FAN: FeedBurner Ads Network 先批准后发布的feed广告发布

本文探讨了FeedBurner广告网络的特点与运作机制,包括广告形式、计费方式及其对广告商与发布者的优缺点,并预测了未来RSS广告的发展趋势。

最近使用FeedBurner地址订阅我的rss的用户可能看到内容后面广告了吧?(只在blog上的有,flickr和del.icio.us后面的没有)

FeedBurner的feed广告是需要经过先批复再显示的,给blog作者一个控制发布内容的机会。目前FAN以国外广告为主,按千次展现收费,收益 1-5$ 左右。

之前2轮广告投放我都拒绝了,英文的广告实在没有什么相关性可言。本期广告好像是关于一部电视剧/游戏?
* 50 impressions
* 1 clicks for 2.000% CTR
一个是关于网络硬盘的。
* 249 impressions
* 1 clicks for 0.402% CTR

目前Feed型广告的一些特点:
1 feed中的广告大部分是图片型的:可能是考虑到大部分RSS阅读器不支持JS脚本执行和iframe吧;
2 按照展现付费:当然也有点击和点击率的统计;
3 幅面固定:现在是468*60的固定图片;
4 发布轮播:目前的发布时间都是按照天来计划的;

但是从广告商的角度来看FEED广告:
优点:
FEEDBURNER可以提供一个相对集中的高质量阅读人群;
feed的主题相对固定/同阅读人群特征明显:可以基于feed来控制投放领域目标(定向有针对性);

缺点:
1 传统基于CPM结算的投放有容易作弊的弊端;
2 基于FEED的传播可能非常受到阅读器的影响:比如在GReader的阅读中,用户如果是在浏览标题模式下:仍然会向feedburner发出广告图片请求,但是仍然是看不到广告图片的。

而从发布者的角度:发布者未来可能更希望自己来控制feed的广告
1 RSS源端的内容发布:目前FEED上的广告发布是feedburner这样的feed转发商控制的,未来可能也允许作者在原始的FEED条目中增加。通过修改自身的RSS模板,将广告固定放置在FEED模板中;
2 轮播机制:由于不可能动态发布,所以发布的图片地址和点击的目标地址可能都会相对固定:然后通过在广告服务端管理来控制的图片内容和点击目标地址的轮播;

作者: 车东 发表于:2006-12-09 07:12 最后更新于:2007-07-28 00:07
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内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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