互联网广告的商业模式、核心角色（广告主、媒体、用户）、核心指标（CPM、CPC、CPA、ROI）。
整体架构图、核心子系统（投放、检索、排序、计费、报表）、数据流与资金流。
广告计划、广告组、创意的层级结构、投放策略（预算、出价、定向）、数据库设计。
倒排索引原理、布尔表达式、性能优化（缓存、分片）、实时索引更新。
CTR预估模型、粗排与精排架构、特征工程（用户画像/上下文/广告特征）、排序策略。
GSP广义第二价格原理、计费逻辑（CPC/CPM/oCPM）、防作弊与一致性保证。
oCPM智能出价原理、出价策略（稳定/激进）、预算平滑Pacing、实时出价调整。
用户画像构建（标签体系、行为数据）、定向策略（地域/人群/设备/上下文）、Look-alike扩展。
创意模板管理、动态创意DCO、创意审核流程、A/B测试框架。
频次控制策略（展示/点击频次）、频控数据结构（Bitmap/Redis）、分布式一致性。
常见作弊行为（刷量/机器点击/虚假流量）、规则引擎+ML模型、实时风控架构。
实时与离线报表架构、指标（曝光/点击/转化/消耗）、多维分析OLAP、数据一致性。
RTB流程（SSP/ADX/DSP）、Bid Request与Bid Response、超时与丢单处理。
媒体SDK与API接入、流量分级（优质/长尾）、流量质量评估、分配策略。
预算分配策略（账户/计划/单元）、超投控制、实时扣减与回滚。
实验分层与分流（Hash分桶）、指标（显著性/置信区间）、配置管理与监控。
素材上传与转码、机审+人审、生命周期管理、素材性能分析。
联盟架构Ad Network、流量聚合、收益分成Revenue Share、联盟结算流程。
一方/三方数据接入、数据标签管理、人群包管理、隐私合规GDPR。
API网关设计、鉴权与限流、API文档与SDK、开发者生态管理。
服务降级与熔断、多机房部署、数据备份容灾、流量调度（DNS/负载均衡）。
查询性能优化（索引/缓存）、写入优化（批量/异步）、瓶颈分析与压测。
核心指标（QPS/延迟/错误率）、链路追踪Trace、告警策略与值班体系。
埋点规范、采集架构（Flume/Kafka）、实时与离线ETL、日志质量监控。
数据分层（ODS/DWD/DWS/ADS）、主题域（用户/广告/媒体）、建模（星型/雪花型）。
特征平台Feature Store、模型训练与部署TF Serving、在线推理、模型版本管理。
AB测试原理、流量分割与随机化、实验指标计算、假设检验分析。
数据安全（加密/脱敏）、用户隐私保护（匿名化）、广告法合规（虚假宣传/违禁品）。
从单体到微服务、从离线到实时、从规则到AI、从单域到多域（搜索/信息流/视频）。
常见面试题（设计题/场景题）、系统设计方法论、行业趋势与职业规划。