课程描述
- 学习了广告策划、广告创意、广告媒体研究等核心课程，掌握了数字广告审核的基本技能。
- 涉及广告伦理与法规、消费者行为分析等课程，培养了在广告审核中的专业素养。
项目经验
- 参与学校组织的广告节项目，负责广告创意设计的初步审核工作，使用行业标准工具如Adobe Creative Suite进行评估。
- 完成毕业设计《数字时代广告审核机制研究》，探讨了AI技术在广告审核中的应用，提升了对广告合规性的理解。
技能提升
- 通过课程实践，获得了广告文案撰写、图像审核和数据分析的能力，为从事广告审核岗位打下坚实基础。
课程描述
- 深入学习传播学理论、数字传播技术、广告审核标准等课程，强调了在广告审核中对媒体合规性和内容安全的重视。
- 接触了广告数据分析、社交媒体审核和跨文化广告策略等模块，提升了在多元文化环境下的审核能力。
项目经验
- 参与国家级广告审核研究项目，负责社交媒体广告内容审核，使用Python脚本辅助检测虚假广告，确保符合行业规范。
- 完成硕士论文《人工智能在广告审核中的应用与挑战》，分析了AI审核系统的优缺点，并提出了改进建议，获得导师高度评价。
技能提升
- 掌握了广告审核工具如Google Ads API的使用，以及广告合规性评估的行业标准，增强了在广告审核岗位的专业竞争力。
职责概述：负责腾讯平台广告内容的全面审核工作，确保广告符合国家法律法规、平台政策及道德标准，维护用户信息安全和平台声誉。
具体任务：
- 使用专业审核工具和系统，检查广告中是否存在虚假宣传、误导性信息或违反广告法的内容；
- 定期评估用户生成内容和第三方广告的合规性，包括但不限于社交媒体广告、视频广告和图片广告；
- 协作处理违规广告的报告、分类和整改措施，确保审核流程高效；
- 分析广告审核数据，识别潜在风险并提出改进建议，提升整体审核效率和准确性；
- 参与制定和更新广告审核标准，确保与最新政策同步。
专业能力：熟练运用行业术语如'广告合规性审核'和'内容安全评估'，通过团队协作和数据分析，显著降低了违规率，提升了用户体验。
主要职责
- 负责审核社交媒体和在线广告平台上的广告内容，确保其符合国家法律法规、公司政策及广告行业标准，包括《广告法》和平台特定规则。
- 使用AI辅助审核工具对广告进行实时分析，识别虚假宣传、不当言论和版权侵权等内容，确保审核准确率达到95%以上。
- 处理用户举报和投诉，响应时间不超过24小时，并记录审核日志以优化流程。
专业技能
- 精通广告审核流程，包括对图像、视频和文本内容的合规性检查，熟悉敏感内容识别技术。
- 参与团队协作，定期更新审核标准以应对新兴广告形式和政策变化，提升整体审核效率20%。
- 擅长使用数据分析工具评估审核结果，提供改进建议以减少误判率。
项目目标
开发一个基于人工智能的广告审核系统，旨在自动检测和过滤虚假广告内容，提高审核效率和准确性。
技术难点
- 处理多模态数据（包括文本、图像和视频），使用深度学习模型进行分类和识别虚假元素。
- 集成自然语言处理（NLP）技术，如BERT模型，用于分析广告文本中的误导性内容。
- 应对大规模数据流，确保实时审核响应时间在毫秒级以内，使用分布式计算框架如Spark进行优化。
实现方案
- 设计了一个端到端的机器学习管道，包括数据预处理、特征提取和模型训练。
- 引入了强化学习算法来动态更新审核规则，适应不断变化的广告欺诈手段。
- 集成了规则引擎，结合AI检测结果与人工审核反馈，形成混合审核模式。
成果
- 系统上线后，虚假广告拦截率提升至95%，审核效率提高30%，减少了人工审核工作量约40%。
- 获得了公司内部技术创新奖，并在2019年行业大会上分享了经验。
项目目标
构建一个全球化的广告审核平台，确保跨境广告内容符合各国法律法规和公司政策，减少合规风险。
技术难点
- 处理多语言和文化差异的广告内容，使用多模态AI模型进行跨语言审核。
- 实时监控广告投放，集成计算机视觉技术来检测版权侵犯和不当内容。
- 设计可扩展的审核架构，支持高并发请求，使用微服务架构和容器化技术。
实现方案
- 开发了基于规则引擎的审核框架，结合预定义政策数据库和AI模型进行自动判断。
- 应用了迁移学习技术，针对不同地区的法律法规调整模型参数，确保审核准确性。
- 实现了自动化报告系统，提供实时审核指标和风险预警，使用时间序列分析预测潜在问题。
成果
- 平台覆盖了全球100多个国家的广告审核，合规率提升至98%，显著降低了法律纠纷事件。
- 优化了审核流程，处理时间从原来的小时级缩短到分钟级，提升了用户体验和客户满意度。
个人总结
工作经验与技能
在广告审核领域拥有5年经验，熟悉国家广告法及行业标准，熟练使用审核工具如AdGuard和AI辅助系统，能够高效识别虚假广告和违规内容，注重数据分析以提升审核准确性。
职业规划
致力于通过持续学习和技术创新，优化审核流程，目标成为广告审核领域的专家，推动行业标准提升。
研究背景
随着数字广告市场的快速发展，广告审核的准确性和效率成为关键挑战。本研究聚焦于利用深度学习技术优化广告审核流程，以应对虚假广告和低质内容的泛滥。
研究内容
开发并验证基于卷积神经网络（CNN）和自然语言处理（NLP）的算法，用于自动检测和分类广告中的违规内容，包括虚假宣传和不当广告。
方法
采用数据挖掘和机器学习模型训练，结合大规模广告数据集进行迭代优化。具体方法包括使用BERT模型处理文本数据，CNN模型分析图像数据，并整合多模态特征以提高整体准确率。
成果
算法在测试中准确率提升20%，误报率降低15%。研究成果发表在《Journal of Digital Media》期刊，并被应用于商业广告审核平台，获得行业认可。
研究背景
广告审核涉及文本、图像、视频等多种模态，传统方法难以处理跨模态虚假内容。本研究旨在构建统一框架，提升虚假广告的检测能力，确保广告审核的全面性和准确性。
研究内容
设计并实现多模态数据分析模型，重点研究如何融合文本语义、图像特征和视频内容以检测虚假广告，包括夸大宣传和误导性信息。
方法
运用迁移学习和深度融合技术，开发端到端模型，使用PyTorch框架进行模型训练和优化。数据来源包括真实广告样本和合成数据集，通过交叉验证评估模型性能。
成果
模型准确率达到90%，比现有方法提高25%。研究成果申请国际专利，并在合作企业中实现落地应用，显著减少虚假广告通过率，提升用户信任度。
- 英语: C1流利水平，能够熟练处理国际广告审核项目，包括SEO/SEM术语的准确理解与应用。
- 普通话: 母语水平，确保高效沟通团队协作，适应多语言广告审核环境。
- Google Ads认证: 持证人，掌握数字广告审核核心技能，包括关键词审核、广告合规性检查等，提升专业效率。
- 广告审核专业认证: 获得行业认可证书，如广告标准协会审核认证，确保高质量审核工作，符合国际广告审核标准。