報(bào)紙雜志上廣告的內(nèi)容基本無(wú)效。除了發(fā)表時(shí)的一段時(shí)間，這些廣告將成為歷史，無(wú)人關(guān)注。新媒體廣告用戶的主動(dòng)性，互聯(lián)網(wǎng)引擎本身的時(shí)間優(yōu)先級(jí)，卓展科技大學(xué)的分析數(shù)據(jù)讓新媒體給用戶的信息都是最新的。高轉(zhuǎn)化率就是從廣告變成交易的概率。相比傳統(tǒng)媒體，新媒體廣告連接了強(qiáng)大的電商平臺(tái)，快捷的交易流程，便捷的物流流程，在熱鬧褪去之前就已經(jīng)完成了支付。

互動(dòng)性強(qiáng)相對(duì)于傳統(tǒng)媒體單向發(fā)魚(yú)等餌模式，大數(shù)據(jù)新媒體采用按需推送，受眾可以通過(guò)各種渠道主動(dòng)獲取所需信息廣告。比如用引擎搜索，用手機(jī)app搜索。方便和廣告 模式靈活上網(wǎng)廣告無(wú)處不在，在手機(jī)、電腦、連接器里的LED大屏，還有地鐵，只要打開(kāi)你的屏幕，比如手機(jī)平板電腦。

普通網(wǎng)廣告收費(fèi)如下模式(1)千人印象收費(fèi)模式。在傳統(tǒng)媒體的廣告行業(yè)中，通常以千人成本作為確定這種媒體價(jià)格的依據(jù)廣告。因?yàn)樵诰€網(wǎng)站可以準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)其頁(yè)面的訪問(wèn)量，所以按照訪問(wèn)量收費(fèi)是一種科學(xué)的方法。所以網(wǎng)上廣告沿用傳統(tǒng)媒體廣告一般以廣告為一個(gè)頁(yè)面。

如果a 廣告所有者購(gòu)買30個(gè)CPM，則在廣告 business網(wǎng)站上的廣告 put可被30，000人查看。CPM 模式只按實(shí)際到訪人數(shù)收費(fèi)，可以保證廣告業(yè)主支付的費(fèi)用與到訪人數(shù)直接掛鉤。其次，按CPU收費(fèi)可以促使網(wǎng)站盡可能增加自己頁(yè)面的訪問(wèn)量。第三，可以避免客戶在網(wǎng)站首頁(yè)只想做廣告的弊端，因?yàn)榘凑誄PM的定價(jià)方式，首頁(yè)做廣告的收支比例和其他頁(yè)面做廣告的收支比例是一樣的。

我跳過(guò)了計(jì)算 廣告的最后幾章與技術(shù)相關(guān)的內(nèi)容，但還是覺(jué)得對(duì)業(yè)務(wù)的了解還不夠，所以我又跳回去看了廣告與產(chǎn)品和業(yè)務(wù)相關(guān)的章節(jié)。這里總結(jié)一下，不管。因?yàn)楹竺鏁?huì)涉及到很多業(yè)務(wù)邏輯和產(chǎn)品業(yè)務(wù)，這里先做個(gè)總結(jié)，然后按照這個(gè)主線順序來(lái)講解。廣告產(chǎn)品由于數(shù)據(jù)利用和實(shí)現(xiàn)需求的推動(dòng)，這個(gè)發(fā)展過(guò)程一般分為四個(gè)階段。

隨著受眾導(dǎo)向技術(shù)的發(fā)展，廣告 bit獨(dú)家銷售的執(zhí)行模式也發(fā)生了很大的變化。即使某個(gè)廣告放入了一個(gè)廣告主體思想，也不代表一定要放入同樣的思想，受眾導(dǎo)向也可以在其中發(fā)揮重要作用。比如一個(gè)汽車廠商廣告可能有幾個(gè)系列的產(chǎn)品，比如小型車、緊湊型車、豪華車、SUV等。，而這些車型的潛在買家其實(shí)差別很大。如果能把相應(yīng)的理念傳遞給這些系列的觀眾，就能取得更好的效果。

Da數(shù)據(jù)模式的四種主要類型包括批處理模式、流處理模式和交互處理。1.批處理模式(BatchProcessing):大量的數(shù)據(jù)被分成幾個(gè)小批量進(jìn)行處理，通常采用非實(shí)時(shí)和離線的方式計(jì)算，其用途包括離線數(shù)據(jù)分析和離線/。2.流處理模式(stream processing):For數(shù)據(jù)source，real-time 計(jì)算每個(gè)事件或一組事件的處理結(jié)果可以以極低的延遲進(jìn)行-2

1，large 數(shù)據(jù)(bigdata)，是指在一定時(shí)間范圍內(nèi)，常規(guī)軟件工具無(wú)法捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)的集合，需要新的處理模式具有更強(qiáng)的決策、洞察和流程優(yōu)化能力。大型數(shù)據(jù)無(wú)法由單臺(tái)計(jì)算計(jì)算機(jī)處理，必須采用分布式計(jì)算體系結(jié)構(gòu)，其特點(diǎn)在于對(duì)海量數(shù)據(jù)的挖掘，但必須依賴于cloud 計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云存儲(chǔ)和虛擬化技術(shù)。