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小程序移动广告推送产品有哪些

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百度云?极光?个推?
国内私募机构九鼎控股打造APP,来就送 20元现金领取地址:http://jdb.jiudingcapital.com/phone.html内部邀请码:C8E245J (不写邀请码,没有现金送)国内私募机构九鼎控股打造,九鼎投资是在全国股份转让系统挂牌的公众公司,股票代码为430719,为“中国PE第一股”,市值超1000亿元。  --------------------------------...
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《程序化广告实战》一 2.2 程序化购买/投放的关键特征
2.2 程序化购买/投放的关键特征 上一节我们介绍了程序化广告的相关规范,相信大家已经能对程序化广告的技术基础有了基本了解了。然而这些毕竟是刚性规范,对于很多流量卖方以及程序化买方,在实际业务开展中还是有点不好拿捏及决策,例如,哪些数据该提供?流量优先级该如何管理?底价该如何设置?所以我们需要对程序化广告中的这些关键点及特征建立清晰认知,尤其是对于卖方诉求、目标人群投放之类的关键特征点的把握,可...
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广告公司革命!
Google超过新闻集团成为WPP最大合作伙伴,美国数字广告支出超过传统电视广告。消费者的注意力和使用习惯去了哪里,钱就会流向哪里。 这一天终于来了。  来自美国互动广告局(Interactive Advertising Bureau,以下简称IAB)的最新消息:2013年美国数字广告支出达到428亿美元,有史以来第一超过传统电视广告。 这一创纪录的数字中有71亿美元是移动广告的贡献,较2012...
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可闭环、可沉淀、可持续的企业级数据赋能体系
简介: 对于所有企业来说,数据决定了基于算力、算法等能做出哪些场景和应用。在本次首席技术官大数据专享会上,友盟+首席产品官林鸣晖围绕业务数据化,数据资产化、资产应用化、应用价值化构建属于企业的可闭环、可沉淀、可持续的数据赋能体系进行分享,基于智能数据采集(U-SDC),用户数据平台(U-CDP),数据开放平台(U-DOP)探讨如何建立企业的数据银行。 一、构建可闭环、可沉淀、可持续的企业级数据赋...
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可闭环、可沉淀、可持续的企业级数据赋能体系
以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。本次分享主要围绕以下两个方面:一、构建可闭环、可沉淀、可持续的企业级数据赋能体系的背景二、开发者数据银行一、构建可闭环、可沉淀、可持续的企业级数据赋能体系的背景1.数据“四化”如何让属于企业自己的不同触点的数据快速形成一个闭环,沉淀串联这些零散的数据能够快速应用去赋能业务?这涉及到四个关键词,一是业务数据化,企业所有触点是否为真,是否被打通。第二是数据资产...
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何鸿凌:电信运营商数据资产及变现探讨
电信运营商在长期的内部精细化管理和精确营销服务的过程中积累了大量的数据资产,这些数据资产在大数据背景下具备外部变现的潜质。本文分析了这些数据资产的状况,并探讨了几种数据变现模式。 一、电信运营商数据资产情况及分析 资产是指由企业过去交易或事项形成的,由企业拥有或控制的,预期会给企业带来经济利益的资源。电信运营商的数据资产就是指那些在服务客户和进行内部管理的时候,由IT系统产生的数据,这些数据会...
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老将李伟:我所见证的移动安全历史
       得以见证一个行业破土而出,从孱弱到璀璨,是职业生涯的某种幸运。这也许会成为值得珍藏的回忆标本。 李伟就是这样一名移动安全的老兵。在移动安全这个概念诞生之前的1998年,他正坐在摩托罗拉的办公室里,为寻呼机的系统开发核心组件。现在回想起来,中国的移动科技爆发,似天水荡平川,正是始于哪些人们腰间的“小黑盒”。就这样,他和中国最早的移动设备,以及现在已经到了知天命之年的第一批移动通信用...
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Facebook如何运用机器学习进行亿级用户数据处理
2017年末,Facebook应用机器学习组发布最新论文,对整个Facebook的机器学习软硬件架构进行了介绍。纵览全文,我们也可以从中对Facebook各产品的机器学习策略一窥究竟。论文中涉及到机器学习在全球规模(上亿级数据处理)上的全新挑战,并给出了Facebook的应对策略和解决思路,对相关行业和研究极其有意义。 摘要 机器学习在Facebook的众多产品和服务中都有着举足轻重的地位。 本...
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带你读《增长密码:大型网站百万流量运营之道》之一:引言
增长密码:大型网站百万流量运营之道点击查看第二章|第1章| 引言 2019年1月10日召开的“第二届中国域名发展大会”上,工信部信息通信管理局副巡视员游建青透露:“我国域名注册总数超过4千万,其中中国国家域名注册量超过了2000万,在世界域名市场名列前茅。”随着互联网时代的来临,诞生了许许多多的网站。根据CNNIC数据显示,截至2018年6月,中国网站数量为544万个,半年增长率为2.0%。而其...
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在Twitter“玩”数据科学是怎样一种体验
◆ ◆ ◆ 引子  2015年6月17日是我在Twitter工作两周年的纪念日。回想起来,两年间,数据科学在Twitter的应用方式和范围发生了很大变化: 许多Twitter的非机器学习主导的核心产品中,机器学习的比重正在不断增加(例如“While you were away” 功能——Twitter把你下线时可能错过的头条推文推送到你的个人首页)。 工具的智能化上,Pig已经过时了...
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2020年了,跨平台开发框架现在怎样了?

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