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程序化广告行业（2/89）：从程序化广告深挖数据处理技巧

news 来源：原创 2025/8/22 21:58:32

程序化广告行业（2/89）：从程序化广告深挖数据处理技巧

大家好！我一直希望能和大家在技术学习的道路上携手共进，这也是我写这一系列博客的初衷。上次我们一起学习了Python基础的数据处理知识，这次咱们借助一本程序化广告手册，深入挖掘数据处理的更多技巧。这本手册涵盖了程序化广告从概念到技术实现的诸多方面，而其中处处都涉及到数据处理，相信会给我们带来不少收获。

在深入探讨之前，先简单介绍一下程序化广告。它是通过自动化技术实现广告精准投放的一种广告形式，和传统广告相比，能更精准地触达目标用户。接下来，我们从手册中提取关键知识点，并用Python来实践相关的数据处理操作。

手册的第一章介绍了互联网展示广告的发展历程，以及程序化广告的定义、价值和在中国的发展阶段。这让我们了解到程序化广告是随着互联网发展而兴起的，它能提升广告投放的效率和精准度。从数据处理角度看，这意味着我们需要处理大量和用户相关的数据，才能实现精准投放。

第二章着重介绍了程序化广告的参与者，包括需求方（效果类和品牌类）、需求方服务（如DSP、TD）、流量供应方、流量方服务（如SSP、AdX）以及广告服务与数据管理相关方（PCP、广告验证平台、DMP等）。这些不同的参与者之间会产生各种数据交互，比如DSP需要从DMP获取用户数据，来确定对哪些用户展示广告。

在Python中，我们可以用字典来模拟这种数据交互关系。假设我们有一个简单的场景，DSP要从DMP获取用户画像数据，来判断是否向用户展示特定广告。用户画像数据包含年龄、性别、兴趣爱好等信息。代码如下：

# 模拟DMP中的用户画像数据
dmp_user_profiles = {"user1": {"age": 25, "gender": "male", "interests": ["sports", "tech"]},"user2": {"age": 30, "gender": "female", "interests": ["fashion", "travel"]}
}# 模拟DSP的广告投放逻辑，假设该广告针对20 - 35岁，对科技感兴趣的男性用户
def dsp_ad_targeting(user_id):if user_id in dmp_user_profiles:user_profile = dmp_user_profiles[user_id]if 20 <= user_profile["age"] <= 35 and user_profile["gender"] == "male" and "tech" in user_profile["interests"]:return Truereturn Falseprint(dsp_ad_targeting("user1"))  
print(dsp_ad_targeting("user2"))

在这段代码中，我们首先创建了一个字典dmp_user_profiles来模拟DMP中的用户画像数据。然后定义了一个函数dsp_ad_targeting，它根据用户ID从DMP数据中获取用户画像，并判断该用户是否符合广告投放条件。

第三章讲述了程序化广告的交易模式，如RTB实时竞价、程序化直接交易、头部竞价等。不同交易模式有各自的特点和价值，也涉及不同的数据处理方式。例如，RTB实时竞价需要在极短时间内处理大量的竞价数据，以确定广告投放决策。

我们可以用Python模拟一个简单的RTB竞价场景。假设有多个DSP参与竞价，每个DSP给出一个出价，AdX需要选择出价最高的DSP投放广告。代码如下：

# 模拟多个DSP的出价
dsp_bids = {"DSP1": 0.5,"DSP2": 0.8,"DSP3": 0.6
}# AdX选择出价最高的DSP
highest_bid_dsp = max(dsp_bids, key=dsp_bids.get)
print(f"AdX选择的DSP是: {highest_bid_dsp}，出价为: {dsp_bids[highest_bid_dsp]}")

这段代码通过max函数结合key参数，找出出价最高的DSP，并打印相关信息。

第四章介绍了广告效果的考核指标，包括基础指标、效果指标和品牌指标。这些指标用于评估广告投放的效果，而评估过程需要处理大量的数据。比如，计算点击率（CTR），就需要统计广告展示次数和点击次数。

下面用Python代码来计算点击率：

# 假设广告展示次数和点击次数
impressions = 1000
clicks = 50ctr = clicks / impressions if impressions > 0 else 0
print(f"点击率为: {ctr * 100:.2f}%")

这段代码根据给定的广告展示次数和点击次数，计算出点击率，并以百分比形式打印出来。

第五章详细说明了广告投放的全流程，从投放计划、广告策划、投放执行，到数据分析及优化调整，再到项目总结。每个环节都离不开数据处理，例如在数据分析及优化调整阶段，需要根据数据找出广告投放效果不佳的原因，然后调整投放策略。

假设我们有一个广告投放数据列表，包含每个广告位的展示次数、点击次数和转化次数，我们要找出转化率最高的广告位。代码如下：

# 模拟广告投放数据
ad_slot_data = [{"slot": "slot1", "impressions": 500, "clicks": 30, "conversions": 5},{"slot": "slot2", "impressions": 800, "clicks": 40, "conversions": 8},{"slot": "slot3", "impressions": 600, "clicks": 25, "conversions": 6}
]# 计算每个广告位的转化率，并找出最高转化率的广告位
max_conversion_slot = max(ad_slot_data, key=lambda x: x["conversions"] / x["impressions"] if x["impressions"] > 0 else 0)
print(f"转化率最高的广告位是: {max_conversion_slot['slot']}，转化率为: {max_conversion_slot['conversions'] / max_conversion_slot['impressions'] * 100:.2f}%")

在这段代码中，我们定义了一个包含广告位数据的列表，然后通过max函数结合lambda表达式，计算每个广告位的转化率，并找出转化率最高的广告位。

第六章介绍了程序化广告涉及的多种技术，如RTB竞价逻辑、流量对接、用户识别与ID映射、程序化创意、用户数据中心和数据统计原理等。这些技术背后是复杂的数据处理过程，比如用户识别与ID映射需要处理不同设备和平台上的用户ID，将其关联起来，以便更全面地了解用户行为。

通过这些知识点的学习和Python代码实践，我们看到了程序化广告领域丰富的数据处理场景，也掌握了一些实用的数据处理技巧。

写作不易，希望大家能关注我的博客，多多点赞、评论。你们的支持是我持续创作的动力，后续我还会带来更多有趣又实用的Python数据处理内容，咱们一起在技术学习的道路上不断前进！

程序化广告行业（2/89）：从程序化广告深挖数据处理技巧

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