व्यवहार-आधारित विज्ञापन लक्ष्यीकरण के लिए रियल-टाइम बिडिंग सिस्टम और एल्गोरिदम
सारांश
दस्तावेज़ रियल-टाइम बिडिंग (RTB) को किसी उपयोगकर्ता की साइट पर यात्रा के दौरान अलग-अलग डिस्प्ले विज्ञापन इंप्रेशन खरीदने और बेचने के तरीके के रूप में प्रस्तुत करता है। प्रकाशकों की इन्वेंटरी को एकत्र करके और इंप्रेशन स्तर पर निर्णय लेकर, RTB स्वचालित खरीद और उपयोगकर्ता-विशिष्ट लक्ष्यीकरण को संभव बनाता है।
यह उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया के पूर्वानुमान, बोली परिदृश्य पूर्वानुमान, बोली और राजस्व अनुकूलन, सांख्यिकीय आर्बिट्राज, गतिशील मूल्य निर्धारण और विज्ञापन धोखाधड़ी का पता लगाने तक फैले कम्प्यूटेशनल विज्ञापन क्षेत्र का परिचय देता है। ये विषय डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग को बाज़ार संरचना तथा स्वचालित निर्णयों से जोड़ते हैं। दस्तावेज़ विस्तृत विवेचन के बजाय एक परिचय है: इसमें एल्गोरिदम, अनुभवजन्य परिणाम या ट्रेडिंग बाज़ारों में अनुप्रयोग नहीं हैं, इसलिए मात्रात्मक ट्रेडिंग से इसकी प्रासंगिकता अप्रत्यक्ष है।
मुख्य विचार
- RTB नीलामी में प्रकाशक साइटों पर उपयोगकर्ता के आने के साथ अलग-अलग विज्ञापन इंप्रेशन वास्तविक समय में आवंटित होते हैं।
- अनेक प्रकाशकों की इन्वेंटरी एकत्र करने से खरीदार बड़े पैमाने पर विज्ञापन खरीद स्वचालित कर सकते हैं।
- व्यवहार-आधारित लक्ष्यीकरण इंप्रेशन स्तर पर विज्ञापन निर्णयों के मार्गदर्शन के लिए अलग-अलग उपयोगकर्ताओं की जानकारी का उपयोग करता है।
- प्रासंगिक तकनीकी समस्याओं में प्रतिक्रिया पूर्वानुमान, बोली पूर्वानुमान, राजस्व अनुकूलन और धोखाधड़ी का पता लगाना शामिल हैं।
टैग
पूरा पाठ
# Display Advertising with Real-Time Bidding (RTB) and Behavioural Targeting # Display Advertising with Real-Time Bidding (RTB) and Behavioural Targeting The most significant progress in recent years in online display advertising is what is known as the Real-Time Bidding (RTB) mechanism to buy and sell ads. RTB essentially facilitates buying an individual ad impression in real time while it is still being generated from a user's visit. RTB not only scales up the buying process by aggregating a large amount of available inventories across publishers but, most importantly, enables direct targeting of individual users. As such, RTB has fundamentally changed the landscape of digital marketing. Scientifically, the demand for automation, integration and optimisation in RTB also brings new research opportunities in information retrieval, data mining, machine learning and other related fields. In this monograph, an overview is given of the fundamental infrastructure, algorithms, and technical solutions of this new frontier of computational advertising. The covered topics include user response prediction, bid landscape forecasting, bidding algorithms, revenue optimisation, statistical arbitrage, dynamic pricing, and ad fraud detection.
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यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।