当前位置: 首页 > news >正文

Mintegral数据洞察:全球中轻度游戏市场与创意更新频率

    基于2024年3月大盘数据,汇量科技数据研究中心发现,超休闲品类仍是投流中轻度手游的中流砥柱。而投流力度较大的其他细分品类里,可以看到棋牌、模拟经营、非4X策略以及合成+X游戏的身影,这些品类是近年来经常出现融合玩法的新兴赛道,也呈现出「重度游戏变轻」、「轻度游戏变重」的混合休闲趋势。

    Mintegral作为汇量科技旗下的程序化广告平台,在其最新的《创意风向标》中指出,中轻度游戏的创意素材制作需紧跟市场脉搏。开发者可以考虑完整展示游戏流程,并在素材中巧妙融入吸睛剧情和震撼视听效果,以凸显游戏特色,迅速捕获用户注意力。此外,值得注意的是,全球中轻度游戏互动素材的更新周期平均为42天,而东南亚市场更是以每20天的高频更新。

    在投放实操中,开发者通常还会面临不同国家地区的买量、变现、产品等多端数据庞杂等问题,单纯依靠人工统计和分析这些多维数据不仅耗费大量人力、精力,还有可能错漏或导致买量和变现数据脱节。

     因此,对于开发者而言,利用高效的创意模板工具和跨渠道投放工具,可以显著提升辨别出优质创意与优质渠道的效率,以适应快节奏的市场变化。

    Mintegral程序化广告平台作为汇量科技的核心业务,通过基于机器学习的精准的数据分析和用户行为洞察,为广告主提供全面而智能的移动应用增长方案。主要竞争力在于其对用户"即时兴趣"的建模和预估能力。在人群定向方面,基于机器学习算法,平台可处理脱敏的长短期用户行为数据,全面捕捉用户的动态偏好,确保广告内容与用户需求高度相关。

    此外, Mintegral通过结合上下文信息,深入分析目标受众、营销环境以及产品或服务的相关背景因素,实现深层次的用户理解和精准定向。同时,平台的广告推荐技术采用前链路和后链路预估模型,细分受众群体,优化广告效果,提升转化率。

相关文章:

Mintegral数据洞察:全球中轻度游戏市场与创意更新频率

基于2024年3月大盘数据,汇量科技数据研究中心发现,超休闲品类仍是投流中轻度手游的中流砥柱。而投流力度较大的其他细分品类里,可以看到棋牌、模拟经营、非4X策略以及合成X游戏的身影,这些品类是近年来经常出现融合玩法的新兴赛道…...

贝锐蒲公英异地组网:降低建筑工地远程视频监控成本、简化运维

中联建设集团股份有限公司是一家建筑行业的施工单位,专注于建筑施工,业务涉及市政公用工程施工总承包、水利水电工程施工总承包、公路工程施工总承包、城市园林绿化专业承包等,在全国各地开展有多个建筑项目,并且项目时间周期可能…...

大模型训练学习笔记

目录 大模型的结构主要分为三种 大模型分布式训练方法主要包括以下几种: token Token是构成句子的基本单元 1. 词级别的分词 2. 字符级别的分词 结巴分词 GPT-3/4训练流程 更细致的教程,含公式推理 大模型的结构主要分为三种 Encoder-only(自编…...

Linux C/C++时间操作

C11提供了操作时间的库chrono库,从语言级别提供了支持chrono库屏蔽了时间操作的很多细节,简化了时间操作 Unix操作系统根据计算机产生的年代把1970年1月1日作为UNIX的纪元时间,1970年1月1日是时间的中间点,将从1970年1月1日起经过…...

AI绘画工具

AI绘画工具:技术与艺术的完美融合 一、引言 随着人工智能技术的飞速发展,AI绘画工具作为艺术与技术结合的产物,已经逐渐从科幻的概念变成了现实。这些工具不仅改变了传统绘画的创作方式,还为人们带来了全新的艺术体验。本文将详…...

图相似度j计算——SimGNN

图相似性——SimGNN 论文链接:个人理解:数据处理: feature_1 [[1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], # "A"[0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], # "B"[0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0] # "C" 第二个循环&#xff…...

大模型创新企业集结!百度智能云千帆AI加速器Demo Day启动

新一轮技术革命风暴席卷而来,为创业带来源源不断的创新动力。过去一年,在金融、制造、交通、政务等领域,大模型正从理论到落地应用,逐步改变着行业的运作模式,成为推动行业创新和转型的关键力量。 针对生态伙伴、创业…...

阿里云对象存储oss——对象储存原子性和强一致性

在阿里云对象存储oss中有俩个很重要的特性分别是原子性和强一致性。 原子性 首先我们先聊一下原子性,在计算机科学中,原子性(Atomicity)是指一个操作是不可分割的最小执行单元,要么完全执行,要么完全不执行…...

星戈瑞 CY5-地塞米松的热稳定性

CY5-地塞米松作为一种结合了荧光染料CY5与药物地塞米松的复合标记物,其热稳定性是评估其在实际应用中能否保持结构完整和功能稳定的参数。 热稳定性的重要性 热稳定性是指物质在受热条件下保持其物理和化学性质不变的能力。对于CY5-地塞米松而言,良好的…...

MongoDB CRUD操作:地理位置查询

MongoDB CRUD操作:地理位置查询 文章目录 MongoDB CRUD操作:地理位置查询地理空间数据GeoJSON对象传统坐标对通过数组指定(首选)通过嵌入文档指定 地理空间索引2dsphere2d 地理空间查询地理空间查询运算符地理空间聚合阶段 地理空…...

mysql启动出现Error: 2 (No such file or directory)

查看mydql状态 systemctl status mysqlThe designated data directory /var/lib/mysql/ is unusable 查看mysql日志 tail -f /var/log/mysql/error.logtail: cannot open ‘/var/log/mysql/error.log’ for reading: No such file or directory tail: no files remaining 第…...

上位机图像处理和嵌入式模块部署(f407 mcu中的项目开发特点)

【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing 163.com】 和soc相比较,mcu的项目规模一般不算大。因为,soc项目中,从规划、硬件开发、驱动、应用端、服务器端到测试&…...

插入排序—Java

插入排序 基本思想 &#xff1a;代码实现 基本思想 &#xff1a; 实现数组从小到大排从第二个数开始跟前面的数比较 找到合适的位置插入 后面的数往后推移 但推移不会超过原来插入的数的下标 代码实现 public static void InsertSort(int[] arr) {for(int i 1;i<arr.len…...

c语言速成系列指针上篇

那么这一篇文章带大家学习一下c语言的指针的概念、使用、以及一些注意事项。 指针的概念 指针也就是内存地址&#xff0c;指针变量是用来存放内存地址的变量。就像其他变量或常量一样&#xff0c;您必须在使用指针存储其他变量地址之前&#xff0c;对其进行声明。 大白话讲解…...

c++ 里函数选择的优先级:普通函数、模板函数、万能引用,编译器选择哪个执行呢?

看大师写的代码时&#xff0c;除了在类里定义了 copy 构造函数&#xff0c;移动构造函数&#xff0c;还定义了对形参采取万能引用的构造函数&#xff0c;因此有个疑问&#xff0c;这时候的构造函数优先级是什么样的呢&#xff1f;简化逻辑测试一下&#xff0c;如下图&#xff0…...

网鼎杯 2020 玄武组 SSRFMe

复习一下常见的redis主从复制 主要是redis伪服务器的选择和一些小坑点 <?php function check_inner_ip($url) { $match_resultpreg_match(/^(http|https|gopher|dict)?:\/\/.*(\/)?.*$/,$url); if (!$match_result) { die(url fomat error); } try { …...

纪念日文章:我的博客技术之路——两年回望

两年前的今天&#xff0c;我怀揣着对技术的热情和对知识的渴望&#xff0c;在CSDN这片技术的沃土上&#xff0c;播下了属于我自己的种子——“技术之路”https://jiubana1.blog.csdn.net/ 这个博客不仅是我个人技术成长的见证&#xff0c;更是我与广大技术爱好者交流、学习的桥…...

course-nlp——6-rnn-english-numbers

本文参考自https://github.com/fastai/course-nlp。 使用 RNN 预测数字的英文单词版本 在上一课中&#xff0c;我们将 RNN 用作语言模型的一部分。今天&#xff0c;我们将深入了解 RNN 是什么以及它们如何工作。我们将使用尝试预测数字的英文单词版本的问题来实现这一点。 让…...

qnx 查看cpu使用

http://www.qnx.com/developers/docs/7.1/index.html#com.qnx.doc.neutrino.utilities/topic/h/hogs.html 【QNX】Hogs命令使用总结-CSDN博客 hogs hogs -S c #按照cpu排序 hogs -S m #按照内存排序 hogs -s 2 869113958 查看某一进程 hogs -% 10c 只看cpu超过…...

设备上CCD功能增加(从接线到程序)

今天终于完成了一个上面交给我的一个小项目&#xff0c;给设备增加一个CCD拍照功能&#xff0c;首先先说明一下本次使用基恩士的CCD相机&#xff0c;控制器&#xff0c;还有软件&#xff08;三菱程序与基恩士程序&#xff09;。如果对你有帮助&#xff0c;欢迎评论收藏&#xf…...

MySQL 隔离级别:脏读、幻读及不可重复读的原理与示例

一、MySQL 隔离级别 MySQL 提供了四种隔离级别,用于控制事务之间的并发访问以及数据的可见性,不同隔离级别对脏读、幻读、不可重复读这几种并发数据问题有着不同的处理方式,具体如下: 隔离级别脏读不可重复读幻读性能特点及锁机制读未提交(READ UNCOMMITTED)允许出现允许…...

macOS多出来了:Google云端硬盘、YouTube、表格、幻灯片、Gmail、Google文档等应用

文章目录 问题现象问题原因解决办法 问题现象 macOS启动台&#xff08;Launchpad&#xff09;多出来了&#xff1a;Google云端硬盘、YouTube、表格、幻灯片、Gmail、Google文档等应用。 问题原因 很明显&#xff0c;都是Google家的办公全家桶。这些应用并不是通过独立安装的…...

数据链路层的主要功能是什么

数据链路层&#xff08;OSI模型第2层&#xff09;的核心功能是在相邻网络节点&#xff08;如交换机、主机&#xff09;间提供可靠的数据帧传输服务&#xff0c;主要职责包括&#xff1a; &#x1f511; 核心功能详解&#xff1a; 帧封装与解封装 封装&#xff1a; 将网络层下发…...

ardupilot 开发环境eclipse 中import 缺少C++

目录 文章目录 目录摘要1.修复过程摘要 本节主要解决ardupilot 开发环境eclipse 中import 缺少C++,无法导入ardupilot代码,会引起查看不方便的问题。如下图所示 1.修复过程 0.安装ubuntu 软件中自带的eclipse 1.打开eclipse—Help—install new software 2.在 Work with中…...

深度学习习题2

1.如果增加神经网络的宽度&#xff0c;精确度会增加到一个特定阈值后&#xff0c;便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么&#xff1f; A、即使增加卷积核的数量&#xff0c;只有少部分的核会被用作预测 B、当卷积核数量增加时&#xff0c;神经网络的预测能力会降低 C、当卷…...

自然语言处理——文本分类

文本分类 传统机器学习方法文本表示向量空间模型 特征选择文档频率互信息信息增益&#xff08;IG&#xff09; 分类器设计贝叶斯理论&#xff1a;线性判别函数 文本分类性能评估P-R曲线ROC曲线 将文本文档或句子分类为预定义的类或类别&#xff0c; 有单标签多类别文本分类和多…...

算法打卡第18天

从中序与后序遍历序列构造二叉树 (力扣106题) 给定两个整数数组 inorder 和 postorder &#xff0c;其中 inorder 是二叉树的中序遍历&#xff0c; postorder 是同一棵树的后序遍历&#xff0c;请你构造并返回这颗 二叉树 。 示例 1: 输入&#xff1a;inorder [9,3,15,20,7…...

前端调试HTTP状态码

1xx&#xff08;信息类状态码&#xff09; 这类状态码表示临时响应&#xff0c;需要客户端继续处理请求。 100 Continue 服务器已收到请求的初始部分&#xff0c;客户端应继续发送剩余部分。 2xx&#xff08;成功类状态码&#xff09; 表示请求已成功被服务器接收、理解并处…...

MeanFlow:何凯明新作,单步去噪图像生成新SOTA

1.简介 这篇文章介绍了一种名为MeanFlow的新型生成模型框架&#xff0c;旨在通过单步生成过程高效地将先验分布转换为数据分布。文章的核心创新在于引入了平均速度的概念&#xff0c;这一概念的引入使得模型能够通过单次函数评估完成从先验分布到数据分布的转换&#xff0c;显…...

多模态大语言模型arxiv论文略读(110)

CoVLA: Comprehensive Vision-Language-Action Dataset for Autonomous Driving ➡️ 论文标题&#xff1a;CoVLA: Comprehensive Vision-Language-Action Dataset for Autonomous Driving ➡️ 论文作者&#xff1a;Hidehisa Arai, Keita Miwa, Kento Sasaki, Yu Yamaguchi, …...