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数据分析报告:手机APP 实时竞价广告点击率的影响因素分析

摘要:近年来,随着移动互联网和大数据的发展,基于精准定向目标的实时竞价(RTB)广告投放模式逐渐成为移动广告领域的热潮。RTB 广告投放流程中,需求方平台(DSP)如何通过精准地预测广告点击率为广告主出价,以保证优价购买优质流量是各DSP 平台所关心的问题。本案例利用某DSP 平台收集的4696 条数据,从广告交易平台、用户设备和广告信息三个角度入手探讨手机APP 上RTB 广告点击率的影响因素。通过7 个自变量(广告交易平台和竞价底价,用户手机型号、网络状况和手机运营商,广告是否为全插屏广告和投放时间)与广告点击率的棘状图分析,发现手机APP 上RTB 广告平均点击率为19.2%,是否为全插屏和手机型号对广告点击率影响最大,全插屏广告点击率是非全插屏广告的近2 倍,苹果手机上RTB 广告点击率(25%)远超于其他手机型号。因此DSP 平台在竞价时可以优先考虑在优质流量时间内,如下午和晚上,在苹果手机APP 上投放更多全插屏广告。该研究也为后期DSP 平台能精确地预测广告点击率从而进行合理出价提供支持。

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深度揭秘谷歌训练 AI 隐藏劳力,“机器教练”只不过是廉价临时工

【新智元导读】《连线》杂志的一篇长文描绘了为 Google 这家科技巨头“训练AI”的幕后工作者,他们的工作是评估提供给他们的视频、广告等内容,以创造可以让机器学习的大量数据,也就是说,训练 AI 去取代他们的工作。不过,目前科技公司还离不开他们的工作,甚至非常依赖这些廉价临时工。 全美各地,每天,都有谷歌的雇员们登录他们的计算机,并开始观看 YouTube 视频。他们在视频中查找暴力内容,在视频标题中查找包含敌意的语言,他们决定是否将视频片段分类为“攻击性”或“敏感内容”。他们是谷歌的所谓“广告质量评估员

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石必胜:网络不正当竞争纠纷的激励分析

石必胜/北京市高级人民法院法官 一、激励分析的原因   《反不正当竞争法》第二条对不正当竞争行为判断规则的指引或者规定是非常概括性的,非常原则化的。当然,其原因可以理解,因为真正的互联网不正当竞争纠纷是近几年才开始出现的,而且即使再过若干年,我们也很难制定出一个适用于各种类型网络不正当竞争纠纷的具体规则。这表明,在该抽象规则和具体案件之间,存在一个很大的空白。具体规则的缺失,是网络不正当竞争纠纷案件审理法官所面临的最大问题。   由此,在具体规则缺失,想要达到的司法目的又不明确的情况下,我们能不能找

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