- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏企鹅号快讯
买量造假成游戏公司心病，这些游戏买量常见造假
在如今这个游戏行业买量当道的时代里，游戏公司对买量的重视程度几乎达到了病态的地步，这不仅给游戏公司产生了巨大的损失，同时也给广大游戏灰色产业人士提供了大量的赚钱机会，买量成为游戏行业中猫腻最多的领域之一 的文章也在游戏行业人士中窜红，其中揭露游戏买量中“撞库”造假的套路让人胆颤惊心，防不胜防。 游戏买量常见的造假手段 游戏公司更应加强监管 在如今的游戏行业中，不少广告公司在与游戏公司签订合同之后，为了轻松的赚取巨额的广告费而不择手段，低成本高收益的买量造假成为了这些广告公司首选的方法。 上诉所说的两种不同买量造假的方式便是游戏公司所常用的招数。 游戏买量造假是如今很多游戏公司都无法避免的情况，虽然无法避免，但是想要分辨出哪些数据有问题也不是一件很难的事情。 只有游戏公司加强对数据的监管，对比同行的买量情况，哪些是异常数据是否造假一目了然。
1.5K50发布于 2018-01-31 腾讯云AI Agent游戏行业实践：从开发提效到买量增长的规模化落地
1.2 素材管理：传统买量的“多→1→多”困局 分析难：日处理100+素材，人工拆解爆款元素（节奏、视觉、文案）精力不足； 生成盲：新素材无数据支撑，试错成本高； 优化断：投放效果与素材特征脱节 undefined数据来源：腾讯云《广告素材AI运营最佳实践》 1.3 买量效果：数据驱动缺失与ROI承压 传统买量依赖人工经验，存在新素材盲投（适配人群错配）、生产无指导（无效创作占比高）、无持续优化 undefined来源：张芸|腾讯云互联网行业技术专家《游戏AI买量素材生成最佳实践与案例分享》 2.3 安全体系：OpenClaw十大防护场景 从看得见（资产风险识别）、能知道（操作审计）、管得住 3.2 买量投放ROI：人群精准匹配与响应提速 某营销客户案例：AI分析+创作后，18-26岁用户占比提升6.2%（绝对值3个百分点），18-26岁男性用户占比提升13.5%，六个人群中四个取得正向优势 ； Agent协同买量：异常响应从半天~3天提速至5分钟（60x提升），人工重复操作下降70%，执行成功率98%+。
10320编辑于 2026-05-10- 来自专栏腾讯大讲堂的专栏
广告归因：买量如何做价值衡量？
（二）确定性归因：iOS 图片来源：后IDFA时代：买量投放、广告变现、归因分析的营销策略 - GameRes游资网 iOS 14.4 前：IDFA IDFA 是 iOS 的广告 ID，在 14.4 SKAN 内置 64 个比特位，可用于追踪不同的事件，图片来源：iOS 14 增长支持方案 SKAN 的局限性包括：只统计用户早期的行为数据，无法准确衡量 LTV；仅包括广告系列层级的数据，不包括广告素材等数据 有效触点归因的影响： 对广告主：将原有的自然量归到了有效触点中，广告主花费增加； 图片参考自【又说广告归因】有效触点归因能推广开的原因分析 对广告主内部：提高投放快手等买量渠道的转化率，会影响品牌广告 ：例如在买量团队在快手投放广告，是按点击+播放3s两种方式归因（抢到原有的自然量），广告转化率提升；具体而言： 对于已使用有效触点的流量来说，流量价值由于纳入了原有的自然量ecpm会上升，广告的模型能拿到更多量 2）价值点： 归因模型：点击归因 + 曝光归因 归因窗口：1天点击+1天曝光；1天点击；7天点击；7天点击+1天曝光。针对不同的广告类型有不同的归因窗口。
5.2K33编辑于 2022-07-06 《KOLKOC与买量投放的深度融合优化指南》
真正的破局之道，在于打破渠道壁垒，将KOL/KOC的内容种草能力与买量投放的流量放大优势形成闭环，从用户认知到转化、从短期增长到长期沉淀，构建一套“信任+精准”双驱动的营销体系。 比如某用户先通过腰部KOC的测评内容了解产品，一周后通过买量广告完成下载，此时需将30%-40%的转化权重分配给KOC，避免高估买量渠道的独立价值。 在品牌冷启动阶段，用户认知度低、市场信任基础薄弱，单一买量投放往往面临转化难、成本高的问题，此时适合采用“KOL破圈+买量精准承接”的组合模式。 在用户增长稳定期，品牌已有一定的市场基础，核心目标是扩大用户规模、提升市场占有率，此时适合采用“KOC规模化种草+买量扩量”的模式。 KOL/KOC营销与买量投放的深度融合，不仅要解决短期增长问题，更要通过持续的内容输出与精准触达，沉淀品牌资产、构建用户信任、搭建私域流量池，实现品牌的可持续发展。
49800编辑于 2025-12-19- 来自专栏Material Design组件
增长黑客7：变现
换了工作以后进入了运营部门中的设计组，为了弄清楚运营的流程，一个月间间断断地看完了《增长黑客》这本书。现将一些重点记录下来方便以后温习 ? 《增长黑客》 获取、激活和留存的终极目标就是从他们身上获取收益，也就是提高用户的终身价值。 ·顾客购买量 ·订单平均金额 ·所购商品类型 除了收益以外，还可以采用其他形式划分群组，分组方式应包括但不限于： ·地点 ·年龄和性别 ·购买的商品类型／使用的功能 ·获客渠道 ·使用设备 ·某个时间段内访问频次 调查用户的需求 增长团队还应该通过调查问卷直接向用户了解每个关键群组最希望看到的产品改进。 增加营收的核心在于向用户提供让他们觉得有吸引力且最能满足他们需求的产品／服务。 人们可能因为礼尚往来而做一些事情：免费升级／免费测评··· ·承诺和一致性——已经采取行动的人更可能再次采取行动：先进行小承诺，再引导完成大金额购买 ·社会认同——不确定时先看别人怎么做：有效评论和有效证言7要素
89930发布于 2019-02-20 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 买地攻略 (25 分)
现给定这一系列土地的标价，请你编写程序，根据客户手头的现金量，告诉客户有多少种不同的购买方案。 输入格式： 输入首先在第一行给出两个正整数：N（≤10 4 ）为土地分割的块数（于是这些块从 1 到 N 顺次编号）；M（≤10 9 ）为客户手中的现金量。
32620编辑于 2021-12-06 - 来自专栏App数据监测
社交买量：归因统计的核心要素与工具
在当今的社交App推广领域，广告买量已成为企业获取用户的重要手段。然而，如何准确衡量这些买量活动的成效，即用户从广告访问到安装后行为的完整转化路径，一直是运营人员关注的焦点。 归因统计是一种评估营销效果的关键技术方案，也因此在社交产品的买量领域中显得尤为重要。社交产品如何在买量领域进行归因统计？重点要关注其中的核心要素和实践工具。 多渠道整合：社交媒体买量通常涉及多个渠道，如微信、微博、抖音等。多渠道整合能够更全面地评估不同平台的贡献度。 二、实践方法与工具在进行社交产品买量的归因统计时，选择合适的工具和策略至关重要，其中，归因统计需要结合第三方工具来实现。例如：跨渠道整合归因：想要在多平台买量，就得知道各个平台分别贡献多少转化效果。 自动调整、持续优化：归因回传是定制买量模型的过程。
65010编辑于 2024-02-01 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 买地攻略 (25 分)
现给定这一系列土地的标价，请你编写程序，根据客户手头的现金量，告诉客户有多少种不同的购买方案。 输入格式： 输入首先在第一行给出两个正整数：N（≤10 4 ）为土地分割的块数（于是这些块从 1 到 N 顺次编号）；M（≤10 9 ）为客户手中的现金量。
20900发布于 2021-09-11 - 来自专栏香菜聊游戏
5月买量报告，5月发行商收入报告
5月手游买量报告 战争、传奇、仙侠、模拟类一直以来都是手游买量市场的主力军，以下盘点重点手游厂商及重点风格手游。 重返帝国是腾讯3月29日推出的策略游戏，5月期间该产品买量强势，位居战争类手游推广榜第四。
66230编辑于 2022-10-31 2025年BEC邮件攻击趋势：攻击量增长15%
BEC邮件趋势：2025年攻击量增长15%商业邮件欺诈（BEC）是一种复杂的钓鱼攻击形式，欺诈者冒充公司高管、员工和财务专业人员，旨在进行数据盗窃和财务欺诈。 总体统计数据与2024年相比，2025年观察到的BEC邮件数量增长了15%。邮件安全云服务平均每月拦截超过3000封BEC邮件，其中7月达到峰值4300封，5月为低谷，拦截了2000封。 邮件安全云服务在2024年和2025年的月度BEC邮件量垃圾邮件诱饵BEC攻击使用不同的主题来立即引起受害者的注意。初始邮件可能从单行文字到详细段落不等。 这凸显了双渠道攻击在BEC活动中的使用日益增长。这是因为与电子邮件相比，移动通信的公司安全控制较少，对骗子具有吸引力。虽然欺诈者要求提供个人联系方式很常见，但我们还遇到了回拨钓鱼。 图7. 带有详细借口的薪资转向攻击释义后的内容BEC活动遵循的模板通常是公式化的，写作风格一致。
19010编辑于 2026-02-04爱奇艺技术实践：基于 StarRocks 释放天玑买量数据价值
背景介绍 天玑买量平台服务于 UG 买量业务，由于业务特性，优化师需要丰富且准确的端内+端外数据来辅助投放决策。 目前买量的数据有来自 UG 数仓的，有来自媒体 MAPI 拉取的，形式上有离线的，也有实时的。 痛点分析：传统多存储架构的困境 天玑买量数据架构主要包含以下数据类型： 业务数据：包括多个渠道的的广告主数据、广告计划数据、广告组数据、广告创意数据，以及极速搭建、资产、任务等相关数据，主要存储于 如下：为了以上场景，我们提供了基于 LLM 的智能化 ChatBI 买量助手工具，优化师可以使用自然语言获取相关数据，但是在建设过程中，由于异构数据源的存在，会使买量助手的构建成本增加。 基于 StarRocks 统一数仓，扩展智能化数据分析场景，协助优化师进行广告优化，提升买量平台效率与质量。
32110编辑于 2025-09-21- 来自专栏Ywrby
7-标识列或自增长列
# 标识列 /* 又称为自增长列 含义：可以不用手动插入值，系统提供默认的序列值 特点： 1. 标识列必须和键搭配（主键，唯一，外键等） 2. 一个表中只能有一个标识列 3.
89710编辑于 2022-10-27 - 来自专栏IT科技
受益互联网出海 汇量科技业绩重回高增长
据汇量科技公司公告，2019-2021年，Mintegral平台收入分别为1.5亿美元、3亿美元、5.8亿美元，年复合增长率达96.56%。 除不断升级Mintegral的技术服务外，汇量科技还坚持向Mintegral为核心的程序化广告技术业务转型，不断深化营销技术，向营销增长的全链路拓展，通过SaaS技术提供买量与变现的闭环服务。 目前，汇量科技已可以提供包含推广、变现、统计、创意等全方位能力的出海SaaS工具包。 买量与变现的闭环服务体系，也为汇量科技带来了可观的业绩。 根据2021年财报显示，汇量科技去年全年营收达7.55亿美元，同比增长46.4%，毛利达1.22亿美元，同比上升48.4%。 中信证券研判，凭借数字营销全球市场规模进一步扩大，以及自身的营销技术闭环的形成，汇量科技作为全球领先的第三方广告技术公司，短期有望持续受益于APP品类拓宽及国内出海浪潮，长期预计将受益于数据分析、用户增长
67020编辑于 2022-07-01 Qwen-7B-chat 全量微调
Qwen-7B-chat 全量微调 修改代码 首先我们要准训练模型的代码，这里我们使用的 modelscope 上的 Qwen-7B-chat 模型，大家自行下载即可。 其实全量微调和 Lora 微调的代码基本一样，都采用了 Trainer 类来进行训练。 只不过在全量微调的时候没有加载 LoraConfig，那我就直接给出代码，如果对代有什么问题，大家可以先自行探索Qwen lora的代码解释，有什么不懂的地方可以提Issue。 /model/qwen/Qwen-7B-Chat/") # 用于处理数据集的函数 def process_func(example): MAX_LENGTH = 128 # Llama分词器会将一个中文字切分为多个 注意： 因为本脚本使用了adam_cpu来加载优化器参数，所以全量微调所需的显存会比较小，但仍然需要使用至少4张24G显存的卡来训练。
56810编辑于 2025-07-17- 来自专栏终码一生
7 种提升 SpringBoot 吞吐量神技！
4 默认 Tomcat 容器改为 Undertow 默认 Tomcat 容器改为 Undertow（Jboss 下的服务器，Tomcat 吞吐量 5000，Undertow 吞吐量 8000） <exclusions Thread.currentThread().getName() + " onCompletion"); } }); return deferredResult; } } 7
92520编辑于 2022-04-25 Atom-7B-chat 全量微调
Atom-7B-chat 全量微调 修改代码 首先我们要准备训练模型的代码，这里我们使用的 modelscope 上的 Atom-7B-chat 模型，大家自行下载即可。 其实全量微调和 Lora 微调的代码基本一样，都采用了 Trainer 类来进行训练。 只不过在全量微调的时候没有加载 LoraConfig，那我就直接给出代码，如果对代有什么问题，大家可以先自行探索Qwen lora的代码解释，有什么不懂的地方可以提Issue。 /model/FlagAlpha/Atom-7B-Chat/") # 用于处理数据集的函数 def process_func(example): MAX_LENGTH = 128 # Llama 注意： 因为本脚本使用了adam_cpu来加载优化器参数，所以全量微调所需的显存会比较小，但仍然需要使用至少4张24G显存的卡来训练。
27110编辑于 2025-07-17- 来自专栏数据猿
DataEye CEO 汪祥斌：游戏行业或将率先进入数据买量时代
数据猿导读 2016年整个游戏行业崛起了一股买量潮流，一些主流广告平台的采量正代替应用市场成为游戏持续获得用户的主力手段。在2017年买量成本还会有更大幅度的提升，竞争将会比2016年更加激烈。 一、流量去中心化之后，买量正取代传统渠道成为游戏行业的主要导流手段 2016年整个游戏行业崛起了一股买量的潮流，一些主流广告平台的采量正代替应用市场成为游戏持续获得用户的主要手段。 从DataEye全年数据的追踪来看，游戏行业买量从年初到年尾成本几乎增长近3倍。一方面买量正成为主要的获得用户手段，而另一方面也加剧了整个采量市场的巨大竞争，造成了买量风险的成倍增加。 二、2016年数据在游戏行业的应用将更加纵深，数据驱动买量或将成为一种新的技术手段，未来成为标配 数据驱动买量将深刻体现在以下几个方面： 1、用户画像的刻画以及数据精准匹配后，大幅降低用户成本 从2016 DataEye CEO ，2005年创办中文开源社区Joomlar，拥有4万活跃开发者； 2011年初年加入腾讯，在互动娱乐部门从事游戏组件及运营支撑系统的核心研发工作，支撑过多款知名游戏的运营工作； 2013年7月
1.1K70发布于 2018-04-23 - 来自专栏算法协议
Centos7批量杀进程
Centos批量杀进程 #列出了当前主机中运行的进程中包含firefox关键字的进程 ps -ef | grep serevr.php| grep -v grep #列出了要kill掉这些进程的命令，并将之打印在了屏幕上 ps -ef | grep serevr.php| grep -v grep | awk '{print "kill -9 "$2}' #后面加上|sh后，则执行这些命令，进而杀掉了这些进程 ps -ef | grep serevr.php| grep -v grep
75820编辑于 2022-01-13 - 来自专栏小麦苗的DB宝专栏
Oracle查询表空间或数据库的增长量
ts.tablespace_name and s.instance_number = 1 and t.name = 'SYSTEM' and s.end_interval_time > sysdate - 7 查看数据库历史增长情况 此处是通过计算数据库所有表空间的历史增长情况来计算数据库历史情况。 to_char(sn.BEGIN_INTERVAL_TIME,'RRRR-MON-DD') order by obj.owner, obj.object_name ; 统计 Oracle 数据库每年数据增长量 dba_segments t; -- 数据文件大小 select sum(t.bytes)/1024/1024/1024/1024 TB from dba_data_files t; 如果需要统计每年的数据库的数据量的增长量 Oracle中并不会记录数据增长的历史，唯一一种可以近似得到数据增长历史的地方是v datafile统计的数据增长量如下： 图片 SQL语句为： SELECT trunc(t.creation_time
2K10编辑于 2023-04-27 - 来自专栏SaaS加速器
增加SaaS收入的7个增长策略
提高 SaaS 产品销售的7个有用的增长营销策略 虽然一些增长型营销策略可以帮助你扩展 SaaS 业务，但是这篇文章已经整合了一些行之有效的营销技巧或者 SaaS 增长策略来产生结果。 据 AppFigures 称，软件开发者正在利用 ASO 策略来提高应用程序的下载量和销售量。这是2020年应用程序营销的一个神奇趋势，它推动着结果——从年初的50% 增长到今年的60% 。 这个数字可能微不足道; 然而，值得注意的是，专家预测到2020年底，每天的应用程序下载量将达到2.5亿次。 搜索量已经从每月3900次增长到2019年的超过70000次，仅仅在三年内就增长了1500%。 你知道吗？ 提供免费试用 参考链接：https://readwrite.com/2020/10/12/7-growth-strategies-that-will-increase-your-small-business-income
1.2K10发布于 2020-11-19
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号