程序化广告的飞速发展，离不开数据与技术的支撑。在广告投放过程中，海量高质数据对广告投放起到了非常重要的作用。同时，广告投放技术的不断创新，也为广告投放效果起到了关键性作用。 

随着程序化广告的不断发展，广告技术也在不断的创新变化。作为整个广告算法的基础框架，Hadoop、Spark、Storm等大数据计算平台，为广告技术算法的不断创新奠定了坚实的基础，进而满足了广告投放的实时需求。今天，小编和大家一起讨论市场上常见的几种广告算法，以及它们对程序化广告的影响。

反作弊算法  

流量作弊对于整个程序化广告行业而言，已经成为行业亟待解决的痼疾。因此，反作弊算法成为行业的热议话题，根据不同的流量作弊手段，市场中提出的反作弊手段也不尽相同。  

璧合科技通过对海量数据的分析，抽象并提取多种流量作弊的规律，根据在线实时反作弊和离线流量清洗等方式，结合反作弊结果，标识出作弊媒体及非人类行为IP，并将其直接标记为作弊媒体和作弊IP，以保证广告投放中流量的真实性。  

人群分类算法  

在广告投放中，精准用户的划分及选择对广告投放效果产生很大的影响，甚至关系到广告效果的转化。目前，为了确保用户的精准性，通常借助人群分类技术对用户进行有效分析，为用户打上标签，判断用户属性。  

一般而言，人群分类算法通过Cookie标识用户，并根据该用户的历史浏览行为、浏览内容、URL等信息，分析用户兴趣，为用户打上标签，并针对标签召回的投放，让整个广告投放更加精准。而璧合科技在人群分类算法的基础上，结合神经网络，进一步实现人群细分。神经网络ANN具有很强的对非线性事物的描绘功能，使其对人群分类更加精准。所以在广告投放过程中，凭借精细化的人群分类，让广告投放效果更加明显。  

CTR预估算法  

广告点击率预估的准确性在广告投放中起到了至关重要的作用，甚至直接关系到广告的费用预算。对于广告主而言，每一次广告投放，都具有一定的广告费用预算，不同的广告投放形式，所对应的广告预算也不相同。  

而在广告投放中，如何避免因无效的广告投放造成广告费用的浪费？通常，我们采用CTR预估算法，它通过广告流量的特征、属性，预估点击概率，进而估算出本次流量的合理出价，避免了因盲目投放广告而造成的广告费用浪费。CTR预估算法主要包括LR（逻辑回归模型）和GBDT（动态决策模型）两种，璧合科技通过LR线性模型和GDBT非线性模型相互叠加，提高预估的准确度，进而提升广告效果，最高可达到30%。  

相关性推荐算法  

在刚过去的双11，网络公开数据显示，天猫成交额定格在1207亿元，京东下单量超过3200万单，苏宁易购全渠道订单量增长193%。随着电商行业的不断发展，如何通过广告投放，对电商商铺产品进行有效推荐，进而提升ROI，也是广告主最为关心的问题。  

为了提升电商广告ROI，市场中最常见的方法莫过于商品推荐算法。它通过抓取用户兴趣，推送与用户兴趣相关的产品，进而提升ROI。相关推荐算法通过match、sort的精准匹配，对用户及商品按照规则进行打分，并通过协同过滤找到在用户最感兴趣的商品，进行排序，保证为用户呈现其最感兴趣的产品。  

除以上所提到常见的广告算法之外，璧合科技也通过程序化创意、动态出价策略、广告召回技术等，帮助广告主提升广告效果。而不同的广告算法，对广告效果的影响也不相同，为了能够进一步帮助广告主提升广告效果转化，璧合科技在保证数据质量及创新展现形式的同时，对广告算法进行不断的优化与创新，力争为广告主提供更加有效的广告投放。