神州泰岳

现金娱乐中心平台介绍

依托于电商、运营商、金融、社交等14亿海量用户行为,以数据 + 算法 + 系统为核心,并结合泰岳数据在通信、金融、汽车、房产等众多领域深厚的广告技术积累,为客户提供包括广告点击率预估 pCTR,广告转化率预估 pCVR、流量优选及广告优选的 PaaS 服务。您只需通过简单的 API 调用,就能快速拥有业界顶尖的数字营销能力。

优势分析

现金娱乐中心平台功能

适用场景

神州泰岳

多维度用户画像

建立多维度用户画像,包括但不限于年龄、性别、地域、学历、资讯、泛娱乐、电商、金融、生活等,全方位一体化刻画用户,保证精准性和覆盖度,有效解决业务中冷启动、画像稀疏等各类问题。在内外业务中,平均点击率提升50%+,转化率提升40%+。

超大规模实时机器学习系统

结合海量多维度精准画像,基于实时行为上报,构建超大规模实时机器学习系统。系统包括但不限于 ETL 平台、特征选择平台、机器学习平台、在线服务平台、效果评估平台及运维管理平台。多平台有机合作,为数字化服务把好每一道质量关。

实时营销服务系统

构建全实时营销服务系统:实时数据上报(秒级)+ 实时画像关联(秒级) + 实时兴趣更新(秒级)+ 实时机器学习模型训练(分钟级) + 实时在线营销服务(毫秒级)。在数据和算法保持不变的前提下,相对按小时离线计算,平均点击率提升20%+。

自动化监控及质量保证

提供可靠成熟的自动化监控系统和质量保证团队,7*24 小时监控 + 实时 push 服务。

预估点击率pCTR

结合客户上报的点击、转化流水,从泰岳智能数据多数据源画像中选取信息量较大的用户画像作为 pCVR 模型的输入特征。特征选取方式是采取分布式信息增益策略,能基于点击、转化流水定期快速更新有效特征。实时采集上报的曝光及点击流水,基于神州泰岳智能数据技术有限公司的画像库生成 pCTR 训练样本,样本实时落地到离线存储库,模型实时更新。对线上实时请求的广告集合进行 pCTR 计算,并在 30ms 内返回结果。

预估转化率pCVR

结合客户上报的曝光及点击流水,从泰岳智能数据多数据源画像中选取信息量较大的用户画像作为 pCTR 模型的输入特征。特征选取采用分布式信息增益策略,可以基于曝光及点击流水定期快速更新有效特征。实时采集上报的曝光及点击流水,基于神州泰岳智能数据技术有限公司的画像库生成 pCTR 训练样本,样本实时落地到离线存储库,模型实时更新。对线上实时请求的广告集合进行 pCVR 计算,并在 30ms 内返回结果。

广告优选

结合神州泰岳智能数据不断积累的用户 LBS 信息以及各类兴趣画像,除了进行有效 pCTR 计算外,还能进行反作弊计算。泰岳智能数据将基于一些常用规则,例如将 ADX 中携带的 IP 信息与设备 ID 真实 LBS 进行匹配以甄别低级作弊流量,同时还会基于用户画像,刻画不同用户在不同广告素材的兴趣差异以甄别高级作弊流量。基于真实转化反馈,构建pCVR转化预估体系,基于线上实时请求的 media-adpos 列表,在 30ms 内返回媒体(最小粒度到广告位)质量分数。

受众优选

结合客户上报的曝光及点击流水,从泰岳智能数据多数据源画像中选取当前业务下信息量较大的用户画像作为广告优选的用户兴趣特征。特征选取方式是采取分布式信息增益策略,能基于曝光、点击流水定期快速更新有效特征。基于用户特征,快速从海量广告候选池中召回与当前用户兴趣匹配的广告及素材集合并排序。匹配方式可选择基于点击、购买等行为计算用户特征和的素材相关性;也可以选择基于曝光-点击等行为计算素材在用户各种特征维度下的点击率排序。基于线上实时请求,快速计算用户-广告相关性,并在 30ms 内返回结果。

数据质量校验

将客户上报的点击,转化等流水作为广告种子用户,并以泰岳智能数据多数据源画像作为用户兴趣特征,计算种子用户的 lookalike 模型,从而实现对种子用户进行扩展。基于实时线上< 广告,用户 />匹配请求,结合人群扩散模型,并在 30ms 内完成当前用户匹配度计算,并返回结果。

程序化广告

在程序化广告模式下,结合神州泰岳智能数据技术有限公司14亿综合用户画像对流量质量进行评估,辅助需求方平台在转化缺失和转化稀疏的情况下,依然能够挑选较好的媒体进行投放。针对实时竞价请求,精准预估用户对候选池中广告的点击率和转化率,并基于此精确计算 Bid Price,以达到利益最大化。

广告网络

在广告网络(AD Network,ADN)模式下,针对实时请求流量,结合神州泰岳14亿综合用户画像,精准预估用户对候选池中广告的点击率和转化率,广告网络平台结合 CPC或 CPA 计算出当前流量下各候选广告的 eCPM,精确控制物料的曝光,以达到利益最大化。