互联网本质就是广告,就不要想离开他

互联网的本质在于信息传递,而广告作为信息的一种,自然而然地成为互联网内容的一部分。信息的价值取决于场景匹配程度,随着技术进步,互联网广告的精确性不断提高,用户与企业的体验都将受益于精确匹配的广告。
互联网之所以钟情于广告,根本原因在于互联网的本质就是广告,互联网天然是信息的传递渠道,广告作为一种信息,也很自然的成为互联网传递的内容,信息价值多少取决于场景匹配程度。

互联网广告

看到钛媒体上有一篇论述为何互联网离不开广告的文章《互联网为什么离不开广告:最易变现》,作者认为“广告是互联网产品最易变现的方式之一”,谈到为什么的时候,作者的理由是“不管是搜索引擎还是平台级产品,一些个人网站,移动APP等,都要靠广告来‘生钱’。”所以互联网一定离不开广告。

“最易变现”当然是一个原因,但作者是在以表象说表象,没有触及到根本问题。

比如我要问一句:为什么互联网的广告就最易变现呢?难道就因为国内外众多网站收入的大头都来自广告,就能回答这个问题吗?

这显示是说不通的。在我看来,互联网之所以钟情于广告,根本原因在于互联网的本质就是广告,也就是说在很多人口中歌颂的正在或已经改变世界的伟大创造——互联网,其实质不过是广告的载体。

若说原因。看官莫急,听我逐个道来。

首先,我们明确一下互联网是个什么东西。我认为互联网到目前为止在两个层面上改变了世界:无处不在的通讯;人类知识和物理世界的信息化。从这两个层面来看待互联网的话,你会发现一件事——互联网到目前只是信息的传递!

无论是聊天也好、写文章也好,不管是文字、图片还是视频,互联网无时无刻不在传递信息,而且也只有信息可以传递。如果你把组成世界的几大要素进行分类,不外乎信息、能量和物质,我想问一下,互联网能传递能量吗?互联网能传递物质吗?答案不言而喻。所以,互联网生来就是信息传递的载体,在这个基础上,即时通讯、电子商务、电子支付等等,都是信息传递过程中的延伸。

接下来,我们谈谈广告。

我们一向对于广告没有好感,但却没有想过广告到底是什么。广告先于互联网产生,但不管是报纸时代、广播时代还是电视时代,形式可能各不相同,但广告的本质一直没变——广告不过是一种信息,一种企业传递给消费者的信息。到了互联网时代,广告自然而然的占据了互联网这个信息传递的大渠道。正如上文作者所言,几乎所有互联网公司都借助广告发财,但绝不是上文作者认为的“最易变现”这么简单。

谈到这儿,不妨把上文作者下面的论述也拿过来讨论一下。作者在第二部分里认为互联网用户对广告的态度是“爱、恨、痛”,并列举一系列可能出现的用户场景来说明,那为什么会出现这样的情况呢?作者也没有点明,这里我来补充一下:

我们已经知道广告是一种信息,信息的价值取决于场景。正如一句老话所言:没有所谓的垃圾,只有放错位置的资源。同样,没有所谓的垃圾广告(注意垃圾广告不等于虚假广告),只有没有正确匹配的信息。中国互联网早年无序发展造成了广告泛滥,严重影响了行业发展及用户体验,但现在越来越多的广告商开始专注广告信息的匹配,这样的广告对于用户也是有价值的,至于怎么实现就不再展开。广告精准化的趋势,大家应该能看出来。

我来梳理一下我的逻辑:由于互联网天然是信息的传递渠道,广告作为一种信息,也很自然的成为互联网传递的内容,信息价值多少取决于场景匹配程度,随着技术的不断进步,互联网广告的精确性匹配性将不断提高,用户体验也会越来越好,企业和用户都将享受精确匹配广告的便利,这是一个双赢的结果。所以谁也离不开互联网广告。

写到最后,看到作者最后谈道:“互联网广告之所以存在,最主要的还是用户的需求”,呵呵,不多说了。(本文独家首发钛媒体)

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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