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互聯網廣告行業全景與戰略管理--核心邏輯到智能算法，探索廣告行業的未來機遇

課程收益：
1.全面認知行業演進：掌握互聯網廣告從門戶時代到智能時代的核心商業模式與發展邏輯。
2.深入算法實踐：學習程序化廣告的算法體系，包括預測模型、用戶畫像、推薦系統等關鍵技術。
3.前沿趨勢洞察：了解隱私保護、聯邦學習等新興技術，探索短劇廣告等新興流量戰場。
4.戰略管理能力提升：從運營思維轉向廣告管理思維，掌握關鍵指標管理與資源整合方法。
5.實戰與創新結合：通過小組編程實操和案例討論，將理論應用于實際業務場景。

適用學員：
1.商業運營事業部全員
2.產研團隊及其他協同部門成員
3.對互聯網廣告行業、算法模型及戰略管理感興趣的中高層管理者

課程亮點：
1.系統化知識體系：覆蓋廣告行業全鏈條，從歷史演進到未來趨勢，形成完整認知框架。
2.技術深度與實戰結合：涵蓋機器學習、深度學習等高級算法模型，輔以編程實操和案例分析。
3.聚焦前沿與合規：探討隱私保護、數據合規等熱點問題，助力企業規避風險、抓住機遇。
4.互動與共創：通過學員討論和生成式AI應用，激發創新思維，挖掘業務契合點。
5.權威講師授課：由資深專家于海悅主講，內容兼具理論高度與實踐指導性。

課程大綱：
模塊一：互聯網廣告行業演進與核心邏輯（互聯網廣告發展歷程及核心商業模式）
1.門戶廣告時代
2.搜索引擎時代
各種網站類型
常見廣告形式
3.程序化廣告時代
4.程序化廣告業務邏輯
5.數據來源與用途（線上數據、線下數據）
6.常見的結算方式
7.CPM/CPC/oCPX背后的商業邏輯
8.智能廣告時代來臨

模塊二：程序化廣告算法體系與商業實踐（智能決策的算法邏輯）
1.程序化廣告的算法需求（用戶畫像問題、點擊率預估問題、防作弊問題、推薦問題等）
2.預測問題-回歸算法
3.支持向量機算法
4.決策樹算法
5.集成學習算法（隨機森林，GBDT, GBDT+LR, 小組編程實操）
6.用戶畫像各種算法
7.文本畫像各種算法
8.文檔分類算法
9.基于統計的推薦算法
10.基于協同過濾的推薦算法
11.CPC（點擊競價）的算法架構
12.oCPX（轉化優化）的智能引擎
13.高維稀疏數據問題
14.特征篩選問題
15.FM模型
16.頻次控制算法模型

模塊三：廣告與推薦業務的高級算法模型（深度學習模型）
1.Match&Rank
2.CTR、CVR預估（預測點擊率（pCTR）并優化流量分配）
3.oCPX（轉化優化）的智能引擎（兩階段建模、實時競價（RTB）優化、M2M（Model-to-Model）競價）
4.Watch Time預估與停留時長模型
5.Learning To Rank
6.多目標排序
7.Wide&Deep模型
8.DeepFM模型
9.模型評估指標
10.多任務學習
11.系統冷啟動問題

模塊四：程序化廣告前沿趨勢與戰略機會
1.管理者需關注的技術紅線（數據合規、冷啟動成本、算法偏見）
2. 隱私保護下的方案（上下文定向、聯邦學習、零方數據）
3. 新興流量戰場（短劇廣告爆發邏輯和要點）
4.管理能力重構（從運營到廣告管理的思維轉變、關鍵指標管理）
5.學員現場討論：現有業務資源與程序化廣告的契合點
6.創意優化，使用生成式AI自動生成廣告文案

互聯網廣告行業全景與戰略管理--核心邏輯到智能算法，探索廣告行業的未來機遇