美团机器学习实践（4）计算广告

目录

第11章 O2O场景下的广告营销

11.1 O2O场景下的广告业务特点

11.2 商户、用户和平台三者利益平衡

11.3 O2O广告机制设计

11.4 O2O推送广告

11.5 O2O广告系统工具

第12章 用户偏好与损失建模

12.1 如何定义用户偏好

12.2 广告价值与偏好损失的兑换

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第11章 O2O场景下的广告营销

11.1 O2O场景下的广告业务特点

移动化、本地化、场景化、多样性

11.2 商户、用户和平台三者利益平衡

商户效果感知

用户体验

平台收益

11.3 O2O广告机制设计

广告位设定

广告召回机制

广告排序机制

11.4 O2O推送广告

受众定向：时间定向、重定向、地理位置类定向、人口属性定向、行为定向、新客推荐

11.5 O2O广告系统工具

面向开发人员的系统工具

面向广告主和运营人员的工具

第12章 用户偏好与损失建模

12.1 如何定义用户偏好

用户偏好分类：商圈，地址位置，品类，价格，时间等；长期+短期

如何衡量用户偏好：下单>点击>曝光

对不同POI的偏好

用户对不同POI偏好的衡量：Pointwise, Pairwise, Listwise

12.2 广告价值与偏好损失的兑换

（1）优化目标：兼顾3方利益

（2）模型建模

行为：曝光价值、点击价值、下单价值

Pointwise模型学习：GBRank，RankNet