点击率

参考链接：http://www.knowsky.com/367353.html JMeter 是一个流行的用于负载测试的开源工具， 具有许多有用的功能元件，如线程组（thread group）， 定时器（timer）， 和HTTP 取样 (sampler) 元件。 本文是对JMeter 用户手册的补充，而且提供了关于使用Jmeter的一些模拟元件开发质量测试脚本的指导。 　　本文同时也讨论了一项重要的内容：在指定了精确的响应时间要求后，如何来校验测试结果，非凡是在采用了置信区间分析这种严格的统计方式的情况下应如何操作。请注重，我假定本文的读者们了解关于Jmeter的基础知识，本文的例子基于Jmeter2。0。3版。 　　确定一个线程组的ramp-up period （Determine） 　　Jmeter脚本的第一个要素是线程组（Thread Group），因此首先让我们往返顾一下。 正如图一所示，线程组需要设置以下参数： 　　·线程数量。 　　·ramp-up period。 　　·运行测试的次数。 　　·启动时间:立即或者预定的时间，假如是后者，线程组所包含的元素也要指定这个起止时间。 　　图 1。 JMeter 线程组（JMeter Thread Group） 　　每个线程均独立运行测试计划。因此， 线程组常用来模拟并发用户访问。假如客户机没有足够的能力来模拟较重的负载

引言 这是我阅读《互联网广告算法和系统实践》的笔记，作者王勇睿，在百度阅读上可以购买，书的篇幅很短，一天就能看完。 本书主要介绍了搜索广告算法、非搜索（定向）广告算法和实时竞价广告算法，为读者梳理了广告中的常用概念如CTR、ECPM，一个广告系统如何组成，实践中还会考虑什么问题，没有涉及多的数学和算法模型。本书适合入门，但作为小白，很多内容读完后没有具体的案例消化，理解深度上有所欠缺。我想当具备了一定的实践经验后再来翻阅此书，才能融会贯通。之后的计划是继续阅读刘鹏老师的《计算广告学》。 互联网广告算法和系统实践 第一部分 互联网广告简介 1.1 广告简介 广告是由已确定的出资人通过各种媒介进行的有关产品（商品、服务和观点）的、有偿的、有组织的、综合的、劝服性的非人员的信息传播活动。 传统广告业务包括三方角色：广告主、媒体、普通受众 广告历史 1.2 互联网广告 显示广告、合约广告、定向广告、受众定向技术 担保式投放 竞价广告、广义二阶拍卖GSP、广义一阶拍卖GSP 搜索广告、上下文广告、实时竞价 广告交易平台、需求方平台、提供方平台 计费方式：点击付费CPC、销售付费CPS、千次展现付费CPM 1.3 互联网广告类型 条幅广告 邮件直接营销广告 富媒体广告 视频广告 文字链广告 社交广告 移动端广告 1.4 有效性模型 曝光：位置很重要。 关注：广告创意吸引人，借助算法定向精准投放

性能测试监控关键指标： Ø 资源指标 CPU使用率：指用户进程与系统进程消耗的CPU时间百分比，长时间情况下，一般可接受上限不超过85%。 内存利用率：内存利用率=（1-空闲内存/总内存大小）*100%，一般至少有10%可用内存，内存使用率可接受上限为85%。 磁盘I/O: 磁盘主要用于存取数据，因此当说到IO操作的时候，就会存在两种相对应的操作，存数据的时候对应的是写IO操作，取数据的时候对应的是是读IO操作，一般使用% Disk Time（磁盘用于读写操作所占用的时间百分比）度量磁盘读写性能。 网络带宽：一般使用计数器Bytes Total/sec来度量，Bytes Total/sec表示为发送和接收字节的速率，包括帧字符在内。判断网络连接速度是否是瓶颈，可以用该计数器的值和目前网络的带宽比较。 Ø 系统指标： 并发用户数：某一物理时刻同时向系统提交请求的用户数。 在线用户数：某段时间内访问系统的用户数，这些用户并不一定同时向系统提交请求。 平均响应时间：系统处理事务的响应时间的平均值。事务的响应时间是从客户端提交访问请求到客户端接收到服务器响应所消耗的时间。对于系统快速响应类页面，一般响应时间为3秒左右。 事务成功率：性能测试中，定义事务用于度量一个或者多个业务流程的性能指标，如用户登录、保存订单、提交订单操作均可定义为事务。单位时间内系统可以成功完成多少个定义的事务

1GBDT和LR融合 LR模型是线性的，处理能力有限，所以要想处理大规模问题，需要大量人力进行特征工程，组合相似的特征，例如user和Ad维度的特征进行组合。 GDBT天然适合做特征提取，因为GBDT由回归树组成所以， 每棵回归树就是天然的有区分性的特征及组合特征，然后给LR模型训练，提高点击率预估模型（很多公司技术发展应用过，本人认为dnn才是趋势）。 例如，输入样本x，GBDT模型得到两颗树tree1和tree2，遍历两颗树，每个叶子节点都是LR模型的一个维度特征，在求和每个叶子*权重及时LR模型的分类结果。 2广告长尾性 1）gbdt和随机森林rf的对比： rf主要选择对大多数样本有区分度的特征；gbdt的过程，前面树针对大多数样本有区分 ，后面树针对残差依然较大的样本，即针少数的对长尾样本。更适合ctr模型预估。 2）针对广告的长尾性，广告id这个特征就很重要，比如：某少量长尾用户就喜欢点某类广告主的广告。 方案：分别针对ID类和非ID类建树，ID类树：用于发现曝光充分的ID对应的有区分性的特征及组合特征；非ID类树：用于曝光较少的广告。 3gbdt得到的特征维度 维度会降低，总维度是所有叶子节点数之和。 4gdbt模型原理 1）BT回归树 年龄预测：简单起见训练集只有4个人，A,B,C,D，他们的年龄分别是14,16,24,26。其中A、B分别是高一和高三学生；C

指标 广告点击率预估是程序化广告交易框架的非常重要的组件，点击率预估主要有两个层次的指标： 1. 排序指标。排序指标是最基本的指标，它决定了我们有没有能力把最合适的广告找出来去呈现给最合适的用户。这个是变现的基础，从技术上，我们用AUC来度量。 2. 数值指标。数值指标是进一步的指标，是竞价环节进一步优化的基础，一般DSP比较看中这个指标。如果我们对CTR普遍低估，我们出价会相对保守，从而使得预算花不出去或是花得太慢；如果我们对CTR普遍高估，我们的出价会相对激进，从而导致CPC太高。从技术上，我们有Facebook的NE(Normalized Entropy)还可以用OE(Observation Over Expectation)。 框架 工业界用得比较多的是基于LR的点击率预估策略，我觉得这其中一个重要的原因是可解释性，当出现bad case时越简单的模型越好debug，越可解释，也就越可以有针对性地对这种bad case做改善。但虽然如此，我见到的做广告的算法工程师，很少有利用LR的这种好处做模型改善的，遗憾….. 最近DNN很热，百度宣布DNN做CTR预估相比LR产生了20%的benefit，我不知道比较的benchmark，但就机理上来讲如果说DNN比原本传统的人工feature engineering的LR高20%，我一点也不奇怪

点击率 简介 在 搜索引擎 (百度、谷歌)中输入关键词后进行搜索，然后按竞价等因素把相关的网页按顺序进行排列出来，然后用户会选择自己感兴趣的网站点击进去；把一个网站所有搜索出来的次数作为总次数，把用户点击并进入网站的次数占总次数的比例叫点击率。较低的点击率意味着，不管您的网站排名如何靠前，用户都不会点击它。这可能说明，他们不认为您的网站会满足他们的需求，或其他网站看起来更好些。提高点击率的方式之一是，查看一下您的网站标题和网页摘要在Google搜索结果中的显示效果：它们是令人信服的吗？它们能准确地代表每个URL的内容吗？能够吸引搜索者点击它们吗？这里有一些旨在改善您的网页摘要的建议；网站管理员工具中的HTML建议部分也可以为您指出可能需要帮助的网页。再一次，请记住，如果搜索者并不想点击它，那么，您的网站排名即使再靠前也没什么用 计算方法 互联网 广告 常用的术语，是Click Through Rate的英文缩写，指网页的广告 点击率 。CTR是衡量互联网广告效果的一项重要指标。 计算公式为CTR=点击量/展示量，即 Click / Show content。 CTR：点击率，Click-Through-Rate (点击通过比率) 2 CTR的用法 [1] 随着投放数据的进行，可以点击率（CTR）以及平均点击价格（CPC）为主要效果评判指标，筛选出效果不好的关键词

普遍预测CTR不准，需要校准。例如 。 boosted trees and SVM预測结果趋于保守。即预測的概率偏向于中值；而对于NaiveBayes预測的概率，小概率趋于更小。大概率趋于更大。经常使用的校准方法有Binning和Pair‐Adjacent Violators (PAV)；以下分别说说这两种方法。 Binning思想比較简单，也easy实现。 须要说明的是，通常校准算法不不过将概率校准为还有一概率。而是广义地将一分类器的输出score(比如SVM的输出)校准为一概率；这里的score在本文中指的就是预估的点击率CTR。 採用以上方法就能够得到每一个bin的平均输入概率和输出概率(输入输出都是相对于算法而言的)。 以下是我针对1kw曝光量的測试集得到的每一个bin输入输出概率： 7.88491695029e-08 9.80392156863e-05 4|50000 5.4510560119e-07 0.000274509803922 13|50000 1.35458085469e-06 0.000372549019608 18|50000 2.33257130656e-06 0.000588235294118 29|50000 3.39343704862e-06 0.000313725490196 15|50000 4.91818880101e-06 0

下面是世界上五大顶级公司高管的 EDM营销 策略和妙招，看看，相信对你的EDM营销会有所帮助哦！ 1.奎斯特通讯（Qwest Communications）电子商务副总裁洛威尔·米勒（Lowell Miller） 奎斯特通讯首席营销专员苏茜·卢肯（Suzie Lucken） 在下列情况下受众的反馈率较高：如果消费者要求通过EDM获得某种信息，EDM中的信息与收件人之间的相关性很高，或者收件人并未经常遭到“EDM**扰”。关键是要在正确的时间将正确的信息发给正确的人。 分析和测试也非常重要。在大举进行广告攻势之前，要界定好衡量成功与否的指标。这里列出的四个标准很有用：阅读率（衡量电邮广告使用的地址表是否有效）、点击率（衡量内容的相关性及其对收件人的价值）、转化率（衡量是否在正确的时间将正确的信息发给了正确的人）和每用户获得成本（评估营销方法的相对效用）。 奎斯特最近进行了一次分析，发现本公司的“欢迎”EDM只会被25%的收件人打开，而指向Qwest.com链接的点击率只有7%.分析这些邮件的点击率数据后，我们发现非销售类链接为该网站带来的点击率最大，为了提高点击率，我们将资源链接简化、核心化为一个资源页面，还改变了电邮的行文语气，并测试了多种邮件标题。结果：我们将EDM广告的阅读率提高到近50%，而点击率也增长到11%.掌握一些 EDM营销策略 很有必要：http://www

我们每天的生活中都在用水用电，我只会关心自己的水管是否有水，水压是否稳定，如果我们把水龙头拧到最大，还是一滴一滴的流水。那我们就要愤怒了，直接找房东问明情况。我们从来没想过去找自来水公司。我们每天都会上网，网速很慢，看个电影很卡，需要等很久才缓冲一个画面，我们打开网页很慢，IE状态条一直50%，那我们就要愤怒了，直接找电信、网通公司问明情况。 　　我想说以上的情况是正常的，如果你在优酷上看视频，需要缓冲很久。然后，你跟优酷客服打电话；访问博客园网站半天打不开，就跟dudu打电话，那我们如果不是对网络一窍不通的白痴，那一定是脑抽了。其实，我想说明的是，你可能从来不关心一个自来水厂供应多少水，但供应多少水对一个自来厂来说却非常重要。你可能从来不关心一个系统的吞吐量，但吞吐量对一个系统来说却非常重要。 ps:依照个人惯例，纯文字的内容必须配一张淡疼的图片！^_^ 吞吐量 　　指在一次性能测试过程中网络上传输的数据量的总和。 　　对于交互式应用来说，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力，在容量规划的测试中，吞吐量是一个重点关注的指标，因为它能够说明系统级别的负载能力，另外，在性能调优过程中，吞吐量指标也有重要的价值。如一个大型工厂，他们的生产效率与生产速度很快，一天生产10W吨的货物，结果工厂的运输能力不行，就两辆小型三轮车一天拉2吨的货物，比喻有些夸张

我们每天的生活中都在用水用电，我只会关心自己的水管是否有水，水压是否稳定，如果我们把水龙头拧到最大，还是一滴一滴的流水。那我们就要愤怒了，直接找房东问明情况。我们从来没想过去找自来水公司。我们每天都会上网，网速很慢，看个电影很卡，需要等很久才缓冲一个画面，我们打开网页很慢，IE状态条一直50%，那我们就要愤怒了，直接找电信、网通公司问明情况。 　　我想说以上的情况是正常的，如果你在优酷上看视频，需要缓冲很久。然后，你跟优酷客服打电话；访问博客园网站半天打不开，就跟dudu打电话，那我们如果不是对网络一窍不通的白痴，那一定是脑抽了。其实，我想说明的是，你可能从来不关心一个自来水厂供应多少水，但供应多少水对一个自来厂来说却非常重要。你可能从来不关心一个系统的吞吐量，但吞吐量对一个系统来说却非常重要。 吞吐量 　　指在一次性能测试过程中网络上传输的数据量的总和。 　　对于交互式应用来说，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力，在容量规划的测试中，吞吐量是一个重点关注的指标，因为它能够说明系统级别的负载能力，另外，在性能调优过程中，吞吐量指标也有重要的价值。如一个大型工厂，他们的生产效率与生产速度很快，一天生产10W吨的货物，结果工厂的运输能力不行，就两辆小型三轮车一天拉2吨的货物，比喻有些夸张，但我想说明的是这个运输能力是整个系统的瓶颈。 　　提示