Facebook疑在新西兰测试新广告 再不行动就“非死不可”了?

面对股价持续下跌,Facebook在新西兰测试了新的广告布局,包括左侧长幅广告和Newsfeed中的强力插入广告,旨在通过增加广告收入来缓解财务压力。尽管此行为引起了一些质疑,但Facebook尚未正式确认其官方策略。

Facebook的股价一跌再跌,如果这个趋势继续下去,那Facebook就真的“非死不可”了。一般这种情况下Facebook总应该做点什么事情,如科技博客Techcrunch的一位新西兰读者就发现了异常,他给Techcrunch发来了一组截图,在下图可以明显的看到,在截图中有两个新的广告区域:左侧的长幅广告以及在Newsfeed中强势插入的广告。

两个问题:

1. 为什么会是新西兰?这或许是因为新西兰独特的地理位置,新西兰是第一个迎接日出的、你还能知道名字的国家,许多应用都会在新西兰首先推出抢第一,而Facebook也特别喜欢在新西兰测试一些新产品(包括去年Facebook的全新Timeline也是在新西兰首先推出)。

2. Facebook真的打算通过这样的手段增加收入吗?目前已经有一名Facebook员工跳出来澄清,这并非是Facebook广告的官方效果,而是一个广告软件自动插入所致。这一提法得到了在一家第三方Facebook广告公司的广告从业人员的赞同,他认为这一广告与他所接触的多种Facebook的广告形式完全不搭,“这不是Facebook的风格”。

但到目前为止,Techcrunch还没有收到来自Facebook官方的确认。

在昨天的《“满足用户需求”的广告模式才是王道》一文中,雷锋网曾经分析过Groupon、Facebook和Yahoo!这三家不同类型公司的一个共同点,那就是三家公司都高度依赖用户,并且通过“用户需求挖掘”(Demand Generation)的广告模式来盈利。虽然Facebook拥有高达十亿的用户及海量的用户信息,但是如果仅靠简单的广告推送并不能解决问题,生硬的广告只能招致用户的反感。

但毫无疑问的是,Facebook计划在Newsfeed中增加更多广告,这个时候广告收入的增长对Facebook来说好比雪中送炭,但如果采取这样的方式真不是一个好主意。没准这只是Facebook通过第三方做的一个测试而已,在一个小市场首先推出,一旦不行,马上叫停。

Via TC& BI

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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