Bidding to Conversion

这是业务场景的第一部分,简单描绘了从竞价到转化的整个流程。

Bidding Ads

  • High Performance Bidding
  • Strategy Automatically Optimizing
  • Targeting(Public Tags)
  • Re-Marketing(Private Tags)

Creative Impression

  • Good Impression(Web Ads & Mobile Ads)
  • Creative Template(Ads A/B Testing)
  • Creative Automatically Optimizing(Targeting Ads)

Linking(Click)

  • Ads Monitor

Landing & Conversion

  • Landing Template(Landing A/B Testing)
  • Landing Automatically Optimizing(Personalization Content)

Data Collection

数据收集是其中非常关键的部分,收集的包括从竞价一直到最后转化的各种行为数据,数据也将以日志的形式先记录下来,后续针对不同的日志进行标准化处理,再应用到不同和业务模块。

HTTP(s)

  • Bidding、Impression、Click、View、Action

Upload

  • Offline

Data Management

数据管理又是RTB广告的另一大块核心,其中包括平台化的数据市场,关键的是高效ID匹配模块。另一方面,基本的数据分析、报告呈现也是很有必要的。对数据的标签化和预测,则是提升整个系统价值的关键。

Data Exchange

  • ID Mapping(Cookie Mapping)
  • Data Market

Data Processing

  • Real Time Report

Data Analytics

  • Analysis & Reprot(Data Warehouse)
    • Multi-Dimensional Analysis
    • Atrribution Analysis
    • Data Visualization
    • Anomaly Detection
    • Customer Relationship Management
  • Data Tags(Data Mining)
    • Clasification
    • Cluster
    • Association Analysis
  • Prediction
    • Bidding Prediction(CTR)
    • Defection Analysis

Supporting Technology

这一部分主要囊括了支撑RTB相关的核心技术与部分开源解决方案。从比较基础的语言,到基础服务如DNS等,最后再到实现其中数据分析、数据挖掘的分布式、流失存储计算产品。

Fundation

  • Java、Python、Go、Linux、Network

Client

  • JavaScript、HTML5、CSS、Flash、App Tech

Network

  • Web Server(Nginx..)、DNS、CDN

Database

  • MySQL、Oracle

Hadoop

  • Hadoop、Hive、Mahout

Stream(computing)

  • Storm

High Performance Computing

  • CUDA、MPI

NoSQL

  • MongoDB、Redis、HBase

Virtualization

  • Openstack

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