广告与营销风控:方法与实践

广告与营销风控:方法与实践

全面揭露广告与营销黑灰产业链,为应对各种风险提供思路和解决方案

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作品简介

本书从技术和业务角度全面阐述互联网广告与营销的黑灰产业链,以及应对各种风险的风控思路和解决方案。在业务层面,结合行业发展现状以及当前AIGC技术快速爆发的背景,对广告与营销领域的黑灰产业链进行了深入剖析,特别是人、货、场之间的博弈关系,以及商家、渠道、用户、平台等不同参与方的利益链等。在技术层面,基于前置的业务剖析,深入探讨了基于概率统计、近邻算法、图分析和时序分析等异常检测方法,并结合内容风控技术,提供了一套立体的面向互联网广告与营销场景的风控解决方案。每一章都结合了理论与实践,通过丰富的案例分析,帮助读者深入理解风控技术的应用,并掌握如何应对AIGC时代广告与营销领域的新挑战。本书的读者对象包括互联网广告与营销行业的算法、工程、运营、产品从业者,既包括正向的搜索、推荐、广告业务人员,也包括负向的风险控制业务方向,以及广告报表、结算、埋点、归因等中间数据团队人员。此外,对互联网安全攻防感兴趣的爱好者、开设相关课程的在校师生也可阅读本书。

王东旭,毕业于北京邮电大学,师从国内著名安全组织“幻影旅团”成员luoluo,在2013年通过为多家厂商挖掘、提报安全漏洞成为WooYun社区白帽子。先后在百度垂直搜索部、第四范式先知机器学习平台任职,目前担任阿里巴巴高级技术专家,负责淘宝电商广告流量反作弊和内容风控业务的算法工程方向工作,深耕互联网广告与营销行业一线,对流量反作弊和内容风控背后的利益链条和攻防博弈有丰富的实践经验,带领团队完成了风控引擎的全面升级,打造了百亿流量规模在线、近线、离线互补的互联网电商风控系统。

作品目录

  1. 前言
  2. 第1章 互联网广告与营销
  3. 1.1 营销、广告与流量
  4. 1.2 互联网广告营销基础知识
  5. 1.3 互联网广告营销形势
  6. 1.4 本章小结
  7. 第2章 广告与营销黑灰产业链
  8. 2.1 营销的人、货、场
  9. 2.2 广告与营销的利益链
  10. 2.3 黑灰产作弊上下游链路
  11. 2.4 本章小结
  12. 第3章 广告与营销领域的立体风控思路
  13. 3.1 广告与营销风控范畴
  14. 3.2 风控业务生命周期
  15. 3.3 风控立体防御体系
  16. 3.4 风控MLOps
  17. 3.5 本章小结
  18. 第4章 异常检测技术概述
  19. 4.1 什么是异常检测
  20. 4.2 异常检测面临的问题和挑战
  21. 4.3 基于规则的异常检测
  22. 4.4 基于模型的异常检测
  23. 4.5 本章小结
  24. 第5章 基于概率统计的异常检测
  25. 5.1 异常检测中的概率知识
  26. 5.2 拟合优度
  27. 5.3 极值分析和尾概率约束
  28. 5.4 多维随机变量异常检测
  29. 5.5 集成决策方法
  30. 5.6 本章小结
  31. 第6章 基于近邻的异常检测
  32. 6.1 LOF
  33. 6.2 KNN
  34. 6.3 ANN
  35. 6.4 近邻聚类
  36. 6.5 本章小结
  37. 第7章 基于图的异常检测
  38. 7.1 什么是图
  39. 7.2 作弊社区发现
  40. 7.3 图嵌入
  41. 7.4 本章小结
  42. 第8章 基于时序的异常检测
  43. 8.1 风控中的时序特征
  44. 8.2 基于时序的异常检测算法
  45. 8.3 CEP技术
  46. 8.4 本章小结
  47. 第9章 内容风控技术
  48. 9.1 文本风控
  49. 9.2 图像风控
  50. 9.3 短视频和直播风控
  51. (1)FFmpeg
  52. (2)PyAV
  53. (3)OpenCV
  54. (4)Decord
  55. 9.4 本章小结
  56. 第10章 广告与营销风控未来思考
  57. 10.1 业务:理解业务,服务于业务
  58. 10.2 数据:合规埋点和科学归因
  59. 10.3 算法:经验驱动和数据驱动相结合
  60. 10.4 系统:在线、近线、离线互补,可持续的架构
  61. 10.5 AIGC:带来的新挑战
  62. 10.6 本章小结