谷歌广告更新:简化创建流程,提升广告效果

谷歌在9月宣布对广告扩展(extensions)进行两处变更,其一,将“extensions”拓展插件更名为“assets”插件;其二,广告商可以在同一标签下创建和编辑assets文件。

扩展插件是对标准广告单元的内容补充,如英国零售商Mountain Warehouse的这则广告使用了callouts(标注)、structured snippets(结构化分段信息)、卖家评级和位置扩展插件。

94b80ec528efdad5e321f09a98080031.jpeg

(图源:Google)

此前,广告商需在管理中心分别创建广告和添加扩展插件,更新后在同一标签下即可完成操作,便于查看整个广告单元与插件的所有组合形式及效果。谷歌此举亦是为了说明,assets插件是广告的关键组成部分,多多益善。

下图为广告创建管理界面示例,其中包括可选的asset插件:Sitelinks(网站链接)、促销活动和价格。

33710993d75fc1ae13a4d3796b980131.jpeg

(图源:Google)

更新修订后的界面包含两个新报告数据。第一个是“Asset”视图,会在标题和描述行中显示asset插件的性能评估,“性能评级”分为“Best” “Good” “Low” “Learning”和“Unrated”五档,目前谷歌只提供了每个插件的印象分数,并未公布评级的具体算法。

第二个是“Association”视图,广告商可以在此查看插件在账号、广告系列和广告组等不同维度的流量表现情况。

界面还更新了组合报告内容,新增显示所有RSA广告(自适应搜索广告)和asset组合的印象分数。报告并不提供每种组合形式的转换数据,但可预览广告单元在搜索结果页的展现形式。

贴士

·这些新变更简化了广告创建流程,对广告策略不产生影响。

·广告创建不再只是简单填充标题和描述,在完善15个标题和所有广告内容描述行后,尽可能多使用相关的asset插件,除基本的网站链接、标注、结构化分段信息和图片插件外,还可以使用价格、促销等插件丰富广告内容。

·广告商应基于谷歌的机器学习和自动化规则的前提下平衡广告需求,考虑替换评级为“poor”的asset插件,如果广告转化效果好,可选择保留和优化相关的RAS广告组。

此次更新并未在谷歌广告编辑器Ads Editor上同步,且新增的asset插件和广告组合转化数据有限。谷歌出于对广告商暂停低效广告组而导致机器学习算法数据减少的担忧,许多广告性能指标仍不公开透明。

(封面图源:图虫创意)

(来源:雨果营销达人创造营)

文章来源网络,不代表狐狸巴士立场,如有侵权,联系删除。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值