《计算广告》第3版重磅出版！上一版豆瓣评分8.8

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我是靠谱客的博主和谐黑裤，最近开发中收集的这篇文章主要介绍《计算广告》第3版重磅出版！上一版豆瓣评分8.8，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

《计算广告》（第3版）重磅出版！

计算广告：互联网商业变现的市场与技术（第3版）

本书第1版和第2版出版以后，获得的业界反响超乎了我们的想象。实际上，本书已经广泛被互联网公司采用，作为商业化相关部门的培训教程，甚至还成了某大公司商业化部门年会时的”阳光普照奖”奖品。

经过一段时间的补充与修订，我们向读者奉上这次的新版。新版新增了竞价广告的产品脉络、计算分工带来的产品方向的演进，以及智能投放的产品原理。

希望本书能帮助读者深入了解互联网流量与数据变现，洞察互联网增长与财富的秘密，搭建商业化与获客的产品技术体系。

对以下读者，我们相信本书值得一读：

● 互联网公司的商业化、大数据和用户增长部门的朋友；

● 传统广告与数字广告从业者；

● 对推荐、大数据、人工智能技术的应用有兴趣者；

● 转型中的传统企业和创业公司的战略决策者；

● 计算机相关专业学生。

本书虽然以介绍互联网广告的产品和技术为核心，但并不是想让大家都学会搭建一个广告系统。本书的核心目的，是让读者在清晰地了解互联网广告全貌的基础上，在遇到与后向变现相关的产品问题时，能够以合理的思维逻辑和背景知识来应对。实际上，在互联网时代，不论你身处哪个行业，只要用心留意，就会发现这类问题可能比你想象的更为常见，也更为重要。对其中最重要的几类问题，我们来看看下面几个具体的例子。
（1）商业模式探索。例如，电影是一种边际成本很低、信息传播量又很大的典型商品。那么现在电影的票价为什么这么高？能否探索一种售价很低，而充分利用其信息传播能力的电影行业发行模式，获得更高的经济效益和社会效益？
（2）流量变现。例如，互联网电视厂商除了硬件销售的回报以外，还可以获得一部分用户流量。这些流量的性质和价值如何，应该以什么样的方式变现？
（3）数据变现。例如，室内导航技术是近年来快速发展的新型互联网应用，如果以向用户免费的方式运营室内导航产品，会得到什么有价值的数据资产，从而支撑相应的后向变现，又应该采用哪种具体的商业产品来支撑？

（4）商业产品建设和运营。例如，团购、游戏联运、返利购买、积分墙这些推广模式与一般的展示广告或搜索广告有什么内在联系？是否可以共用某些产品和技术平台？

这 4 类问题的典型性和价值不言而喻。不过，要回答这些问题，仅靠独立的深入思考是不够的，还必须对当前互联网流量和数据变现市场的商业逻辑和产品现状有相当程度的了解，并在需要具体产品实施时有相应的方案可以参考和选择。为读者提供这方面的帮助，正是本书希望做到的。

上一版豆瓣评分8.8

豆瓣评论

本书的内容组织

第一部分是在线广告市场与背景，这部分介绍在线广告领域的一些基本问题和背景知识。虽然内容比较容易理解，但这部分是全书的基础，特别是很多相关概念和术语的集中介绍，请不要略过。

第二部分是在线广告产品逻辑，这部分主要面向产品、运营和销售等人员，以及互联网产品的宏观决策者，其内容重点是介绍计算广告的市场结构、交易模式和主要产品。这部分内容将以在线广告产品发展的顺序展开，希望能帮助读者理解各种复杂的广告产品和交易机制产生的内在规律。

第三部分是计算广告关键技术，这部分主要面向系统工程师、算法工程师和架构师。与前一部分的广告产品相对应，这部分也以在线广告产品发展的顺序展开，重点阐释实现各种广告产品的关键技术挑战，并提供基础的解决方案。

一般来说，对于那些想运营在线广告业务，或者想了解如何用在线广告对用户产品进行变现的读者来说，可以重点阅读前两部分，并且对其中的产品与商业逻辑要深入理解；对那些重点关注工程实现和收入优化的读者来说，在了解了前两部分之后，还要花一些精力深入阅读第三部分，特别是其中与自己关注的广告产品相关的技术章节。计算广告这个领域的复杂性在于，对于任何一项产品或技术，都需要放在相应的商业背景下去判断其合理性，而要理解商业产品上能达到的目标，又需要对技术的现状和难点有相当的认识。因此，我们推荐的阅读方式还是尽可能地通读全书，对其中确实不相关或者知识背景上无法理解的部分简单跳过就可以了。

在讨论在线广告市场产品技术的过程中，会涉及大量的术语和专业名词。对于对变现业务不太熟悉的读者，这些术语会给阅读带来一定的障碍。为了帮助读者检索和查找术语的相关内容，我们在附录中对主要术语及缩写给出了索引，以方便阅读。

由于篇幅限制，本书中有些内容的细节或背景知识无法全面展开，在这种情形下给出了相应的参考文献。但是，由于本书并非学术著作，在引用文献时并不会保证完备性，因此当正文足以说明观点和方法时，其原始文献不一定还会列出，请读者谅解。另外，在本书的第三部分中，为帮助读者理解，会对一些比较关键的算法给出相应的代码片段。不过本书中的代码都是示例性代码，目的只是更清楚地描述逻辑，而并非可以直接编译执行的程序，其中一些特别容易理解和实现的子函数调用，也可能会略去其具体实现。