本文是出于对工业界广告推荐整套链条的掌握和梳理，也是对自己工作内容的一个整理和思考；
广告推荐的核心就是用户，广告主，流量这三方的利益和价值优化到最大。传统上，一个商人想要去卖自己的产品，打广告只能发传单，去电视上，挂广告牌等，但这种广告方式从广告打出去，到用户看到，想买，去买这些动作的完成，是有很长的周期，而且获客成本很高，效果不可回收。而互联网的广告推荐就是为了加快这种商业运作的速度。
在广告主的角度，广告主会在广告平台上创建广告创意，选择流量和广告位，定向人群，设定出价。
在用户的角度，用户打开某个app，看到了app中推荐的广告；如果是一个电商广告，TA可以点击，进而购买；如果是一个游戏广告，TA可以点击，进而下载游戏，在游戏中产生购买行为；当然更多的情况可能是直接划走。
在流量方的角度，流量方希望实现自己流量的价值最大化；比如流量方是一个美食的app，他们首要目标是提升DAU之类的指标，用户量大的同时，希望通过广告带来一些商业化的收益。
在平台方的角度，平台方主要是广告算法平台，平台获取到全量的广告，通过推荐系统（粗排，精排，调价策略等环节），把广告在最合适的流量上，推送给最易转化的合适人群用户，以求各方的利益效果最大；
（这里平台方和流量方可能是一个，比如像字节、腾讯比较大的平台）
所以广告推荐，在我的理解，它是在营造一种效率更高的商业生态，同时也是一个捕捉人意向，不那么精确（也很难精确）的交易系统，所有人都在其中，以期获得最大的收益；
广告主得到了稳定的客源，可以继而通过CRM进行客户的管理，针对目标用户进行个性化的服务；用户接触到了自己感兴趣的，更新鲜，更需要的东西；流量方实现了流量的商业化，增加了自己的盈利模式；平台方得到
广告推荐系统也就是通过各种模型策略的优化手段，让这个"交易系统"提升效率，并保证公平平稳；
后边会从计算广告概念，实验系统，推荐系统工程，数据特征挖掘，算法模型，策略校准这五方面做一个整理和思考。
标签：核心,推荐,平台,用户,流量,广告,广告主 来源： https://blog.csdn.net/glDemo/article/details/122585904
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