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微信广告引擎与播放节奏算法实践
INTRODUCTION OF WECHAT ADVERTISEMENT SYSTEM
陈功 腾讯社交与效果广告部
INTRODUCTION OF WECHAT ADVERTISEMENT SYSTEM
陈功 腾讯社交与效果广告部
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“
“ 你不是被大数据选中，
而是被历史选中。
“ 你不是被大数据选中，
而是被历史选中。
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目录
1 微信广告介绍 2 微信广告系统 3 品牌广告播放节奏算法实践
为什么要做社交广告 社交广告投放三部曲 影响力建模与评估 社交传播节奏控制
1 微信广告介绍 2 微信广告系统 3 品牌广告播放节奏算法实践
为什么要做社交广告 社交广告投放三部曲 影响力建模与评估 社交传播节奏控制
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微信广告介绍 公众号广告
从文字链到图片，从图片到标准化的推广组件 支持更多基于微信生态的推广形式
支持底部广告、视频贴片广告和互选广告三个广告资源的投放
互选广告
图片形式
移动应用下载
关注模板
优惠券领取
视频贴片
互选广告
从文字链到图片，从图片到标准化的推广组件 支持更多基于微信生态的推广形式
支持底部广告、视频贴片广告和互选广告三个广告资源的投放
互选广告
图片形式
移动应用下载
关注模板
优惠券领取
视频贴片
互选广告
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微信广告介绍 朋友圈广告
“ 它无孔不入 你无处可藏
不是它可恶 而是它不懂你 我们试图 做些改变
“
“ 它无孔不入 你无处可藏
不是它可恶 而是它不懂你 我们试图 做些改变
“
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微信广告介绍 朋友圈广告
社交广告的效果
1亿+
覆盖人群
40+%
点击互动率
社交广告的效果
1亿+
覆盖人群
40+%
点击互动率
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2 微信广告系统介绍
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微信广告系统 投放模块视图
投放端
播放引擎
检索 倒排索引 商品推荐 类目匹配
粗选 轻量预估
新广告
多样性
预算控制
精选
播放节奏
社交扩散
用户体验
生态反馈
竞价计费
目标优化
业务数据 支撑
用户画像 人口属性
预估
pctr
效果
实验系统
兴趣画像 pcvr
智能分析
实时行为 多目标
报表系统
反作弊系统 监控系统
审核系统
公共基础设施
投放端
播放引擎
检索 倒排索引 商品推荐 类目匹配
粗选 轻量预估
新广告
多样性
预算控制
精选
播放节奏
社交扩散
用户体验
生态反馈
竞价计费
目标优化
业务数据 支撑
用户画像 人口属性
预估
pctr
效果
实验系统
兴趣画像 pcvr
智能分析
实时行为 多目标
报表系统
反作弊系统 监控系统
审核系统
公共基础设施
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微信广告系统 业务数据流
数据服务模块
用户画像
实验系统
预估模型
刷新朋友圈 朋友圈后台 点赞/评论/转发 互动接入
接入层
社交价值 计算
广告引擎 社交传播
曝光 曝光接入 点击 点击接入 转化 API 接入
反作弊
计费服务
实时计算
数据通道
数据服务模块
用户画像
实验系统
预估模型
刷新朋友圈 朋友圈后台 点赞/评论/转发 互动接入
接入层
社交价值 计算
广告引擎 社交传播
曝光 曝光接入 点击 点击接入 转化 API 接入
反作弊
计费服务
实时计算
数据通道
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微信广告系统 引擎在微信环境下考虑的方方面面
广告主
投放广告
平台
广告引擎
用户
受众用户
生态
上下文场景
用户
用户体验优先 提供有价值广告
广告主
提升ROI/品牌力 意向用户触达
平台
收入第一 口碑也很重要
生态
不能影响生态体系 促进生态发展
广告主
投放广告
平台
广告引擎
用户
受众用户
生态
上下文场景
用户
用户体验优先 提供有价值广告
广告主
提升ROI/品牌力 意向用户触达
平台
收入第一 口碑也很重要
生态
不能影响生态体系 促进生态发展
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微信广告系统 用户画像体系
• 采集腾讯内外近千款产品的行为日志 • 打通公司内外，线上线下，多设备，多账号数据
社交平台 游戏平台 广告平台 媒体工具 基础平台 电商生活
•QQ、微信、空间、相册、朋友圈、 公众账号 •端游、手游、页游200款以上
•广点通、品牌广告、视频广告
•音乐、视频、腾网 •浏览器、应用宝、地图、开放平台、 腾讯分析 •团购、微信生活
数据挖掘
用户标签
领域兴趣
人口属性
腾讯 用户画像
设备画像
移动画像
定向人群
• 采集腾讯内外近千款产品的行为日志 • 打通公司内外，线上线下，多设备，多账号数据
社交平台 游戏平台 广告平台 媒体工具 基础平台 电商生活
•QQ、微信、空间、相册、朋友圈、 公众账号 •端游、手游、页游200款以上
•广点通、品牌广告、视频广告
•音乐、视频、腾网 •浏览器、应用宝、地图、开放平台、 腾讯分析 •团购、微信生活
数据挖掘
用户标签
领域兴趣
人口属性
腾讯 用户画像
设备画像
移动画像
定向人群
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微信广告系统 互动和点击率预估模块
• 流程实时化
• 数据实时回流+特征实时更新+在线实时预测。
• 深度学习
• 基于深度学习的点击率预估算法，更精准的 预估用户行为
• 多目标预估
• 一次请求，同时预估十多种行为的点击概率， 灵活支持多种形态的广告投放。
广告投放系统
TDProcess 流式计算
TREV2 实时推荐
TDBank
实 时
TDEngine
采 实时存储引擎
集
Online model
Mariana
TDW
• 流程实时化
• 数据实时回流+特征实时更新+在线实时预测。
• 深度学习
• 基于深度学习的点击率预估算法，更精准的 预估用户行为
• 多目标预估
• 一次请求，同时预估十多种行为的点击概率， 灵活支持多种形态的广告投放。
广告投放系统
TDProcess 流式计算
TREV2 实时推荐
TDBank
实 时
TDEngine
采 实时存储引擎
集
Online model
Mariana
TDW
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微信广告系统 基于社交广告的实验系统
同时几百组实验运行
投放端样式 引擎算法策略 用户画像更新
指标特色
置信区间保障 CMH指标
社交广告下的改造
对比广告环境隔离 社交算法实验人群隔离
广告位
RPC框架 客户端版本
网络环境
基线KV Trigger
随机
Hash
多模块Layer
Launch Layer … UI Layer Mixer Layer PCTR Layer …
实时计算 数据回流通道
接口 流量抽取
流量离散 分层染色
配置管理 实验管理 效果展示 实验管理端
同时几百组实验运行
投放端样式 引擎算法策略 用户画像更新
指标特色
置信区间保障 CMH指标
社交广告下的改造
对比广告环境隔离 社交算法实验人群隔离
广告位
RPC框架 客户端版本
网络环境
基线KV Trigger
随机
Hash
多模块Layer
Launch Layer … UI Layer Mixer Layer PCTR Layer …
实时计算 数据回流通道
接口 流量抽取
流量离散 分层染色
配置管理 实验管理 效果展示 实验管理端
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社交播放算法实践
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我们为什么要做社交广告
让好友为广告主“代言”
优质用户H
看见广告A后 点赞or评论
广告系统
提高广告A对H的好友们 的展示概率激发信任互动
95%
20%
品牌广告主在朋友圈投放 广告更有优势
• 广告即内容，可沉淀 • 广告原生互动体验 • 熟人社交网络
让好友为广告主“代言”
优质用户H
看见广告A后 点赞or评论
广告系统
提高广告A对H的好友们 的展示概率激发信任互动
95%
20%
品牌广告主在朋友圈投放 广告更有优势
• 广告即内容，可沉淀 • 广告原生互动体验 • 熟人社交网络
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我们为什么要做社交广告
VS
看到无赞评论的广告
看到有点赞评论的广告
社交属性让四方利益均得到提升！
数据对比
点赞率提升
评论率提升
点击率提升
不感兴趣率下降
扣费曝光比，曝光拉取比， 曝光时长都正向收益明显。
VS
看到无赞评论的广告
看到有点赞评论的广告
社交属性让四方利益均得到提升！
数据对比
点赞率提升
评论率提升
点击率提升
不感兴趣率下降
扣费曝光比，曝光拉取比， 曝光时长都正向收益明显。
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基于社交场景的广告推荐过程
传统效果广告
广告检索
朋友圈社交广告
100 广告检索
100 个人兴趣
社交意愿
1 广告排序
50 社交传播 节奏控制
基于社交 广告排序
个人兴趣
传统效果广告
广告检索
朋友圈社交广告
100 广告检索
100 个人兴趣
社交意愿
1 广告排序
50 社交传播 节奏控制
基于社交 广告排序
个人兴趣
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社交广告节奏投放三部曲
阶段1：社交意愿计算
T时刻同时有3个用户拉取广告， 计算用户与广告的社交意愿
阶段2：社交传播节奏控制
优先传播优质用户。 假设此时传播策略取top2， 则小明不能拉取宝马和可乐。
小王 小明
0.5 0.4
0.3
0.3
0.5
小李
0.6
宝马 可乐
小王 0.5
0.4
小明
0.5
小李
0.6
宝马 可乐
等待被传播激活
阶段3：基于社交的排序
社交意愿分加入排序公式， 选择价值最高的广告胜出
小王
0.5 0.4
小李
0.5 0.6
宝马 可乐 宝马
可乐
阶段1：社交意愿计算
T时刻同时有3个用户拉取广告， 计算用户与广告的社交意愿
阶段2：社交传播节奏控制
优先传播优质用户。 假设此时传播策略取top2， 则小明不能拉取宝马和可乐。
小王 小明
0.5 0.4
0.3
0.3
0.5
小李
0.6
宝马 可乐
小王 0.5
0.4
小明
0.5
小李
0.6
宝马 可乐
等待被传播激活
阶段3：基于社交的排序
社交意愿分加入排序公式， 选择价值最高的广告胜出
小王
0.5 0.4
小李
0.5 0.6
宝马 可乐 宝马
可乐
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社交广告节奏投放三部曲 – 社交意愿的计算
阶段1：社交意愿计算
T时刻同时有3个用户拉取广告， 计算用户与广告的社交意愿
阶段2：社交传播节奏控制
优先传播优质用户。 假设此时只传播最优质的前2个用户， 则小明不能拉取宝马和可乐。
小王 小明
0.5 0.4
0.3
0.3
0.5
小李
0.6
宝马 可乐
小王 0.5
0.4
小明
0.5
小李
0.6
宝马 可乐
等待被传播激活
阶段3：基于社交的排序
社交意愿分加入排序公式， 选择价值最高的广告胜出
小王
0.5 0.4
小李
0.5 0.6
宝马 可乐 宝马
可乐
阶段1：社交意愿计算
T时刻同时有3个用户拉取广告， 计算用户与广告的社交意愿
阶段2：社交传播节奏控制
优先传播优质用户。 假设此时只传播最优质的前2个用户， 则小明不能拉取宝马和可乐。
小王 小明
0.5 0.4
0.3
0.3
0.5
小李
0.6
宝马 可乐
小王 0.5
0.4
小明
0.5
小李
0.6
宝马 可乐
等待被传播激活
阶段3：基于社交的排序
社交意愿分加入排序公式， 选择价值最高的广告胜出
小王
0.5 0.4
小李
0.5 0.6
宝马 可乐 宝马
可乐
第21页
社交意愿的计算
社交意愿受用户主动参与互动的意愿与自身影响力相关
主动兴趣
用户个人兴趣决定了是否自发的想互动
被动影响
0.6 AD1
0.3 AD2
主动兴趣
0.3
AD1
影响力
用户间的行为会受到互相的影响
主动传播
0.4
AD2 0.5 0.4
AD2
社交意愿受用户主动参与互动的意愿与自身影响力相关
主动兴趣
用户个人兴趣决定了是否自发的想互动
被动影响
0.6 AD1
0.3 AD2
主动兴趣
0.3
AD1
影响力
用户间的行为会受到互相的影响
主动传播
0.4
AD2 0.5 0.4
AD2
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两好友间的影响力如何评估
第一版 基于亲密度模型 优点：理解简单 缺点：相关性不足
第二版 基于特定行为的模型预估
输入层：原始数据
特征层
好友关系网络
node2vec
Vec1：拓扑类特 征
文章阅读网络 沟通互动网络 公众号关注网络
node2vec
Vec2：亲密关系 特征
node2vec Vec3：兴趣类特 征
基础特征
模型输出层
GBDT
LR
第一版 基于亲密度模型 优点：理解简单 缺点：相关性不足
第二版 基于特定行为的模型预估
输入层：原始数据
特征层
好友关系网络
node2vec
Vec1：拓扑类特 征
文章阅读网络 沟通互动网络 公众号关注网络
node2vec
Vec2：亲密关系 特征
node2vec Vec3：兴趣类特 征
基础特征
模型输出层
GBDT
LR
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两好友间的影响力如何评估
解决特征维度稀疏的问题 Node2Vec：图特征的学习算法，将网络中的节点表达为一个向量
node
u
f:u Rd
vec
Rd
Feature representation,embedding
解决特征维度稀疏的问题 Node2Vec：图特征的学习算法，将网络中的节点表达为一个向量
node
u
f:u Rd
vec
Rd
Feature representation,embedding
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多个好友对自己的影响
多个好友的影响力评估，就是对影响力模型建模的问题
独立级联模型 最常见的影响力传播模型
G = 𝑉, 𝐸 , 其中𝑉是节点的集合，𝐸 ∈ 𝑉 × 𝑉边的集合（关系链），(u, 𝑣) ∈ 𝐸边有概率值p u, 𝑣 ∈ 0,1 , 表示u激活后，u独立激活𝑣的概率
1 / 𝑡 = 0时刻，初始集合𝑆0被激活（𝑆−1 = ∅）。
2 / 𝑡 ≥ 1时刻，每个u ∈ 𝑆t−1\𝑆𝑡−2激活出邻居节点
𝑣 ∈ 𝑁+ 𝑣 \
𝑖=𝑡−1 𝑖=0
𝑆𝑖
，激活概率p
u, 𝑣
，
每次激活与其它尝试激活事件相互独立。
3 / 𝑣被激活， 𝑣加入𝑆t。 4 / 重复2，3步骤，如果𝑆t为空，传播过程结束。
多个好友的影响力评估，就是对影响力模型建模的问题
独立级联模型 最常见的影响力传播模型
G = 𝑉, 𝐸 , 其中𝑉是节点的集合，𝐸 ∈ 𝑉 × 𝑉边的集合（关系链），(u, 𝑣) ∈ 𝐸边有概率值p u, 𝑣 ∈ 0,1 , 表示u激活后，u独立激活𝑣的概率
1 / 𝑡 = 0时刻，初始集合𝑆0被激活（𝑆−1 = ∅）。
2 / 𝑡 ≥ 1时刻，每个u ∈ 𝑆t−1\𝑆𝑡−2激活出邻居节点
𝑣 ∈ 𝑁+ 𝑣 \
𝑖=𝑡−1 𝑖=0
𝑆𝑖
，激活概率p
u, 𝑣
，
每次激活与其它尝试激活事件相互独立。
3 / 𝑣被激活， 𝑣加入𝑆t。 4 / 重复2，3步骤，如果𝑆t为空，传播过程结束。
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多个好友对自己的影响
独立级联模型 在朋友圈环境下的问题
1、影响是实时的，而非离线完整的图 2、用户传播影响力是非线性关系； 3、用户被激活的概率还需要考虑用户本身对广告内容的喜爱。
独立级联模型 在朋友圈环境下的重构
广告引擎
社交计算
互动率预估
非线性函数
… …
好友1 好友2 好友3
只选择 当前时刻前的 互动好友
好友n
独立级联模型 在朋友圈环境下的问题
1、影响是实时的，而非离线完整的图 2、用户传播影响力是非线性关系； 3、用户被激活的概率还需要考虑用户本身对广告内容的喜爱。
独立级联模型 在朋友圈环境下的重构
广告引擎
社交计算
互动率预估
非线性函数
… …
好友1 好友2 好友3
只选择 当前时刻前的 互动好友
好友n
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多个好友对自己的影响
更加高效可靠的影响力传播的工程计算架构
社交关系链
点赞/评论
异步队列
社交影响力 扩散模块
影响力计 算模块
用户
广告引擎
内存中评估对每 个好友的影响 对好友1的影响 对好友2的影响 对好友3的影响
……
对好友N的影响
增量 更新
扩散通知
合并 写入
好友影响 力信箱
好友1 好友2 好友3
……
好友N
更加高效可靠的影响力传播的工程计算架构
社交关系链
点赞/评论
异步队列
社交影响力 扩散模块
影响力计 算模块
用户
广告引擎
内存中评估对每 个好友的影响 对好友1的影响 对好友2的影响 对好友3的影响
……
对好友N的影响
增量 更新
扩散通知
合并 写入
好友影响 力信箱
好友1 好友2 好友3
……
好友N
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社交广告节奏投放三部曲 – 社交传播节奏控制
阶段1：社交意愿计算
T时刻同时有3个用户拉取广告， 计算用户与广告的社交意愿
阶段2：社交传播节奏控制
优先传播优质用户。 假设此时只传播最优质的前2个用户， 则小明不能拉取宝马和可乐。
小王 小明
0.5 0.4
0.3
0.3
0.5
小李
0.6
宝马 可乐
小王 0.5
0.4
小明
0.5
小李
0.6
宝马 可乐
等待被传播激活
阶段3：基于社交的排序
社交意愿加入排序公式， 选择价值最高的广告胜出
小王
0.5 0.4
小李
0.5 0.6
宝马 可乐 宝马
可乐
阶段1：社交意愿计算
T时刻同时有3个用户拉取广告， 计算用户与广告的社交意愿
阶段2：社交传播节奏控制
优先传播优质用户。 假设此时只传播最优质的前2个用户， 则小明不能拉取宝马和可乐。
小王 小明
0.5 0.4
0.3
0.3
0.5
小李
0.6
宝马 可乐
小王 0.5
0.4
小明
0.5
小李
0.6
宝马 可乐
等待被传播激活
阶段3：基于社交的排序
社交意愿加入排序公式， 选择价值最高的广告胜出
小王
0.5 0.4
小李
0.5 0.6
宝马 可乐 宝马
可乐
第28页
控制社交传播的节奏
投放初 – 确定优先传播的种子人群，依赖先验知识
粉丝
广告主的粉丝人群
定向挖掘
广告主对自己的用户群体是最了解的
Lookalike
大盘里寻找用户相似用户
投放中 - 动态确定投放中的优质人群，依赖传播影响
用户
广告1
广告2
…
广告N
社交意 愿计算
…
社交优质度排名计算
全局排 序队列1
加入队列并判断是否在top分数内
返回社交优
… 质度名次
153 174 125 … 169
先进先出用户分数队列
淘汰 169
用户择优过程
投放初 – 确定优先传播的种子人群，依赖先验知识
粉丝
广告主的粉丝人群
定向挖掘
广告主对自己的用户群体是最了解的
Lookalike
大盘里寻找用户相似用户
投放中 - 动态确定投放中的优质人群，依赖传播影响
用户
广告1
广告2
…
广告N
社交意 愿计算
…
社交优质度排名计算
全局排 序队列1
加入队列并判断是否在top分数内
返回社交优
… 质度名次
153 174 125 … 169
先进先出用户分数队列
淘汰 169
用户择优过程
第29页
控制社交传播的节奏
Ripple扩散传播系统 -- 模拟理想的传播过程
种子用户阶段
播放传播 – 社交优质用户逐层波纹扩散阶段
如何扩散？ 如何保量？
…
起始投放
无社交传播节奏控制
20 15 10
5 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
时间
社交传播节奏控制参与
12 10
8 6 4 2 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
Ripple扩散传播系统 -- 模拟理想的传播过程
种子用户阶段
播放传播 – 社交优质用户逐层波纹扩散阶段
如何扩散？ 如何保量？
…
起始投放
无社交传播节奏控制
20 15 10
5 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
时间
社交传播节奏控制参与
12 10
8 6 4 2 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
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社交广告节奏投放三部曲 – 基于社交的广告排序
阶段1：社交意愿计算
T时刻同时有3个用户拉取广告， 计算用户与广告的社交意愿
阶段2：社交传播节奏控制
优先传播优质用户。 假设此时只传播最优质的前2个用户， 则小明不能拉取宝马和可乐。
小王 小明
0.5 0.4
0.3
0.3
0.5
小李
0.6
宝马 可乐
小王 0.5
0.4
小明
0.5
小李
0.6
宝马 可乐
等待被传播激活
阶段3：基于社交的排序
社交意愿加入排序公式， 选择价值最高的广告胜出
小王
0.5 0.4
小李
0.5 0.6
宝马 可乐 宝马
可乐
阶段1：社交意愿计算
T时刻同时有3个用户拉取广告， 计算用户与广告的社交意愿
阶段2：社交传播节奏控制
优先传播优质用户。 假设此时只传播最优质的前2个用户， 则小明不能拉取宝马和可乐。
小王 小明
0.5 0.4
0.3
0.3
0.5
小李
0.6
宝马 可乐
小王 0.5
0.4
小明
0.5
小李
0.6
宝马 可乐
等待被传播激活
阶段3：基于社交的排序
社交意愿加入排序公式， 选择价值最高的广告胜出
小王
0.5 0.4
小李
0.5 0.6
宝马 可乐 宝马
可乐
第31页
社交影响参与竞争排序
社交货币：能换取别人的关注，评论，赞的事物都可以称之为社交货币
负反馈
生态 价值
排序公
式
社交货币 的价值
用户价 值
CPM
主动 意愿
被影 响度
传播 力
社交价值化
社交货币：能换取别人的关注，评论，赞的事物都可以称之为社交货币
负反馈
生态 价值
排序公
式
社交货币 的价值
用户价 值
CPM
主动 意愿
被影 响度
传播 力
社交价值化
第32页
播放节奏算法 回顾
我们为什么要做社交广告
社会化传播对广告营销的影响
Ripple扩散传播系统
优化传播与口碑的扩散路径
影响力建模与评估
通过机器学习求解影响力， 影响力建模
基于社交的价值排序
社交货币化参与排序
“ ”广告，也可以是生活的一部分。
我们为什么要做社交广告
社会化传播对广告营销的影响
Ripple扩散传播系统
优化传播与口碑的扩散路径
影响力建模与评估
通过机器学习求解影响力， 影响力建模
基于社交的价值排序
社交货币化参与排序
“ ”广告，也可以是生活的一部分。
第33页
Q&A