面向深度效果的广告投放系统介绍

徐力在QCon上的演讲《面向深度效果的广告投放系统介绍》听起来是一个非常专业且具有行业前瞻性的分享。虽然我无法直接访问外部链接或提供即时下载服务，但我可以基于阿里云的产品与技术体系，帮助你理解演讲中可能涉及的一些关键点以及如何利用阿里云服务来优化广告投放系统。

1. 为何改变（Why Change）： 徐力提到的“为何改变”可能涉及广告行业的几个重大转变，比如从传统广告向程序化广告的转变、用户行为数据的爆炸性增长、以及对更精准个性化广告体验的需求增加。阿里云提供的大数据处理能力（如MaxCompute）、机器学习平台（PAI）和实时计算服务（Flink）能够帮助企业高效处理海量数据，实现更精细的用户画像构建和预测分析，从而驱动广告策略的优化。

2. 投放模式变化（Evolution of Ad Delivery Models）： 随着技术的发展，广告投放模式从简单的曝光次数计费进化到点击付费（CPC）、行动付费（CPA）、甚至深度转化付费等更复杂的模型。阿里云的推荐引擎服务（Recommendation Engine Service, RES）和达摩院的智能决策解决方案可以帮助企业实现更智能化的广告分发，通过算法模型预测用户行为，提高转化率。

3. 技术实践（Technical Practices）：

   • 实时竞价系统（Real-Time Bidding, RTB）：利用阿里云的低延迟消息队列服务（RocketMQ）和实时计算服务，可以构建高效的RTB系统，实现在毫秒级内完成广告位竞拍和投放。
   • 用户画像与个性化推荐：结合阿里云的数据仓库服务、机器学习平台，以及智能推荐算法，可以构建深度用户画像，实现个性化广告推送。
   • A/B测试与效果评估：使用阿里云的PTS性能测试服务和数据分析工具Quick BI，可以快速进行广告创意的A/B测试，准确评估不同投放策略的效果，持续优化广告系统。

综上所述，阿里云提供了从数据处理、模型训练、实时计算到智能决策的全链路产品和服务，支持企业构建面向深度效果的广告投放系统，实现广告效率与效果的双重提升。对于希望深入了解这些技术和实践应用的企业和个人，建议参考阿里云官方文档和案例研究，或者参加阿里云举办的各类技术论坛和培训课程。