Affiliate常见offer之sweep

sweep 类型的 Affiliate Offer 在 2019 年颇受欢迎,尤其在移动流量上表现出色。这类 Offer 通常涉及模拟抽奖或调查,引导用户提交信息以获取奖品,如 iPhone。抽奖后,常见流程包括获取 lead、运营商订阅或信用卡提交。广告商通过联合注册、运营商订阅费用或信用卡订阅费用获利。对于 Affiliate 来说,利用预登录页和电子邮件营销工具可以提高 ROI。sweep offer 适用于 Pop 和 Redirect 流量,但在 Facebook 上需要使用 cloaking 技术。

抽奖类(sweep)Offer应该是2019年比较热门的一个Offer类型,在移动流量(mobile traffic)上也有很好的表现,让很多Affiliate大牛和新人都赚到了钱。那么什么是sweep,以及sweep类offer的商业逻辑是什么呢?

典型的sweep offer的lander会出现一个抽奖,或者是一个调查,告诉访问者中奖了,再加上一些激励性质的文案提示用户提交信息完成流程,奖品是什么通常并不重要,最新款iPhone作为风行各国的硬通货作为奖品的次数最多,实际上广告主也会愿意为表现好的推广者提供定制奖品的offer。比较激进的lander还会模拟Facebook和Google页面,如下图:

抽奖后后续的流程一般有3种。

 

1. 获取例子(lead)联合注册其它产品

这类offer一般有两种常见的结算方式Single Opt-In (SOI) 和 Double Opt-In (DOI)(电子邮件)。 Offer的第一页将要求访问者填写他们的姓名、电子邮件和/或其他个人信息。对于SOI offer,一旦访问者填写了这个页面并点击“提交”,转换(conversion)就完成了,我们就可以得到报酬。对于DOI offer,访问者将收到一封包含确认链接的电子邮件——当他们点击链接时,转化(conversion)完成。 而访问者点击“提交”后看到的内容就是广告主盈利的关键了。

最流行的变现流程之一是联合注册,即向访问者呈现一个列表的额外offer,他们可以选择参加或注册。 当访问者选择一个或多个联合注册的offer时,这些offer的所有者将收到访问者已经在首页填写的信息。 然后offer的所有

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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