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2）Phoenix Nest
该技术旨在产生更多相关的结果。不仅可以帮助客户识别流行的关键字，还为他们提供了预算管理和营销效果测量工具。2019 年，百度引入了一个基于序列的 DNN 模型来学习用户的长期行为以提高预测能力，并且升级了 AIBOX 深度学习算法的框架，引入了 GPUBOX ，大大提高了计算效率，降低了成本。
3）基于关注的技术
百度针对短语匹配模式开发了更精确的匹配方法，大大提高了准确率，扩展了广告检索结果。其首次将基于规则的有限翻译触发技术引入到精确的包含匹配触发中，不仅提高了翻译的多样性，而且大大提高了投标关键词的检索。
4）内容自动生成技术
根据客户提供的资料和网站内容，并考虑到客户的需要，内容自动生成技术可以自动生成对用户有吸引力的广告，从而帮助客户实现更好的点击率和转化率。ERNIE 技术的使用来确保自动生成的广告与客户意图之间的相关性，并使用 MASS 语言模型来生成更好的广告文本内容。

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5）AiAds 系统
通过机器学习技术建立一个自动化和智能的广告系统，可以改变分配机制，并使用端到端的广告框架，以广告创造更有针对性并且更加优化。
6）P4P 计费系统。
百度基于点击次数乘以点击费用向客户收费。系统可根据点击模式和时间戳等因素检测欺诈点击，还可以计算每个百度联盟伙伴或分销商应支付的金额。
7）P4P 客户服务系统
该系统为客户提供数据和工具来分析数据，以评估和优化提供给他们的在线营销服务的性能。通过这个系统，客户还可以管理与在线营销服务相关的信息，比如预算和服务时间段。
5.4.大规模系统与技术：维稳核心技术，支撑后台高负荷运转
1）大型集群管理
该平台能够智能地管理和分配资源，并自动调试和重新定位服务，使得百度搜索引擎上的成千上万的请求在多个 Internet 数据中心和多个服务器上稳定工作。
2）存储
百度开发了一个高效、分布式、结构化的存储系统来支持百度核心产品和服务，还支持 PB 级的整体顺序数据存储和每台设备每秒一万次的数据实时处理。
3）分布式计算系统
该系统提高了闲置资源的利用率，其中代理计算系统实现了资源隔离、资源分配、计算建模、应用框架等多种分布式计算软件，支持 MapReduce、 Spark、Stream 等常用计算模块。
4）索引技术
索引技术能支撑大体量的日常搜索请求，跨越数万服务器，分布在多个互联网数据中心。索引可以实时更新。另外，在加入潜在语义索引类似的深度学习技术下，能显著提高检索速度。
6.竞争生态：同全球范围内知名互联网企业及在线营销平台竞争客户资源对于百度核心业务，百度在中国的主要竞争对手是互联网公司和网络营销平台，主要竞争方面在于用户和客户流量、质量(相关性)、安全性和用户对搜索结果的满意程度、产品和服务的可用性和使用的方便性、客户数量、分销渠道和相关第三方网站的数量。百度还面临美国的竞争者，如提供中文服务、在线营销平台以及传统广告媒体的美国互联网搜索服务提供商。
6.1.中国网络营销平台、互联网、云计算和智能设备公司
阿里巴巴 (Alibaba)、腾讯(Tencent)、字节跳动(ByteDance) 、快手 (Kuaishou)、搜狐(Sohu)、奇虎 360 (Qihoo 360)、小米和华为(Huawei)等中国互联网公司都提供广泛的在线服务，包括搜索、订阅、云服务和智能设备。这些公司在中国拥有广泛的品牌知名度和雄厚的财力。百度主要在用户流量、用户时间、内容、广告预算和营销资源等与其竞争。
6.2.同美国互联网巨头竞争搜索及在线营销市场
美国微软、谷歌和 Facebook 等总部位于美国的互联网搜索服务提供商和在线营销平台，拥有强大的全球影响力、成熟的品牌、更多的用户和客户，以及更可观的财务资源。
6.3.其他的广告媒体：参与竞争客户营销预算份额，完善广告营收体系
报纸、黄页、杂志、广告牌、其他形式的户外媒体、电视、广播和移动应用程序，都与百度在客户营销预算份额方面进行竞争。与其他广告媒体相比，大型企业目前在网络营销上的营销预算比例相对较小。

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