大家好，我是校长。苹果公司周二想开发者们发出了邀请函，邀请开发者参加一场鼓励他们购买广告的在线会议，计划最早在今年假日季发布新的AppStore广告位。新的广告单元代表着苹果广告库存的大幅扩张。目前，该公司的广告库存主要集中在AppStore上。近年来，苹果的广告库存一直被限制在AppStore搜索标签中的一个单元和搜索结果页面中的一个单元上。“苹果搜索广告迎来新机遇，你可以在AppStore推广你的应用，在这个节日季吸引更多用户。”广告公司MobileDevMemo创始人埃里克・索菲特(EricSeufert)展示的苹果邀请函显示。苹果邀请函并没有具体说明新的广告投放位置，但是在今年7月份，
大家好，我是校长。苹果公司周二想开发者们发出了邀请函，邀请开发者参加一场鼓励他们购买广告的在线会议，计划最早在今年假日季发布新的AppStore广告位。新的广告单元代表着苹果广告库存的大幅扩张。目前，该公司的广告库存主要集中在AppStore上。近年来，苹果的广告库存一直被限制在AppStore搜索标签中的一个单元和搜索结果页面中的一个单元上。“苹果搜索广告迎来新机遇，你可以在AppStore推广你的应用，在这个节日季吸引更多用户。”广告公司MobileDevMemo创始人埃里克・索菲特(EricSeufert)展示的苹果邀请函显示。苹果邀请函并没有具体说明新的广告投放位置，但是在今年7月份，
一、广告反作弊简介 1.1 广告流量反作弊定义广告流量作弊，即媒体通过多种作弊手段，获取广告主的利益。作弊流量主要来自于：模拟器或者被篡改了设备的广告流量；真设备，但通过群控控制的流量；真人真机，但诱导产生无效流量等。1.2 常见的作弊行为机器行为: 人工行为：素材交互要素诱导点击，媒体渲染文案诱导点击，突然弹出误触点击等。1.3 常见作弊类型按照广告投放流程顺序展示作弊：媒体将多个展示广告同时曝光于同一个广告位，向广告主收取多个广告的展示费用。点击作弊：通过脚本或计算机程序模拟真人用户，又或者雇佣和激励诱导用户进行点击，生成大量无用广告点击，获取广告主的CPC广告预算。安装作弊：通过测试机
一、广告反作弊简介 1.1 广告流量反作弊定义广告流量作弊，即媒体通过多种作弊手段，获取广告主的利益。作弊流量主要来自于：模拟器或者被篡改了设备的广告流量；真设备，但通过群控控制的流量；真人真机，但诱导产生无效流量等。1.2 常见的作弊行为机器行为: 人工行为：素材交互要素诱导点击，媒体渲染文案诱导点击，突然弹出误触点击等。1.3 常见作弊类型按照广告投放流程顺序展示作弊：媒体将多个展示广告同时曝光于同一个广告位，向广告主收取多个广告的展示费用。点击作弊：通过脚本或计算机程序模拟真人用户，又或者雇佣和激励诱导用户进行点击，生成大量无用广告点击，获取广告主的CPC广告预算。安装作弊：通过测试机
近年来，大数据加大模型成为了AI领域建模的标准范式。在广告场景，大模型由于使用了更多的模型参数，利用更多的训练数据，模型具备了更强的记忆能力和泛化能力，为广告效果向上提升打开了更大的空间。但是大模型在训练过程中所需要的资源也是成倍的增长，存储以及计算上的压力对机器学习平台都是巨大的挑战。腾讯太极机器学习平台持续探索降本增效方案，在广告离线训练场景利用混合部署资源大大降低了资源成本，每天为腾讯广告提供 50W 核心廉价混合部署资源，帮助腾讯广告离线模型训练资源成本降低 30%，同时通过一系列优化手段使得混部资源稳定性和正常资源持平。1、引言近年来，随着大模型在NLP领域横扫各种大数据磅单取得巨大
近年来，大数据加大模型成为了AI领域建模的标准范式。在广告场景，大模型由于使用了更多的模型参数，利用更多的训练数据，模型具备了更强的记忆能力和泛化能力，为广告效果向上提升打开了更大的空间。但是大模型在训练过程中所需要的资源也是成倍的增长，存储以及计算上的压力对机器学习平台都是巨大的挑战。腾讯太极机器学习平台持续探索降本增效方案，在广告离线训练场景利用混合部署资源大大降低了资源成本，每天为腾讯广告提供 50W 核心廉价混合部署资源，帮助腾讯广告离线模型训练资源成本降低 30%，同时通过一系列优化手段使得混部资源稳定性和正常资源持平。1、引言近年来，随着大模型在NLP领域横扫各种大数据磅单取得巨大
今天给大家分享京东的一篇CTR预估的论文，用于建模页面上下文（用户感知到的其他展示的item）对于目标item是否点击的影响。但是在精排阶段，往往采用point-wise预估的方式，准确的上下文信息是难以获取的，因此往往需要一个模拟的过程。接下来，我们一起看下本文提出的方法是怎么实现的吧。1、背景在搜索广告场景，所有的候选item往往都与用户的搜索关键词相关，而在用户的决策过程中，对于某个目标的item，用户往往会将其与其他的感知到的item进行比较。如果一个item相较于其他的item有突出的亮点，如更经济实惠，那么往往更能吸引用户的注意力，从而点击率更高。相比之下，如果一个item没有太多
今天给大家分享京东的一篇CTR预估的论文，用于建模页面上下文（用户感知到的其他展示的item）对于目标item是否点击的影响。但是在精排阶段，往往采用point-wise预估的方式，准确的上下文信息是难以获取的，因此往往需要一个模拟的过程。接下来，我们一起看下本文提出的方法是怎么实现的吧。1、背景在搜索广告场景，所有的候选item往往都与用户的搜索关键词相关，而在用户的决策过程中，对于某个目标的item，用户往往会将其与其他的感知到的item进行比较。如果一个item相较于其他的item有突出的亮点，如更经济实惠，那么往往更能吸引用户的注意力，从而点击率更高。相比之下，如果一个item没有太多
