总结丨解读互联网广告行业及招聘需求


(haoyushui) #1

2015年,全球互联网广告营收接近600亿美元,比2014年增长了近20%。多家互联网巨头都依赖于广告营收,如谷歌,百度,Facebook。

互联网新贵们也都开始试水广告业,如Snapchat,Pinterest,Spotify. Snapchat即将IPO,广告业务营收功不可没,其广告营收从2015年的5900万美元增长到2.04亿美元。据笔者了解,Snapchat在2016年招聘了不少广告人才。

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回想当年,谷歌作为互联网广告的老大哥,花了很大的力气研发自己的社交网络Google+,并期待能与Facebook,Twitter抗衡。然后事与愿违,Google+的份额依然低于1% 。

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2015年,谷歌终于不再强迫用户把Google+和谷歌家的其他服务绑定,如Youtube。笔者认为谷歌花大量人力财力研发Google+并将其与其他服务绑定的原因之一即是搜集用户的喜好数据来为自家的广告业务服务。更具体的说是为了更好地预测广告的点击率。

在这方面,Facebook似乎更胜一筹。2015年第一季度,Facebook广告的转换率比Google Display Ads Network (GDN)高出了55%。笔者并不感到惊讶,Facebook显然比谷歌更了解用户的喜好,笔者猜测用户的行为,包括点赞, 评论,关注等,都为广告算法提供了关于用户的喜好或类别的信息。这些信息会用于广告的点击率预测,而点击率预测又会应用于广告排序算法。

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猜猜看中国互联网哪个领域薪水最高?互联网广告连续两年始终占据前两位, 可见各大公司为了争夺广告人才也是卯足了劲。

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下面我们来看看各大公司都需要什么样的广告人才

Amazon

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Preferred Qualifications:

• Master’s degree in Computer Science or related field.

• Experience building programmatic ad serving systems.

• Hands-on experience with open-source technologies, web-services and big data.

• Strong communication skills.

Yahoo

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Facebook

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阿里巴巴

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除此以外,还有更多公司都在招聘广告人才,如果你错过了Snapchat可不要再错过有可能近两年上市的Pinterest了:D

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从上面各大公司的招聘要求中我们不难看出,互联网广告组希望应聘者具备以下素质:

  1. 有搜索,广告,信息检索相关的经验

  2. 大数据处理技术:Hadoop, Spark

  3. 应用Machine learning算法的经验

  4. 搭建广告服务器的经验

BitTiger CS209 搜索广告平台实战训练营可以帮助大家通过实战项目掌握以上知识和技术,积累大数据处理,机器学习算法,网络服务实战经验。

课程将带大家实现一个端到端的搜索广告平台:电商数据爬虫,基于Map Reduce的数据处理,搜索广告后台,大数据处理,充分应用Java,Python,Spark,Map Reduce,Spark MLib,MemCache, MySQL,Word2Vector model等。该项目可以运用到淘宝,亚马逊,eBay等电商网站上的搜索广告。

课程目标

  1. 理论层面:理解搜索广告的基本流程,对Query understanding,Word2Vector和Page Rank有深入的理解;掌握广告检索算法,广告排序算法,广告定价算法和广告位置算法;

  2. 实战操作:搭建数据采集用的爬虫,实现搜索广告后台,实现搜索广告的机器学习算法;

  3. 广告搜索设计层面:掌握广告数据结构,广告数据爬虫,广告后台业务流程以及核心算法

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