凤巢系统(凤巢系统网址)
百度凤巢是什么?有什么作用
百度凤巢是全球***大的中文搜索引擎百度2009年4月20日正式推出的搜索引擎营销平台，是原有竞价排名的升级版本。该搜索营销专业版作为新一代搜索推广管理平台，能够帮助企业捕获更多商业机会，赢得更多客户，并有效提升推广效果。百度此举，无论对用户、企业还是对营销大环境及百度自身发展来讲，都意义非凡。
百度凤巢-名称释义凤巢的名字是2008年4月正式定下的，取自筑巢引凤，寓意是只要做出好产品，用户自然就会到来。
百度凤巢-特点及作用1、长远的盈利能力；
2、利于小客户快速推广；
3、提供了更多可管理的推广位及更多可推广的关键词；
4、协助企业抓住目标用户的视线、覆盖更多的多元化潜在客户。
百度凤巢-管理功能1、账户结构优化：操作更简单、效果更智能，帮助客户分析账户结构，关键词、创意使用情况；
2、广告计划层分地域：更加精准性的营销；
3、广告计划层预算制定：辅助用户制定预算不超支；
4、否定匹配功能：把广告把投放给不搜索某关键词的潜在用户，为广告主营销增添新的思路。
5、推广实况展现：及时反应广告投放情况及效果；
6、广告效果、预算估算工具：辅助用户预估广告投放效果，评估投放所需预算。
7、IP排除：精准定位目档用户群体；
8、批量操作：广告批量管理，节约管理时间；
9、暂定投放：可以随时暂停，保证消费的连续性。
百度凤巢-系统改进1、更多的何管理推广位；
2、更多的可推广关键词；
3、帮助企业捕获更多商业机会，嬴得更多客户，并有效提升推广效果。
4、更加完善的服务体系，能通过新系统为客户构筑整体营销策略，实行差异化投放。
5、与竞价排名相比，凤巢系统从技术、安全、数据分析等各个方面都进行了巨大的改进。
6、前竞价排名的结构方式为“推广平台-关键词组-关键词A——N，只有单一创意”，而在凤巢系统下这一结构变为“推广平台-推广计划-推广单元-关键词对应多个创意”。
百度凤巢-对医疗搜索营销的影响1、凤巢竞价位于左侧上方三个位置，下放三个位置，其余右侧显示。根据网民搜索习惯看，左侧的位置尢为重要，故价格也会相对较高。
2、从网民的搜索习惯看，一般右侧的广告是不会去点击的，这点从很早以前的google热图中也可以观察到的用户习惯。
3、由于以上的因素，用户习惯造成的点击率下降是不可避免的，那么医院将会遇到暂时性的点击率下降，咨询量下降，成本下降的一个时期。
4、专业版的出价将更加模糊（经典版可以查询指数判断出价）。对于医疗网站来说，专业版***大的影响是在广告位的展示上，用户点击量可能会大幅度下降。
1、精准广告投放策略，更紧密的联系目标客户群体，提升转换率；
2、部署SEO策略，以站群形式、病毒式营销结合多种推广手段分散获得流量；
3、提升广告内容与目标站点的匹配度，增加广告诚信度，提升品牌以期提高转化率；
4、增加网络新闻媒体曝光率，增加医疗机构及网站的信任度，进行口碑营销。[
CRT（ClickThroughRate）任务的典型特征
目前大的互联网公司做CTR（ClickThroughRate）预估工作的都是核心部门，这是因为大的互联网公司主要还是依靠广告作为主要收入，CTR预估是计算广告中***核心的算法之一，CTR预估是指对每次广告的点击情况做出预测，预测用户是点击还是不点击CTR预估和很多因素相关，比如历史点击率、广告位置、时间、用户等。CTR预估对互联网公司来说是一门非常重要的技术。CTR预估任务通俗点CTR计算出某类用户在给定环境下购买给定商品的概率有多高，例如要给特定用户推荐某个或者某些电影（电影是一个产品），这个用户看这个电影的概率有多高。因为CTR预估非常通用所以其应用范围非常广泛，一般CTR任务应用包括计算广告，推荐系统，以及信息流排序，前面的推荐电影的例子属于计算广告，目前所有的大型互联网公司广告部门做的绝大多数任务就是做CTR任务，它的重要性可见一斑。现在常用的推荐系统完全可以转为为CTR任务来实现，一般推荐系统采用的方法是矩阵分解，item-based knn和user-based knn等方法，也可以转化为CTR任务的方法来实现，如豆瓣中推荐电影，就是和前面计算广告的例子一样，预测用户是否会看推荐的电影。信息流这两年其实是非常火的，因为百度，今日头条，微博等都在做信息流，信息流排序有个应用场景在如在微博中用户关注了很多人，这些人有很多信息发布，那么系统优先给用户展示哪些信息，这些信息会被用户点。这就涉及到一个如何把给用户展示的信息重新排序的任务。 以上提到的计算公告，推荐系统和信息流排序其实都面临同样一个任务，就是CTR任务，CTR预估用户是否会点相应的信息。下面举个电影推荐的例子：上面的表格是内部分析用的，一般做模型会用这样的数据形式，每一行代表一个训练数据，x代表训练数据的输入，***后一列y代表输出，意思是x代表电影的的特征，输入到模型中，计算出y，y的分值取值范围是1~5，1代表用户极度不喜欢这部电影，就是***不可能看，5代表非常喜欢这部电影，用户肯定会看，代表不同的喜欢程度，上面这个任务就是我想预测一部电影用户是否会看，把这部电影的特征x输进模型中，模型来预测，***后结果是1分还是5分，如果打了5分，就推荐给用户，意思就是模型预测用户会看。这里有个核心关键是x，x是输入特征包括userid，movieid等，下面分别介绍这些特征含义：蓝色的框代表user ，是user ID的特征，ID特征就是系统告诉我这是哪个用户；橙色的框代表movie ID特征，就是你告诉我这是那部电影，ID特征都是用0，1表示，假设有1亿个用户，就需要构造1亿长的数值串，里面就有一个位，一个位置标1的，其他什么标为0，标1那个位置下标就代表这个用户的ID的编号，它实际就是标明，你是哪个用户或者哪部电影。黄色的框（第3列标）代表是这个用户过去看过哪些电影，然后给这部电影都打过什么分，这是数字型特征。绿色的框（第四列）代表是时间，这个时间就是上下文，用户是在什么时间看到哪部电影打上那个分的 这个例子把输入分成几类特征，比如userID，movieID，用户过去给哪些电影打过哪些分，包括是什么时间打的，这都是特征输入的特征。这就是一个把推荐问题转化成CTR预估的典型例子。CTR任务有自己的特点和其他任务，如推荐，搜索等任务不大一样，它有三个典型的关键特征：离散特征相对于连续特征，离散化特征就是可枚举的特征。例如性别，要么是男，要么是女，没有别的答案了。 又或者学历：无学历，小学，中学，高中，中专，大专，本科，硕士，博士。 这些都是可枚举的。 而连续化特征就是一些不可枚举的有理数。 例如资产， 从0到正无穷你枚举不过来。在CTR任务任务中存在大量的离散特征，比如说userid和时间，都是具有强烈的离散特征，不可能枚举完。大量高纬度稀疏特征为了帮助大家理解高纬度，这里举个例子：做一个10个人的薪酬表的描述。表中行代表是这10个人；列是代表是某个人的属性，有姓名、生日、职位、基本工资、工作年限等20个属性。那么就产生了一张10*20的表。每个人即一个数据对象，具有20维的特征。再比如有一张32 32的黑白颜色的人脸图像，图像有32 *32个点，每个点有一个表示颜色的数值（数值表示的是颜色的深浅程度）。这张图片总共有32*32=1024个点。如果需要100张人脸黑白图片，每张照片1024个表示颜色深浅的数据，那么就会得到100*1024的表。这明显是高维数据了。在上面的例子中userid是可能是1亿个用户，这明显是高纬，但是这一亿纬数据中只有1个位置是1，其他都是0，这明显是稀疏的。在CTR任务中存在大量的高纬度稀疏数据。 在平时有很多人宣传数据的维度是百亿级的，听上去很炫，其实就是可能用户是十亿的，再把各种特征组合一下，就是百亿级的了，特征工程：特征组合对于效果非常关键在电商网站系统中，我要预测一个用户是否购买一个东西，会是什么样的特征组合，性别男女是一个特征，时间是一个特征，系统推荐给你商品的时间，特征组合就是假设性别特征是女，时间维度双11，会发现这两个特征组合起来一定是非常强对用户预测是否买东西的组合特征。女性在***购买商品的概率非常高，这就是组合特征。组合特征对ctr挖掘非常关键。在百度凤巢系统专门组就是特征工程组，几十号人就是挖掘特征，挖掘特征包含两类工作，一类工作是找到以前没有用过的单一特征，如以前没有把时间用起来，另外一类是找到组合特征，找到那些特征组合特别有效。把这类组织特征引入进来。
凤还巢之连城什么时候播出啊？
凤还巢之连城这部剧要到明年年过之后才播出。
大话西游3凤巢在哪？大话西游3凤巢在哪里
从另一个意思来说，大话2里的东西全部没了，被换成另外一个游戏．有可能它也叫做更新，但不会有以前的东西在．