我的Google Adsense帐户被关

作者的Google Adsense帐户因被误判为存在无效活动风险而关闭,面临主要收入来源消失的问题。作者随后尝试加入百度联盟,但因网站内容待完善而未通过审核。最终,作者转向淘宝联盟广告、Paypal微支付,并开始出售广告位及引入用户付费机制,以维持网站运营。

一、

上周四,我收到Google的邮件,宣布关闭我的Adsense帐户。

"您好!

查看了相关记录后,我们确认您的 AdSense 帐户存在引起无效活动的风险。保护 AdWords 广告客户,使其免受无效活动的侵害是我们的责任,因此我们认为有必要停用您的 AdSense 帐户。您的未结余额以及 Google 的相应收入份额都将会全额退还给受到影响的广告客户。

此致

Google AdSense 小组敬上"

我看到这封信就傻了。为什么要关掉我的帐户?我什么也没做啊!怎么会有这样莫名其妙的惩罚!

这意味着,从此这个网志的主要收入来源就没了。我当然不能接受,马上提交了在线申诉

二、

两天后,Google的回信来了。

"您好!

感谢您提出申诉。对于您提供的额外信息,以及您对 AdSense 计划的持续关注,我们深表感谢。不过,在重新对您的帐户数据进行了彻底的审核并考虑了您的反馈信息后,我们的专家确认我们无法恢复您的 AdSense 帐户。

Google AdSense 小组敬上"

于是,彻底绝望。

我想,这大概就叫"天有不测风云"吧。我没有任何违规行为,但是有人出于善意或恶意(后者的可能性比较大),狂点我网页上的广告,导致了这个结果。

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三、

这件事令我对Google很失望。

一方面,它的处理方法非常简单粗暴:没有理由,不许辩护,直接宣判,上诉立即驳回。

另一方面,它不应该"误杀好人"。发布这个产品之前,就应该考虑到他人恶意陷害的可能。否则,它怎么保护网站主的利益呢,任何一个Adsense帐户都是不安全的。

总之,我感到委屈和心寒。Google的霸权行径,说明它也是不可信任的。今天,它可以把我的Adsense帐户说关就关,那么明天会不会把我的Gmail帐户也关了呢?......我要考虑再找一个邮箱了。

四、

我还刚刚知道,网站"Chrome迷"的Adsense帐户也被关了,遭遇与我一模一样。真是太讽刺了,这家网站的唯一目的就是宣传Google,所有文章都是原创的,却也被毫不留情地关掉帐户。

我真想问问Google Adsense中国小组的成员:"难道你们都是机器人吗?难道你们看不出来哪些是流氓网站,哪些是正派网站吗?你们是否真的尽职工作了,还是在不负责任地草菅人命?"

我在这里问一声,还有哪些朋友有类似遭遇?请留言或Email告诉我,我觉得可以向Google总部投诉。

五、

我使用Google Adsense已经五年多了,最近一年的收入是400多美元。我用这笔钱支付这个网志的域名和主机费用。

现在,这笔收入没了,而且根据Google的政策,我已经上了它的Adsense黑名单,不得再次申请加入,所以必须另找收入来源了。我并不指望这个网志赚钱,但是确实希望它能够自给自足,不要让我往里面贴钱。

于是,我考虑加入其他广告联盟。国内最大的是百度联盟。我填了申请表,很快就有回音了。

"您好:

很抱歉!您的网站或软件尚不符合百度联盟的要求,暂时不能通过审核。

未通过原因:

您的网站在内容方面有待完善和提高,我们暂时不能通过您的申请。联盟在审核过程中,会根据您的网站综合质量进行考量,未通过原因包括(但不限于)用户体验度、原创度、内容更新周期等因素。建议您完善后再申请联盟此项业务。

谢谢您的合作!

百度联盟发展部敬上"

好吧,本人是破庙穷和尚,百度看不上眼也很自然。另觅高枝就是了。

六、

现在,网站上原来的Adsense广告位,我放的是淘宝联盟的广告。

它的付款条件非常苛刻,按时长展示不付款,按点击也不付款,只有浏览者完成交易后才付给你提成费。我估计很可能一分钱也拿不到。

所以,我现在出售广告位。如果你愿意在我的网志上做广告,欢迎与我联系,价格优惠。

七、

除了广告以外,我还做了一个决定。

我一直想尝试"小额支付"的功能。也就是说,如果你读了我的文章,觉得对你有帮助,我欢迎你向我支付一小笔金钱作为回报。我决定把这个功能做出来。

一开始,我想用的是支付宝的捐赠按钮。但是很不幸,早在两年前,支付宝就不再提供这个按钮了。现在的政策是,只有"慈善目的"才能使用。如果你打电话问支付宝客服"什么是慈善目的",她会说:"请你出示国家相关机关提供的慈善资质证明"。

所以,我只能选择Paypal了。(更新:经过网友sonic提醒,发现"支付宝担保交易"可以达到这个功能。)

每篇文章的页面上,现在增加了两个按钮:一个是人民币按钮支付宝担保交易(支付宝平台),另一个是美元按钮Paypal(Paypal平台)。

每篇文章的价格是0.99元人民币,或者0.30元美元。你读完我的文章以后,如果觉得它值这个价,欢迎付费。谢谢。

这不仅是我解决网站收入问题的一种手段,也是一个实验。一年之后,我会公布一共收到多少钱。如果微支付这条路能够走得通,就会鼓励更多的人在网络上提供高质量的内容,逐步改变中文网志圈的生态环境。

八、

在中国维护一个独立网志,是一件如此艰难的事情。你要面对政府的刁难、市场回报的稀少、知识共享氛围的缺失、高质量读者的沉默、以及垃圾留言的轰炸,更要面对内心的孤寂。

转眼间,这已经是我写网志的第九个年头了。那么多的不利条件,我都经历过来了,期间有欢乐,也有失落,都默默地转化成一篇篇文字,记录着岁月的流逝。

有人问海盗湾的创始人:"你们为什么要建立这个网站?"他们回答,这是一项长期的行为艺术项目。我想这个网志也是,尽管遭受的打击一个接着一个,但是我还没放弃信念,还会写下去,希望自己能够走得更远。再远一点。

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(完)

 

http://www.szemba.cn

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相理论总结智能在线预约挂号系统相理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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!
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