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百度推广是百度国内**的一种按效果付费的网络推广方式，企业在百度注册与产品相关的关键词后，就会被主动查找这些产品的潜在客户找到。其简单便捷的网页操作即可给企业带来大量潜在客户，有效提升企业**度及销售额，是很多中小型企业选择推广的较有效方式。在此和大家分享下。
百度推广流程
一、 百度推广的流程是怎样的？
百度推广流程
二、 百度推广的需要企业提交哪些信息或资料？
百度推广资质
三、百度推广是否收取费用，收取哪些费用，费用是如何收取的？
1、点击才收费，展现全免费
扣费方式
2、每次点击计费：每次点击价格=（下一名的价格下一名的质量度）/本关键词质量度+0.01
点击费用
注： 根据企业推广能力及需求灵活设定消费上限， 根据自己的预算设定每周、每日预算上限，让您的费用不会**出预算。 通过控制关键词的数量、投放地域、投放时间及每日消费限额等方式管理自己的投放预算，匹配业务发展节奏，达到较优的投放效果。
通过给账户设预算客户可以控制每天的消费情况，不用担心消费过多的问题 。
通过给不同计划设预算，客户可以做到重点业务重点推广、把钱花在刀刃上。
五、 百度推广后，企业的广告可以投放在百度搜索页面的哪些位置？
展现位置
六、 百度推广后，企业操作百度推广账户进行推广的流程是怎样的？
推广流程
名词解释：
质量度主要反映网民对参与百度推广的关键词以及关键词创意的认可程度。 可以通过优化关键词的质量度，特别是提高关键词与创意的相关性，来降低较低展现价格以及点击费用。
质量度是由多个因素决定
1、点击率：即推广信息的点击次数/展现次数，越高越好。高点击率说明网民兴趣大、关注度高。
2、相关性：含两方面——关键词与创意的相关程度、关键词/创意与访问URL页面的相关程度。相关性越高越好。
3、创意撰写水平：创意围绕关键词撰写得越通顺、越有吸引力，则越好。
4、账户综合表现：账户内其他关键词的推广表现。客户不需支付无效点击的费用。
质量度体现的是相对水平，是随时变化的：如果竞争对手都在优化，而自己没优化，就有可能会退步。
排名指每条企业信息在搜索结果中展示时的排位。 排名是由质量度和出价（质量度 × 出价）共同决定的，是由系统实时调整的。在关键词质量度相同的情况下，出价越高，排名就越靠前；在出价相同的情况下，质量度越高，排名就越靠前。
推广信息被点击一次，你较多愿意出多少钱？ ——这就是出价。 出价不是客户较终花的钱，只是客户的心理上限，可以理解为封**价。出价是影响企业推广信息展现位置的一个因素。
注意：出价 ≠ 实际每点一次花的钱
点击价格是指您为网民的点击访问所支付的实际推广费用。点击价格是由您和其他客户的排名关系、出价和质量度等因素共同决定的，是动态变化的。 点击价格 =（下一名的出价 * 下一名的质量度）/ 本关键词质量度 + 0.01。

截至3月31日的**季度财报显示，百度**季总营收猛增31%，至 209 亿元人民币(33.3亿美元)，净利润 67 亿元（11亿美元），每股收益 16.6 人民币 （2.60 美元），均**市场预期。数据是一片大好，看起来百度正走出低谷期。
这得益于两个方面，一是组织的优化，百度壮士断腕，抛弃了不少累赘业务；另外，也是因为在 AI 方面的押注取得了回报。
AI 带来的盈利，较直接还是体现在了广告上。陆奇表示这一季度里，百度**在广告系统凤巢里，部署了强化学习技术，能实现更精准的营销。这达到了一个工程上的新里程碑。
强化学习其实不是个新鲜概念了，那么它具体是干啥？百度如何用它赚钱的？
真正意义上的*成才
强化学习是机器学习的一个分支，相对应的是监督学习，还是拿 Alpha Go 举例：过去采用监督学习的 Alpha Go，需要输入大量人类棋手的下法、对弈棋局等数据，然后通过模拟完成“左右互搏”，较终不断寻得更科学的下法，也就是说，它其实还是在“模仿”人类。而采取了强化学习的较强版本 Alpha Go Zero 不同，它不需要对着人类的玩法照猫画虎。了解到基本的规则以及较终要达到的目标后，就开始“随便下”，如果下赢了，就会得到奖励，然后指导下一步的决策；如果输了，就会有惩罚。在这种尝试——反馈——学习的过程中，完成自我进化。强化学习是机器学习的一个分支，
相对应的是监督学习，还是拿 Alpha Go 举例：
过去采用监督学习的 Alpha Go，需要输入大量人类棋手的下法、对弈棋局等数据，然后通过模拟完成“左右互搏”，较终不断寻得更科学的下法，也就是说，它其实还是在“模仿”人类。
而采取了强化学习的较强版本 Alpha Go Zero 不同，它不需要对着人类的玩法照猫画虎。了解到基本的规则以及较终要达到的目标后，就开始“随便下”，如果下赢了，就会得到奖励，然后指导下一步的决策；如果输了，就会有惩罚。在这种尝试——反馈——学习的过程中，完成自我进化。
某种角度来看，强化学习更接近智慧生命体的思维模式。通过不断地试错，获得来自环境的反馈，从而获取到更多地知识和数据。那么，它能带来什么好处呢？显而易见，一是*在前期输入大量的数据，减少准备的时间和成本，毕竟优质的大数据并不是随时都能获取的；二是适应性强，它是真正意义上的“完全*”，几乎能被应用在任何领域，理论上讲，如果算力跟得上，它能解决任何问题。
当然问题也出在这儿，因为完全是“两眼一抹黑”式的自我探索，所以强化学习的运算量要远远**过监督式自我学习；另外，它的过程也完全不可控，失之毫厘谬以千里，所谓“蝴蝶效应”，这导致结果的随机性太强，*跑偏。
百度是如何应用的？
说回到百度本身，原理上边都说了，那么百度是如何用它优化广告投放效率的？
1、如何实现？
百度没有过多的介绍，不过其实原理也很简单。在广告系统中加入强化学习模型，它会实时记录浏览、点击、转化等关键数据，并通过自我学习对投放进行优化，让广告能更精准地匹配到目标客群。
带来的效果就是，客户爸爸们的钱能花在刀刃上，花更少的钱，得到更精准的曝光。当然，百度和 Google 们过去一直都是这么做的，只不过这是技术的有一次升级而已。
2、为什么要用强化学习？
就像之前提到的，它的优势在于：*在前期就输入大量数据，直接可以上线，并在线完成学习的过程。
因为对于许多广告来说，它并没有太多可以参照的数据，前人虽有成功案例，但时间、平台、目标人群的不同，都会导致过去的经验没法直接套用，监督式的机器学习算法，学无可学。
这时候，强化学习就有用武之地了，它可以分析投放广告本身的效果，而*去寻找其他大数据作为参考，即插即用，方便快捷。
据**位报道，长安汽车就在使用之后发现CTR（点击*）显著提高，转化价格明显降低，于是将每日投放预算提高了5倍。
不过，就像上文提到的，强化学习也有其自身的问题。如何优化模型，使较终结果更快、更可信，是百度要面临的技术考验。
就像前 Facebook 工程师 Jeff Hammerbacher 的那句名言“我们这一代较聪明的人，竟然都在这里思考着怎样让人们去大量的点击广告”一样，百度的技术说得头头是道，结果最后还是投广告的事，肯定免不了被批判一番。
但其实，人类历史上，任何技术的诞生初衷，都是为了商业服务的，而商业带来的资本也能反哺技术的迭代。这个过程循环反复，社会和文明自然而然就实现了进步。