移动搜索到拐点了?

移动搜索广告正在经历快速增长,预计到明年年底将占整个搜索广告市场的16%至22%。移动设备上的搜索广告点击率已超过桌面端,特别是在手机上高达66%。平板电脑虽然市场份额不大,但在搜索广告支出中占比较高。

最近的搜索数据表明,移动搜索广告已经在一个重要的拐点了,可能会在明年发生重大变化。在美国,移动搜索当前的份额大约占了整个搜索广告的6%,是去年的2.7倍。明年年底这个数据可能会达到16%或者22%。

移动搜索的份额依然在不断增长,目前还只是保守估计,如果发展再快一点,那么可能会达到22%。初步预计增长会在2012年加速,会有越来越多的带完整的浏览器的移动设备进入这块市场。

另一个数据就是在移动设备上的搜索广告点击率实际上已经超过了桌面。在手机上达到了66%,在平板上是37%。这个还是比较有道理的,因为手机上搜索不 如PC上那么便捷,而你如果在手机上搜索,那说明你是真的想要找到某个当下很需要的东西。在小屏幕上,我们可能更倾向于点击那些链接。

无论手机上的点击率有多高,平板占有搜索广告点击和支出却不成比例。平板已经占了移动搜索广告的50%和43%的搜索广告支出。平板并没有占据移动浏览 设备市场的50%,但却占据了搜索广告支出的大部分。在一些垂直的市场,比如零售,平板搜索的份额甚至占据了移动搜索支出的77%。

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下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
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