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腾讯广告：广告场景下有哪些视觉算法应用？
今年 7 月，2019 腾讯广告算法大赛「终极之战」在深圳腾讯滨海大厦顺利举行。本次总决赛现场，腾讯广告高级应用研究员石瑞超为大家带来了题为《广告场景下的 AI 视觉算法应用》的演讲。 视觉算法应用于广告创意的三个阶段包括广告创建、广告审核及广告播放。研究员石瑞超为我们展示了 AI 视觉算法在解决广告落地中痛难点的优势与应用方法。 腾讯广告高级应用研究员石瑞超 -- 广告创建，辅助创意输出 -- 广告创建分为图片创建和视频广告创建。 在这一实践中，算法首先采用了业界常用的 Conv-Deconv+L2 Loss，并根据实际情况改进网络结构和损失函数；在经过重渲染控制像素值颜色的一致性，最终实际可用率可达到91%，获得良好效果。 “我们做了这种尝试，会发现AUC有比较明显的提升，大概是2%，线上效果的消耗能达到3%—4%左右。” 在向目标人群推荐广告的过程中，如果仅以点击率和转化率为推荐逻辑，用户很容易看到相似素材。
1.7K20发布于 2019-08-23 - 来自专栏Coggle数据科学
2019腾讯广告算法大赛入门-Part2（初赛生存篇）
多关注群消息 2. 寻找合适队友 3. 最后尝试机会 多关注群消息 （字里行间都是戏） qq群是大佬飙戏的地方，当然也会有很多有用的信息，这就需要我们多加留意。 规则方法：历史平均来填充旧广告id的曝光量，新广告id曝光量用广告size、商品id等特征对应历史平均来填充。调整单调性。 规则方法：前一天的曝光量来填充旧广告id的曝光量，新广告直接填充0。 模型+规则：直接加权融合，或者模型结果填充新广告id的曝光量，规则结果填充旧广告id的曝光量。 更细致的方法需要你来挖掘！！！ 我的建模思路 我的是18w左右的训练集，广告id的选取来自广告操作表，然后再构造日曝光量。 具体操作如下： 1.将广告操作表中update_time==0的出价、定向人群、投放时段信息与广告静态表merge。 2.对日志数据中的广告id构造日曝光量得到新的数据集data。
64910发布于 2019-09-12 - 来自专栏Lcry个人博客
腾讯广告个性化管理 减少QQ微信广告
腾讯广告是腾讯的重要收入来源。通过向广告主收取费用，腾讯可以持续为您提供大量免费且优质的服务。 为确保广告主了解广告投放的效果，腾讯可能与广告主分享广告效果数据或报告。 但是这不代表我们用户一定要强制接受，所以我们可以采取为期6个月的关闭，在此期间会减少广告的展示！ 但是关闭了之后肯定比以前展示量要少~，需要的前往吧~~ 注：请注意，关闭上述服务意味着我们的广告系统不会再利用该类信息为您展示广告，但不代表您将减少看到的广告或不再看到广告。 在关闭该项服务期间，您仍可能收到普遍投放的广告。
1.3K10编辑于 2022-11-29 - 来自专栏腾讯大数据的专栏
打造腾讯营销数据闭环，MTA联手腾讯广告平台
智赢销：腾讯品牌广告自助营销服务平台，整合腾讯系优质媒体资源，以合约制交易模式，为广告主提供品牌广告个性化、精确化、智能化的投放解决方案。 MTA把移动数据运营实践分为以下几个环节： ? 第二，MTA可以将种子用户群推送至腾讯系优质广告平台，通过腾讯系优质的广告资源，实现对用户的触达。 那么，我们连接了哪些腾讯系广告资源呢？ 此次MTA与腾讯广告平台联手，打通了以微信、QQ、应用宝为首的效果广告资源与以视频、新闻为首的品牌广告资源，整合打通了绝大多数腾讯系广告资源。 本次腾讯移动分析MTA与腾讯社交广告、智赢销强强联手，打通并完善了移动开发者的全链路数据监测体系，为腾讯系营销环境提供了一条可靠的数据通路。 一方面，整合了腾讯系的优质资源，为开发者打造高效、开放、有价值的数据服务，做到真正的数以致用；另一方面，对于众多的广告主需求，给出了一条切实可行的精细化运营之路，降低了中长尾客户投放广告的门槛，有利于腾讯系广告生态的健康发展
2.7K60发布于 2018-01-29 - 来自专栏SaaS金羊毛
【SaaS考试认证】腾讯广告_营销助理
id=25d022a3b963d188534969742af01ba8 因为工作的原因需要对接广告平台，越看越发现是个大坑，有很多的领域知识需要学习。 还好，腾讯已经提供了一套在线学习与考试认证的体系。认证体系如下有多个，但只有”营销助理“这个是入门级，感觉我可以搞定。 课程也很好可以按认证来筛选，直达目标。 毕竟我不是广告专业人员，所以考了3次才过。考完之后又看了下“行业考试”，医疗、游戏、教育都比较专业，只有快消感觉容易点，工作中也能接触到。 有意思的是，腾讯广告的证书还能花钱申请纸质证书。
3.6K10编辑于 2022-02-07 - 来自专栏Coggle数据科学
2019腾讯广告算法大赛-冠军之路
2. 用腾讯大赛来入门 如何进行一场数据挖掘算法竞赛www.zhihu.com ? 虽然都说本次比赛门槛比较高，但并不失为接触真是业务并入门算法大赛的好机会。 比赛初期我也进行了我的第一次live分享，依“2019腾讯广告算法大赛”为例，介绍在进行算法中需要做那些准备。并从七部分进行分享 1. 为什么要参加数据挖掘竞赛？能带来什么？ 2. 初赛前的尝试 鱼遇雨欲语与余：2019腾讯广告算法大赛入门-Part2（初赛生存篇）zhuanlan.zhihu.com ? 没到最后一刻，我们都还有机会。 初探初赛冠军 鱼遇雨欲语与余：2019腾讯广告算法大赛初赛分享-Part3（冠军篇）zhuanlan.zhihu.com ? 初赛完整方案 鱼遇雨欲语与余：2019腾讯广告算法大赛方案分享（初赛冠军）zhuanlan.zhihu.com ?
1.3K22发布于 2019-08-29 - 来自专栏腾讯社交用户体验设计
腾讯微云6.0品牌广告
针对这个痛点，我们以照片、回忆作为出发点，策划了这次腾讯微云6.0版本的品牌广告。 基于“一个人性化的智能云盘”品牌定位。 并将腾讯微云的图片检索和人脸相册功能嵌入其中。让照片作为大家记忆的媒介把故事带回当年的高中教室，把依稀模糊的记忆重新呈现在观众眼前。 我们内部负责了广告的创意和监制部分，从最开始的剧本分镜阶段，我们先设定好了大致的故事方向并绘制了第一版的分镜。然后与供应商一起讨论、调整，不断完善剧情细节和产品卖点。 从剧本创意到演员服装道具，再到现场拍摄和后期制作的各个环节我们都紧密配合，力求将腾讯微云的智能技术与人性情怀通过这条广告传递给观众。 ---- 感谢阅读，本文由 腾讯ISUX 版权所有，转载请注明出处，违者必究，谢谢您的合作。
2.2K10发布于 2018-06-29 - 来自专栏腾讯研究院的专栏
你可以拒绝哪些广告？移动广告监管新思路┃腾讯法律评论
彭宏洁 腾讯研究院研究员 《互联网广告监督管理办法》制定过程中，关于用户“拒绝广告”的规定几经变化，充分体现了立法者坚持民主立法、科学立法。 因此，不管是弹窗广告、浮窗广告、贴片广告、对联广告、横幅广告，或门户网站广告、搜索引擎广告、导航网站广告、软件界面上的广告，亦或是文字链广告、图片广告或多媒体广告，又或者是手机端的启动页广告、通知栏广告 据北京地区网站联合辟谣平台等联合发布的《2013年度垃圾短信报告》，当年北京、上海等地人均每天收到2条垃圾短信，所有用户全年共收到3000亿条（美国2011年约45亿条）；另据腾讯移动安全实验室发布的《 课题团队 杨 乐 腾讯研究院高级研究员 腾讯研究院博士后 杨 静 腾讯公司高级法律顾问 彭宏洁 腾讯研究院研究员 廖怀学 腾讯研究院研究员 王 喆 腾讯公司法律顾问 李潇璇 腾讯研究院助理研究员 蒙向东 腾讯研究院助理研究员 吴 翔 腾讯研究院助理研究员
1.2K70发布于 2018-02-06 - 来自专栏Coggle数据科学
2020腾讯广告算法大赛方案分享（亚军）
每条记录中包含了日期（从 1 到 91）、用户信息（年龄，性别），被点击的广告的信息（素材 id、广告 id、产品 id、产品类目 id、广告主id、广告主行业 id 等），以及该用户当天点击该广告的次数 测试数据集将会是另一组用户的广告点击历史记录。 2.目标 提供给参赛者的测试数据集中不会包含这些用户的年龄和性别信息。 （原理类似于分词） 2.稀疏性 ? 2.BERT 与 Target Inject对比 ? 结果与分析 ? 处理方法： 1、对序列进行采样或计算加权，越往前的广告具有越大的权重。 2、序列翻转后入LSTM模块，输出并使用last_output特征。 2.w2v&层级结构 ? 3.模型有效性 ?
2K50发布于 2020-08-17 - 来自专栏Coggle数据科学
2019腾讯广告算法大赛方案分享（冠军）
Yu）教授的评价“冠军队伍已经在有意无意使用“广度学习”的方法” 评委讲到“这是最接近腾讯真实业务的方案” 复赛代码地址： bettenW/Tencent2019_Finals_Rank1stgithub.com 赛题理解 数据 历史日志数据：广告请求时间、用户id、广告位id、竞价广告信息等 用户信息数据：包含用户id、年龄、性别、地域、行为兴趣等 广 告 数 据：广告操作信息、广告静态信息 2. 将假数值和真数值进行交叉，如广告竞争胜率（假）*广告竞争总数（真），这样就能得到的更接近真实值的特征。 4. word2vec和deepwalk ? word2vec 这里我们提取了用户的曝光记录，并将其转化为文本序列，然后使用word2vec算法对广告进行嵌入，就可以得到关于广告ID的embedding，或者商品ID的embedding。 只有在日志中曝光过的广告才会有相应的嵌入向量，通过广告有无嵌入向量，会泄露了无曝光广告的标签 2.
1.1K20发布于 2019-08-29 - 来自专栏腾讯云原生团队
案例 | 腾讯广告 AMS 的容器化之路
张煜，15年加入腾讯并从事腾讯广告维护工作。20年开始引导腾讯广告技术团队接入公司的TKEx-teg，从业务的日常痛点并结合腾讯云原生特性来完善腾讯广告自有的容器化解决方案。 项目背景 腾讯广告承载了整个腾讯的广告流量，并且接入了外部联盟的请求，在所有流量日益增大的场景下，流量突增后如何快速调配资源甚至自动调度，都成为了广告团队所需要考虑的问题。 上云方案选型 在20年腾讯广告已经在大规模上云，主要使用的是 AMD 的 SA2 cvm 云主机，并且已经完成了对网络、公司公共组件、广告自有组件等兼容和调试。 stage2 & stage3：持续化集成，拉取 git 后进行自定义的编译 蓝盾提供了默认的CI镜像进行编译，不进行二进制编译的可以选择默认（例如 php、java、nodejs等），而后台业务腾讯广告内部大量使用 腾讯广告容器配置规范 广告内部的母机都是用的腾讯云星星海 AMD（SA2），这里是90核超线程 cpu+192G 内存，磁盘使用的是高速云硬盘3T，在日常使用中这样的配置这个机型是腾讯云现阶段能提供的最大机型
2.1K20发布于 2021-06-25 - 来自专栏腾讯云原生团队
今晚直播｜腾讯广告 AMS 容器化之路
案例 | 腾讯广告 AMS 的容器化之路 这篇文章由腾讯广告资深运维工程师张煜所写，分享从业务角度来介绍，云原生在大型线上服务中的优势和使用方法，并结合腾讯广告自有的特点及策略，来实现腾讯广告在高并发、 【云原生正发声】第十一期，我们邀请到了该篇文的作者——腾讯广告资深运维工程师张煜，来和大家分享腾讯广告在云原生改造中遇到的困难和解决方案。 直播主题：腾讯广告 AMS 容器化之路 直播时间：8月3日 19:30—20:30 · 讲师介绍 · 张煜 腾讯广告资深运维工程师 从事腾讯广告维护工作，并推动整个腾讯广告进行云原生的业务使用。 · 主题简介 · 腾讯广告技术团队如何在多团队、多业务场景的情况下实现容器化，通过业务日常痛点并结合腾讯云原生特性来完善腾讯广告自有的容器化解决方案。主要针对大业务流量在云原生中的一些解决方案。 高性能调度器设计与实现 第八期：容器产品运维难点问题解析 第九期：规模化 etcd 集群运维实践 第十期：K8s cgroups v2 及 KEP Memory QoS 介绍 第十一期：8月3日，正在报名中
1.3K41发布于 2021-08-04 - 来自专栏腾讯社交用户体验设计
QQ空间 让广告动起来 - 腾讯ISUX
在此背景下QQ空间主动追求变化，决定推出SNS第一只开放视频广告，让信息流广告有更多的可能性。所以就需要一次推广活动，把这一全新广告能力传播出去，让更多人了解，扩大行业影响力并触达潜在客户。 初步思路 要把此次推广做好，就需要站在广告主和用户双重的角度考虑问题。虽然这次推广面对的是广告主及潜在客户，但是也要充分考虑广告受众（也就是用户）的体验。 2.不违和。3传递品牌价值。由于QQ空间的品牌色是黄色，首选此色，经过设计比对，此黄色满足前面提到的三点。 第三，质感方面，没有采用卡通化和超写实的表现手法，仅用简单的颜色渐变填充。 中国首支原生信息流视频广告，QQ空间今日正式发布-如你所闻，一见倾心。 感谢你的阅读，本文由 腾讯ISUX 版权所有，转载时请注明出处，违者必究，谢谢你的合作。 注明出处格式：腾讯ISUX (http://isux.tencent.com/qzonead.html)
1.4K30发布于 2018-06-29 - 来自专栏Coggle数据科学
2019腾讯广告算法大赛-复赛完整代码（冠军）
数据地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1O5aOkQ_gVOuT1jkC8NFb9g 提取码：biv9 方案介绍 鱼遇雨欲语与余：2019腾讯广告算法大赛-冠军之路zhuanlan.zhihu.com 鱼遇雨欲语与余：2019腾讯广告算法大赛方案分享（冠军）zhuanlan.zhihu.com ? 代码解析-Part1 此部分将进行我个人部分的代码解析，结合之前分享的赛题方案，更大家进行一次复盘。 =-999)] data = data.reset_index() del data['index'] 日志数据整合构造label 2. 确实值填充 3. 合并静态数据 3. 然后广告id的选取来自广告操作表，即判断‘op_type’是否存在 测试集准备（23，24号） ? 由于复赛B榜方案使用“远程监督”的方式，所以也对23号测试集进行了提取，提取方式与23号相同。 temp) del atest_logs gc.collect() logs=pd.DataFrame(logs) logs.columns=['aid','aid1','aid_location'] 2.
1.1K31发布于 2019-08-29 - 来自专栏申星的专栏
【SPA大赛】腾讯社交广告大赛心得分享
2. 模型选择 关于模型选择，看到好多人都选择xgboost，而我们选择的是lightgbm，之所以选择它是因为之前做比赛的时候对比过这两者的训练时间与预测结果。 ，广告CTR的排序特征。 4.3 特征贝叶斯平滑 在交叉得到的特征中，经观察，发现很多广告的CTR值并不准确，某些广告CTR值因为该广告总点击数较少而导致CTR较高，所以进行了贝叶斯平滑，贝叶斯平滑过程主要借鉴了博客上的思路。 4.4 离散化 在得到基本特征和处理后的特征后，主要针对统计出的广告CTR特征进行离散化，这种操作的目的是保证广告CTR值可以再预估时按照自身的重要性发挥不同的价值。 目前阶段，我们对特征的总体处理如图2表示。图2中其他特征包括了除图中列举出的特征以外的其他特征，绝大多数是统计特征。 [图2] 5.
2.5K00发布于 2017-06-08 - 来自专栏王照彬的专栏
【 SPA大赛 】腾讯社交广告大赛初赛阶段小结
首先,我所花时间最长,也是感觉最重要的一环,是对赛题与数据要做到非常充分的了解.比赛名为腾讯社交广告算法大赛,那么我们一定要花一些时间了解一下当今媒体广告包括腾讯广点通平台的运营和收费机制,这些知识虽然看似与赛题不想管 .但在我目前来看,对我特征工程和数据处理起到了潜移默化的巨大的影响.举个例子,在比赛数据中,出现了广告主-推广计划-广告-素材这样的4级树关系,应该所有同学都能从字面上理解这样的层级关系,在数据处理时进行类似树结构的方式也并不难想到 ,但其实仔细推开社交广告运营的机制,我们还能从这样的关系中发掘更多潜在的机器学习分类器很难自我学习,却有价值的特征. 2. (2) 转化率分析 转化概率是本次比赛预测的objective, 与其最为相关的便是各个sample对应的CVR了, 官方所给baseline就是将历史统计的转化率来直接作为概率进行预测 但对本次社交广告算法大赛, 首先训练样本有时间先后关系, 而且如2中分析, 每日的user, ad都各不相同, 所以存在这样的一个隐含因素, 即若预测31日数据, 则使用越接近31日的数据训练, 则预测效果应该会越好
2.6K00发布于 2017-06-08 游戏广告检测的智慧中枢-腾讯云ACE
传统人工审核模式存在3大痛点：滞后性：人工巡查间隔最长2小时覆盖率低：仅能抽检20%的广告位误判率高：正常推广内容常被误删二、腾讯云ACE：游戏广告检测的"智慧中枢"腾讯云ACE整合四大核心技术模块，打造立体化广告治理方案 场景2：弹幕广告自动化清理在MOBA类游戏直播间，黑产利用弹幕机刷广告。ACE集成NLP语义分析模型，可区分正常玩家互动与广告话术，日均拦截无效弹幕超百万条，准确识别率达92%。 四、技术优势对比表维度 腾讯云ACE 行业普通方案 广告检测准确率 图文双模态模型 ACE提供弹性阶梯计费模式：基础版：50万次/月检测量，单价0.08元/次企业版：无限量检测+专属策略团队，年费折扣最高达45%定制化服务：针对超休闲游戏推出轻量化SDK，包体积增加＜2MB某放置类游戏接入后 腾讯云ACE凭借"AI驱动、全链防护"的核心优势，正重新定义行业标准。点击链接https://cloud.tencent.com/product/ace 立即构建您的游戏安全护城河！
71310编辑于 2025-09-23- 来自专栏Coggle数据科学
2019腾讯广告算法大赛方案分享（初赛冠军）
写在前面 在本篇文章中，我将给出2019腾讯广告算法大赛的基本思路分享，将包括初赛方案分享和复赛方案分享，由于赛题的特殊性，初赛和复赛做法上的差异非常大，如果只从特征上来看，初赛和复赛的特征完全不一样。 赛题分析 腾讯效果广告采用的是GSP（Generalized Second-Price）竞价机制，广告的实际曝光取决于广告的流量覆盖大小和在竞争广告中的相对竞争力水平。 2）测试集是新的一批广告设置（有完全新的广告id，也有老的广告id修改了设置），面对新广告该如何预测。 从A榜到B榜，从初赛到复赛，新广告的占比越来越大，能够同时兼顾新旧广告成为取得胜利的关键。 初赛A 总广告：1954 旧广告： 1361 新广告：593 新广告占比：30.348% 初赛B 总广告：3750 旧广告： 1382 新广告：2368 新广告占比：63.147% 3）对于最后提交结果 import LineSentence #word2vec def w2v(log,pivot,f,flag,L): print("w2v:",pivot,f) log[f]=log
2.1K21发布于 2019-09-12 - 来自专栏数据拾光者
广告行业中那些趣事系列36：腾讯2021广告大赛多模态视频广告标签baseline介绍和优化思路
本篇主要介绍下腾讯2021广告大赛多模态视频广告标签baseline以及优化思路，对于希望解锁视频内容理解的小伙伴可能有所帮助。 摘要：本篇主要介绍下腾讯2021广告大赛多模态视频广告标签baseline以及优化思路。 下面主要按照如下思维导图进行学习分享： 01 背景介绍 还是老套路介绍下背景，最近腾讯2021广告大赛开始了，有两个题目，第一个题目是视频广告秒级语义解析，第二个题目是多模态视频广告标签。 明确了动力需求，那么通过下图简单理解下多模态视频广告标签系统： 图2 多模态视频广告标签系统说明 通过上图可以看出，整个系统的输入是视频，输出是视频的标签，整体流程如下：首先会将视频数据抽取视频、音频 04 总结 本篇主要介绍下腾讯2021广告大赛多模态视频广告标签baseline以及优化思路。
66510编辑于 2022-05-05 - 来自专栏雪胖纸的玩蛇日常
广告小程序后端开发（2.Models设计）
1.users的数据表设计： 1.重建用户表： 1.在settings中配置： AUTH_USER_MODEL='users.UserProfile' 2.apps/users/models.py中建立 verbose_name_plural=verbose_name def __str__(self): return self.name class Good(models.Model): """广告或店铺 verbose_name="发布者", on_delete=models.CASCADE) type = models.IntegerField(default=1, choices=((1, '广告 models.DateTimeField(default=datetime.now, verbose_name='添加时间') class Meta: verbose_name = "发布广告或店铺 models.ImageField(max_length=200, upload_to='images/') good = models.ForeignKey(Good, verbose_name="广告或店铺
85950发布于 2019-05-14
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