随着当今互联网应用以及大数据技术的快速发展,利用互联网这种特殊而新颖的载体,使得广告推广拥有比传统方式更多的优越性,且已经成为互联网行业主要的收入来源之一。而实时竞价类的在线广告,现已成为在线广告领域的一个研究热点,它是程序式购买的一种重要方式,在互联网广告市场中占有越来越大的比重。实时竞价方式的出现极大的简化了广告活动管理和信息的以及交换过程,且能够满足广告主对广告投放效果更苛刻的要求。这种技术产品能够将系统处理的粒度精细到每次广告的展示请求,利用数据分析、回馈预测以及各种优化策略,能够更精准地决策每一次投放行为。相比于传统的合约广告渠道,大幅度地提高了效果类广告营销的实际效果,并逐渐成为显示广告的主要投放方式之一。但这种竞价广告产品也对相关优化算法提出了更高的要求,挑战最大的就是需求方平台相关算法的研究。需求方既要帮助广告主提供人群定向、受众定向等定制化的精准投放服务,还需要对每次广告展示进行性能指标的评估,而面对市场竞价时还要去优化自身的实际投放策略。由于实时竞价相对开放的市场环境和灵活的产品逻辑,其中蕴含了巨大的优化空间,对相关技术的研究也有急迫的需求,其中对竞价策略的研究作为本课题的出发点和切入点。本文将竞价策略总结为预算控制和估价算法两个步骤。首先提出了一种预算步进算法,该算法能够依据基于广告流量、时段质量以及市场竞争程度等多因素控制的生成的预算分配计划,并根据计划进行动态的调整。还同时提出了一个竞价的出价模型,该估价函数考虑到了市场中历史成交均价与预留价等因素。除此之外,本文还从工程角度研究并总结了当今点击率预测的多项技术,描述了在实践中需要重点考虑的问题和优化方向,并对点击率预测这个任务设计了多项实验并从多方位探索并分析了这项技术。最后使用业界广告竞价日志,通过相关实验验证了预算步进算法以及结合步进算法的估价算法的效果,并证明了所提算法的理论和实际价值。