专题出品人: 刘青文

阿里巴巴 资深算法专家

专题:推荐/广告

本专题下的议题

哈啰出行:打造流量\用户\收入的自动化增长算法闭环
贾立 哈啰出行 高级算法专家
所属专题:推荐/广告

课程概要

话题概述:
用户增长、搜索推荐、流量分发、收入增长 归根结底都是增长;哈啰致力于全链路的增长和自动化的增长。

1. 自动化运营是算法工程师的梦想,类比自动驾驶,哈啰目前在建设L3级的自动化运营。相比自动假设更多是客观的采集CV和传感器雷达的数据;用户运营的自动化假设人机结合的部分会更复杂,有很多人的领域知识,机器很难完全感知到,我们会分享这里面的经验
2、传统方法推荐和营销领域的技术是通用的;随着推荐领域的新技术趋缓,营销技术的独立创新在增多,比如因果推断、半监督学习、联邦学习。哈啰也在C端的算法的各个环节进行了新技术探索
3. 传统视角营销\定价\搜索推荐\广告都是割裂的,分别由不同的团队负责,哈啰是同一个团队负责,有机会从更高的维度进行链路打通和统一建设,并完成平台化,我们会着重讲这方面的内容
4. 应用算法和业务的结合非常紧密,传统优化思路是产品/业务给个明确的目标如CTR/GMV或在多个指标中做帕累托优化,算法工程师如何更主动的深入业务定义目标,如何在流量分发中打通不同业务线的目标是个挑战。这里会分享哈啰的经验


演讲题纲:
1. 增长体系:从用户增长到收入增长
1.1 从技术角度重新理解增长
1.2 不同增长方向的关系
1.3 自动化运营平台的演进
2. 增长策略:从单点到全链路打通管控
2.1 最优策略的定义
2.2 策略的DSL抽象
2.3 全链路的数据打通和管控
3. 增长算法
3.1 智能补贴:从response模型到uplift模型
3.2 智能定向:从监督模型到pu-learning
3.3 智能触达:时空场景的精确感知
3.4 智能文案:更富有吸引力的素材
3.5流量分发:从效率优先到生态优化
3.6 搜索推荐:从增长全链路的角度看搜索推荐
3.7 广告自动化投放算法



话题亮点:
1. Uplift 和 PU-Learning等技术在用户增长中的实践
2. 同时对接10个业务线,服务亿级用户规模的自动化/智能化运营的平台搭建和演进

听众收益

1. 如何搭建亿级用户的企业级增长算法体系
2. 如何深入理解业务域模型并和前沿算法选型适配

网易云音乐广告算法实践
蒋能学 网易云音乐 营收技术部高级技术总监
所属专题:推荐/广告

课程概要

话题概述:
最近几年,网易云音乐广告技术团队围绕着帮助客户解决问题,在深度学习方面做了很多的尝试和创新,本演讲主要介绍CTR预估和CVR预估这两个场景。为了照顾大部分听众,首先会从广告业务的背景和计算广告的发展历史开始讲起,然后结合竞价机制介绍为什么需要CTR预估,再简单介绍云音乐早期的浅层模型。重点部分将会介绍云音乐在深度模型方面的尝试、遇到的问题、解决问题的思路以及取得的效果。分应用场景将会介绍深度学习CTR预估,CVR预估和广告主成本控制,基于用户向量的Lookalike扩量等。最后给出一些个人的思考和总结。

演讲题纲:
•网易云音乐广告系统简介
•广告点击率预估模型演进与创新
•广告转化率预估模型难点与创新
•用户向量建模与应用
•算法优化总结建议

话题亮点:
1. 深度学习在网易云音乐这种用户和数据规模场景下,算法团队所面临的问题、解决办法,以及背后的思考逻辑,给人以启发;
2. 包含了深度模型优化思路,多任务学习,迁移学习,用户向量应用等内容。

听众收益

• 对于没有广告算法经验的听众,可以了解深度学习在广告场景的应用;
• 对于广告同行,可以了解我们解决问题背后的思路;
• 从算法视角理解计算广告。

爱奇艺联盟广告算法实践
刘达 爱奇艺 效果广告中心高级技术经理
所属专题:推荐/广告

课程概要

话题概述:
联盟广告算法是爱奇艺效果广告的新方向,本次演讲将围绕爱奇艺在联盟外部流量上,面对联盟广告投放的问题和挑战,如何实现客户广告位的稳定优质投放展开。介绍广告算法团队在基于深度学习的广告竞价预估,成本控制,新广告冷启动等方面的尝试和创新。首先为听众介绍什么是联盟广告,以及联盟广告和一般效果广告的区别和难点。然后再介绍我们在联盟广告场景下,在模型预估,冷启动和成本控制等方面在深度模型和最优化问题上作出的一些尝试、遇到的问题和解决问题的方法。最后给出一些个人的思考和展望。

演讲题纲:
•爱奇艺联盟广告场景介绍
•爱奇艺联盟广告的问题和挑战
•爱奇艺联盟广告预估模型介绍
•爱奇艺联盟广告算法冷启动优化介绍
•爱奇艺联盟广告算法成本控制介绍
•总结与展望

话题亮点:
1. 联盟广告算法在预估模型的上的思考和探索
2.联盟广告在冷启动问题上的思考和探索
3.联盟广告成本控制上的一些进展和思考

听众收益

• 对于没有广告算法经验的听众,可以了解联盟广告的背景;
• 对于广告同行,可以了解我们如何解决联盟广告面临的一些问题;

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