申探社：聊聊Nobid
Nobid（在某手有時也叫MCB，在Facebook叫LowestCost）是指廣告主不用（也不能）對轉(zhuǎn)化成本進(jìn)行出價，而是出一個預(yù)算（大多數(shù)是日預(yù)算），然后投放平臺的目標(biāo)是在時間范圍內(nèi)，盡量平穩(wěn)高
申探社
申探社：再談oCPX中的雙出價
在《申探社：深入互聯(lián)網(wǎng)廣告中的出價模式》（上，中，下，補充篇）系列文章中，我們初步探討了雙出價這種產(chǎn)品形式（本文的討論建立在讀者已經(jīng)讀過這一系列文章的基礎(chǔ)之上，如果沒有看過的同學(xué)，推薦先閱讀一下）。雙
申探社：不確定度建模（下）-變分推斷及應(yīng)用
在（上）篇中，我們討論了什么是不確定度，為什么需要關(guān)注不確定度建模，以及不確定度可以怎么用。也從最大似然估計（MLE）到最大后驗概率（MAP），講到了貝葉斯推斷(BayesianInference)。而我們希望用來建模不確定度的目標(biāo)模型是貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BN
申探社：不確定度建模（中）-蒙特卡洛采樣
在（上）篇中，我們討論了什么是不確定度，為什么需要關(guān)注不確定度建模，以及不確定度可以怎么用。也從最大似然估計（MLE）到最大后驗概率（MAP），講到了貝葉斯推斷(BayesianInference)。而我們希望用來建模不確定的目標(biāo)模型是貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BNN
申探社：不確定度建模（上）- 貝葉斯推斷基礎(chǔ)
在廣告系統(tǒng)中，CTR，CvR等模型想必大家都非常熟悉了。將一個包含一系列特征值的樣本輸入CTR,CvR模型，模型輸出一個點擊率或者轉(zhuǎn)化率的預(yù)估值。有時候我們也會遇到一些情況，除了需要預(yù)估值之外，還需要知道預(yù)估值的不確定度（Uncertainty）（或者預(yù)估
申探社：深入互聯(lián)網(wǎng)廣告中的出價模式（3合1完整版）
互聯(lián)網(wǎng)廣告中的出價模式發(fā)展經(jīng)歷了許多變遷。從一開始的CPM，到CPC出價模式，隨著Facebook的oCPX (如oCPM/oCPC) 成為了網(wǎng)紅，之后的雙出價，激活且付費，F(xiàn)acebook的AEO及VO等等新一代的出價模式也層出不窮。本系列文章會介紹并使用一個較為通用的“四點三率兩控制一加強”分析框架，對各個出價模式進(jìn)行解析。相信大家閱讀完本系列文章后，會對當(dāng)前最流行的出價模式建立較為全面的理解。
申探社：深入互聯(lián)網(wǎng)廣告中的出價模式（補充篇）
之前出價模式（上，中，下三篇）的文章得到了幾千次的轉(zhuǎn)發(fā)，也得到很多朋友的私信評論和反饋，非常榮幸。有些朋友也提出了一些想進(jìn)一步了解的內(nèi)容，另外在和讀者群一些朋友的探討中，筆者對部分內(nèi)容也有了一些新的認(rèn)知。因此再攢出了這一篇狗尾續(xù)貂的“補充篇”和大家進(jìn)行探討。（
申探社：深入互聯(lián)網(wǎng)廣告中的出價模式（下）— 聯(lián)盟，RTB和RTA
（上篇）及（中篇）回顧在（上篇）及（中篇）中我們探討了出價模式的“四點三率兩控制一加強”分析模型。其中“四點”即競價點，計費點，出價點，考核點。各種出價模式的差異，很大程度上就是因為這四點位置的不同而造成的。例如下圖展示了CPC和oCPC中四點的位置差異。
申探社：深入互聯(lián)網(wǎng)廣告中的出價模式(中) — 智能出價模式
（上）篇回顧在（上）篇中我們探討了出價模式的“四點三率兩控制一加強”分析模型中的“四點三率”。其中“四點”即競價點，計費點，出價點，考核點。各種出價模式的差異，很大程度上就是因為這四點位置的不同而造成的。例如下圖展示了CPM和CPC中四點的位置差異。
申探社：深入互聯(lián)網(wǎng)廣告中的出價模式（上）— 基礎(chǔ)出價模式
一.導(dǎo)讀互聯(lián)網(wǎng)廣告中的出價模式發(fā)展經(jīng)歷了許多變遷。從一開始的CPM，到CPC出價模式，隨著Facebook的oCPX(如oCPM/oCPC)成為了網(wǎng)紅，之后的雙出價，激活且付費，F(xiàn)acebook的AEO及VO等等新一代的出價模式也層出不窮。本系列文章
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