主花费100美元，在一个广告网络上展示他们的广告共10,000次，那么CPM的计算如下：CPM = （100美元/ 10,000次）* 1000 = 10美元/CPM。

这意味着该广告主每千次印象需要花费10美元。

另外，CPM还可以表示为：CPM = 广告费用/ 广告曝光次数，其中广告曝光次数指的是广告在一定时间内被展示的次数。

例如，如果一个广告在某网站上的一次展示费用为10元，该广告在24小时内被展示了1000次，那么其CPM为：CPM = 10元/ 1000次= 0.01元/次。

这意味着每展示1000次广告，广告主需要支付10元的费用。

此外，CPM还可以根据预估付费出价和点击率等因素进行计算，例如：CPM = p(m→p) * 预估付费出价* 1000，其中p(m→p)表示展示与付费之间的概率，预估付费出价则是广告主对每次付费的预估价格。

总之，CPM的计算方法可以根据不同的因素进行变化，但核心思想都是衡量广告主每千次展示广告所需支付的费用。

各大媒体广告报价

各大媒体广告报价广告是媒体行业中的重要组成部分，各大媒体平台都提供广告发布服务。

广告报价是媒体平台向客户提供的价格指标，而不同媒体平台的报价也有所差异。

以下是对各大媒体广告报价的简要介绍：1. 电视广告：电视广告是传统媒体广告中最受欢迎的形式之一。

电视广告报价通常以每秒或每分钟的广告播放时长计算，价格因节目类型和时间段而异。

例如，在黄金时间段（晚上7点至10点）播放的广告价格较高。

此外，大型节目或全国性广告在报价上也较高。

2. 广播广告：广播广告是移动媒体广告的代表。

广播广告报价通常以每秒或每分钟的广告播放时长计算，价格也会受到节目类型、时间段和地理位置等因素的影响。

例如，在热门电台或高收听率时段播放的广告费用相对较高。

3. 杂志广告：杂志广告是印刷媒体广告的一种形式，报价通常以刊登面积计算。

不同的杂志在受众规模、行业定位和知名度等方面存在差异，因此广告报价也有所不同。

一般来说，知名度较高的杂志广告费用会较高。

4. 网络广告：网络广告在当前的媒体环境中占据重要地位。

网络广告的报价通常以点击量、曝光量或转化率等效果指标计算。

不同网站的广告报价由网站的流量、受众规模和受众定位等因素决定。

同时，不同形式的网络广告，如横幅广告、小图标广告和富媒体广告等，价格也会有所不同。

5. 社交媒体广告：社交媒体广告是新兴的广告形式。

社交媒体平台如Facebook、Instagram和微博等提供广告投放服务，报价通常以点击量、曝光量或转化率等效果指标计算。

价格会受到平台用户规模、定位和受众互动程度等影响。

总的来说，各大媒体广告的报价会根据不同的媒体形式、受众规模、知名度和定位等因素有所差异。

客户需要根据自身的广告宣传需求和预算，选择适合的媒体平台进行广告投放。

另外，广告报价也可能会受到季节性影响和特别活动的推出等因素的调整。

广告在现代社会中扮演着至关重要的角色，它不仅是商业推广的重要手段，也是媒体行业的重要收益来源之一。

互联网及移动广告常见的几种计费方式

CPC按点击付费，原英文为Cost Per Click 每点击成本，网络广告每次点击的费用。

是做为网络广告投放效果的重要参考数据。

CPC是网络广告界一种常见的定价形式。

例如，关键词广告等依据效果付费的广告形式，一般采用这种定价模式。

CPM按千次展示付费，其原始英文为Cost Per Mille，简称CPM。

现在也有人将其译成cost per one thousand impressions 或cost per thousand。

前者中文名为每千人印象成本。

后者称谓相同，但简称为CPT。

所指内涵与CPM相同。

其计算公式为：千人成本=（广告费用/到达人数）×1000。

CPA按行为付费，其原始英文为Cost Per Activity(Action)，每次动作成本，即根据每个访问者对网络广告所采取的行动收费的定价模式。

对于用户行动有特别的定义，包括形成一次交易、获得一个注册用户、或者对网络广告的一次点击等。

CPD按天收费，其原始英文为Cost per day是广告合作的一种常见方式，相比当前比较流行的CPS（按销售付费Cost per sales），优势在于对合作的基础条件没有过高要求，容易促成双方合作；劣势在于其在长期合作中，不如CPS形式实时有效。

CPS按实际销售产品的提成来换算广告刊登金额，其原始英文为Cost Per Sales，CPS 广告同CPA广告一样广告主为规避广告费用风险，按照广告点击之后产生的实际销售的提成付给广告站点销售提成费用。

dCPMDSP普遍采用dCPM作为结算体系，dCPM指的是dynamic CPM，与目前网络广告市场长讲的CPM方式（此CPM相应的成为flat CPM）区别。

dCPM基于RTB技术诞生，指的是每一次的impression出价是变化的。

其每次出价均依据广告主广告投放的效果(一般是CPS）来实时计算，以得出对广告主最有利的价格，从而保证了广告主的利益。

信息流流量消耗计算公式

信息流流量消耗计算公式随着互联网的普及和移动互联网的发展，信息流成为了人们获取信息的主要途径之一。

信息流广告作为一种新型的广告形式，受到了广告主和媒体的青睐。

然而，对于广告主来说，如何准确地计算信息流广告的流量消耗成为了一个重要的问题。

本文将介绍信息流流量消耗的计算公式，帮助广告主更好地掌握信息流广告的投放成本。

首先，我们需要了解信息流广告的流量消耗是如何计算的。

信息流广告的流量消耗主要包括曝光量和点击量两部分。

曝光量指的是广告被展示给用户的次数，而点击量指的是用户点击广告的次数。

根据这两个指标，我们可以计算出信息流广告的流量消耗。

其次，我们来看一下信息流流量消耗的计算公式。

信息流广告的流量消耗可以用以下公式来表示：流量消耗 = 曝光量×点击率×点击单价。

其中，曝光量指的是广告被展示给用户的次数，点击率指的是用户点击广告的比例，点击单价指的是每次点击广告所需要支付的费用。

通过这个公式，我们可以清晰地了解信息流广告的流量消耗是如何计算的。

接下来，我们来详细解释一下这个公式中各个参数的含义。

首先是曝光量，曝光量是衡量信息流广告展示效果的重要指标，也是计算流量消耗的基础。

曝光量越大，意味着广告被展示给更多的用户，从而可能带来更多的点击和转化。

其次是点击率，点击率是衡量用户对广告关注程度的指标，也是影响流量消耗的重要因素。

点击率越高，意味着用户对广告的关注程度越高，从而可能带来更多的点击和转化。

最后是点击单价，点击单价是广告主需要支付的费用，也是影响流量消耗的关键因素。

点击单价越高，意味着广告主需要支付的费用越多，从而影响了广告的投放成本。

在实际应用中，广告主可以根据自己的需求和预算来调整这些参数，从而更好地控制信息流广告的流量消耗。

比如，如果广告主希望提高广告的曝光量，可以通过增加广告投放的频次和覆盖范围来实现；如果广告主希望提高广告的点击率，可以通过优化广告内容和定位用户群体来实现；如果广告主希望降低广告的点击单价，可以通过提高广告的质量和提升用户体验来实现。

网络广告监测服务方案

网络广告监测服务方案网络广告监测服务方案一、项目背景随着互联网和移动互联网的迅猛发展，网络广告成为商业宣传的重要手段之一。

然而，网络广告的监测和评估却面临许多困难。

目前市场上的广告监测服务大多集中在搜索引擎广告、社交媒体广告等特定领域，对于整个网络广告生态系统的监测还存在差距。

二、项目目标本项目旨在构建一个全面、准确的网络广告监测服务，帮助企业客户实现对其广告活动的全面监管，对广告投放效果进行定量评估，提供决策支持。

三、项目范围1. 广告监测平台的搭建- 创建一个可承载海量数据的广告监测平台，实现数据的实时采集、存储、处理和分析。

- 平台应具备良好的可扩展性和可维护性，能够应对不断增加的广告数据和用户量。

2. 广告数据的采集与整理- 收集各类网络广告数据，包括展示广告、搜索广告、社交媒体广告等。

- 对采集的数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和一致性。

3. 广告效果评估与分析- 建立广告效果评估模型，通过数据分析、统计学方法和机器学习算法，对广告投放效果进行定量评估。

- 提供各种数据可视化和报告功能，方便客户对广告效果进行监测和分析。

4. 风险预警与监管报告- 建立风险预警机制，对潜在的违规广告进行监测和识别。

- 提供监管报告，帮助客户实现对广告活动的全面监管，确保广告活动的合法性和符合规范。

5. 数据安全与隐私保护- 针对广告监测中涉及的个人数据和商业数据，采取严格的数据安全和隐私保护措施。

- 建立数据管理与权限控制机制，确保数据的机密性和完整性。

四、项目实施方案1. 需求分析与设计- 与客户进行需求沟通，深入了解客户对广告监测的具体要求。

- 基于需求分析，设计广告监测平台的整体架构和功能模块。

2. 平台搭建与数据采集- 搭建广告监测平台的技术基础设施，包括服务器、存储系统、数据库等。

- 设计和开发数据采集和存储模块，保证广告数据的实时采集和高效存储。

3. 数据清洗与整理- 设计和开发数据清洗和整理的算法和工具，对采集的广告数据进行处理和预处理。

细数RTB广告的几个重要指标

细数RTB广告的几个重要指标实时竞价(Real-Time Bidding，简称RTB)这一互联网广告交易模式正式进入中国已有三年的时间，随着RTB的火爆，不少公司纷纷转型，一时之间国内DSP企业多如牛毛，然而RTB及其相关的各种概念，对于许多人而言依然很陌生。

究竟具备哪些特质的DSP才算是优秀呢?这想必是许多广告主心中的疑问。

DSP服务商弈米互动提供：如下指标的出现，为广告主在纷繁的国内RTB市场中选择DSP提供了参考：消耗量/采购量：广告流量采购/消耗量直接反映了DSP的业务量与综合实力，而该数据的结构，如在门户、垂直、视频、SNS、移动、海外等维度的采购/消耗量，则能够反映出DSP的业务布局情况。

总的来说，该数据是广告主在选择DSP时首先要纳入考量的因素。

响应时间：响应时间是对DSP算法及技术处理能力的体现。

时间更短，意味着系统有更多剩余时间进行算法叠加，帮助广告主多次甄别、购买到匹配度更高的受众。

竞价成功率：这表示DSP对受众价值与竞价博弈的理解更透彻，能够依据不同的人报出有竞争力的价格，进而赢得曝光机会。

该数据也从侧面反映出该DSP所采购的用户精确性较高，有信心给出高于市场均值的报价。

错误率：错误率越低，说明服务器及系统软件越是稳定可靠，也就意味着不会因为软硬件问题造成投放失败从而失去广告竞价机会。

一般来讲，在这些指标上有突出表现的DSP，将成为广告主优先考虑的选择。

据悉，品友互动DSP托其强大技术优势，搭建了多个以Hadoop基础的云计算平台，拥有大规模数据存储和分布式计算的基础设施。

可以3毫秒内实时分析人群属性；通过对接AD Exchang，50毫秒之内完成一次竞价交易；每天支持10亿以上的曝光。

如今，DSP市场声音愈发繁杂，更了解技术，方能占据优势，自如享受当今信息科技对营销传播带来的便利。

基于位置服务的移动广告推送系统设计

基于位置服务的移动广告推送系统设计随着智能手机的普及和移动互联网的快速发展，移动广告推送成为商家吸引消费者的重要手段之一。

而基于位置服务的移动广告推送系统则能够按照用户的地理位置信息精确地推送相关广告，提高广告效果和用户体验。

本文将从系统架构、关键模块和算法三个方面，对基于位置服务的移动广告推送系统进行设计。

一、系统架构设计基于位置服务的移动广告推送系统的架构设计应包括前端展示、后台管理和位置服务三个部分。

前端展示部分主要通过App端或H5网页展示广告内容，用户可以根据自身需求进行点击或交互。

前端展示部分需要考虑界面友好性、广告展示模式多样性以及响应速度等因素。

后台管理部分负责广告投放的管理和数据分析。

管理员可以通过后台系统配置广告内容、选择投放地理位置范围、设定广告投放时间等。

同时，后台管理部分还需要对广告数据进行实时监控和分析，以便调整广告策略和优化推送效果。

位置服务部分是整个系统的核心，用于获取用户位置信息，并进行精确广告推送。

位置服务可以通过GPS定位、WLAN定位、蜂窝基站定位等多种方式来获得用户的位置信息。

同时，位置服务部分还需要与地理位置数据库进行连接，以便根据用户位置信息获取相关广告内容。

二、关键模块设计1. 用户认证与注册模块：该模块用于用户登录认证和注册账号。

用户在登录时需要提供账号和密码，系统会对用户的身份进行验证。

未注册的用户需要通过该模块进行账号注册，以便后续进行广告推送。

2. 广告管理模块：该模块用于管理员进行广告的创建、编辑和删除，以及广告策略的配置。

管理员可以根据广告投放的需求，设置广告内容、投放地理位置范围、推送时间和曝光量等参数。

3. 位置获取模块：该模块负责获取用户的地理位置信息。

可以通过GPS 定位、WLAN定位、蜂窝基站定位等方式来获取用户位置信息，并将获取到的位置数据传输给位置匹配模块。

4. 位置匹配模块：该模块负责将用户的位置信息与广告位置进行匹配，选取符合条件的广告进行推送。

京东cpm扣费原理

京东CPM扣费原理一、什么是CPMCPM是Cost Per Mille的缩写，意为每千次展示成本。

在广告行业中，CPM是一种常见的计费方式，广告主按照每千次展示的成本向媒体支付费用。

京东作为中国最大的电商平台之一，也提供了CPM广告服务。

二、CPM扣费原理京东CPM扣费原理是指广告主在京东平台投放CPM广告时，京东根据一定的规则和算法来计算广告主需要支付的费用。

下面将详细介绍京东CPM扣费的原理和流程。

2.1 广告展示次数计算在京东平台上，广告展示次数是根据广告位的曝光情况来计算的。

京东平台上的广告位是指在京东网站或移动端APP上展示广告的位置。

当用户浏览京东网站或APP 时，广告位会根据一定的规则和算法来显示广告。

2.2 广告曝光率计算京东平台会根据广告位的曝光情况来计算广告的曝光率。

曝光率是指广告在特定时间内被展示的次数与广告位的总展示次数之比。

曝光率可以反映广告在京东平台上的展示效果。

2.3 CPM计费公式在京东平台上，CPM的计费公式如下：CPM费用 = 广告展示次数 / 1000 * CPM单价其中，广告展示次数是指广告在京东平台上被展示的次数，CPM单价是广告主在投放广告时设定的每千次展示的价格。

2.4 CPM扣费流程京东CPM扣费的流程如下：1.广告主在京东平台上设置广告的投放时间、地域、设备等条件，并设定CPM单价。

2.广告主的广告被审核通过后，开始在京东平台上投放。

3.当用户浏览京东网站或APP时，广告位根据一定的规则和算法来展示广告。

4.广告展示次数和曝光率会被实时统计并记录。

5.每天结束时，京东平台会根据广告展示次数和CPM单价来计算广告主需要支付的费用。

6.广告主可以在京东平台上查看每日的广告展示次数和费用，并进行支付。

三、CPM扣费的优势和注意事项3.1 优势•精准定价：CPM计费方式可以让广告主根据自身需求设定每千次展示的价格，更加灵活和精准。

•全面展示：CPM广告可以在京东平台上的多个广告位展示，覆盖更多的用户。