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。
1.2 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%+。
从广告投放到转化的过程,核心依赖于三个步骤: 第 3 步:用户设备在点击广告时,将广告 ID 、用户信息发送给归因平台; 第 7 步:新装的 APP 启动后,将广告 ID、用户信息发送给归因平台; 第 8 (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
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。
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。
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。
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8. 各种礼品卡诈骗借助生成式AI和释义工具,网络犯罪分子可以根据可用的公司信息(例如地点、可能的宗教从属关系和使用的语言)来定制BEC邮件。
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 这是最后一章啦 ? 《增长黑客》 驱动增长工作永远处在进行时。实现爆发式增长的公司是那些不断突破自我、利用现有成功、把握新机遇并创造良性增长循环的公司。 避免增长停滞 对市场变化反应不够灵敏是想实现长远成功的公司面临的最大威胁。 增长团队就像这些鲨鱼一样,没有持续进行创新,没有持续挖掘用户数据、开展用户调研,没有快速进行试验并得出结论的公司日子都不会长久 不要低估决心的力量 在开始实施新计划之前,团队应该强迫自己再去寻找新的方法
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。
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
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 某流量方用户的不同偏好对于某类游戏的点击与激活的影响 2、买量效率的大幅度提升 目前大部分的买量团队依赖的还是精细化的人工投放,这个过程当中效率是比较低的,而且对于流量优化的手段也只能局限于素材,太过于依赖投放人员的个人经验
dba_hist_snapshot sn where s.obj# = o.obj# and sn.snap_id = s.snap_id and begin_interval_time > sysdate-8 order by begin_interval_time; 查看数据库历史增长情况 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
作者:T客汇 杨丽 关键词:增长黑客 数据 网站:www.tikehui.com 核心提示:创业公司如何在没有品牌实力和资金背景依靠下获取产品的快速增长呢?增长黑客用数据告诉你答案。 目前国内已不乏有公司尝试通过增长黑客来获取产品初期的快速增长,而在这些公司内部往往会设有「增长黑客」的职位,也被称为「用户增长工程师」,「产品经理」,围绕增长展开工作的团队也被称为「增长团队」,其主要职能都与增长密不可分 增长黑客需要一套工具作为增长武器 增长黑客本身是一套产品管理理论框架,并不是一套实践框架,如何才能真正地对公司产生价值呢?除了有一个完善的增长团队,还需要有产品作为内容,工具作为执行手段。 下文就专门列举了国外增长黑客必备的 8 款工具。 1.Quora——通过实际案例,研究增长黑客技能 想要获取增长灵感,请先仔细研究其他公司的成功案例。 8、Tribeboost——增加关注人 创业公司往往会面临如何不断获取用户关注的问题。 Tribeboost 能够在 Twitter 平台上为使用者建立一个观众席。
买量市场越来越难做了。 文/龙之心 刚刚过去的2019年,精细化买量被更多从业者提及。无论是素材制作还是渠道投放,游戏厂商的打法更加深入,买量成本因此持续走高,门槛变高了,想突围也就不那么容易。 借这个机会,这份报告还提炼了Q4国内买量视频广告的几种常见思路,花样繁多的素材之下,买量门槛可以说又抬高了不少。 (Q4广告投放金额手游榜Top 100具体排名可在文末查看) 以类型来区分,Q4广告投放金额Top 100中多达三分之二为RPG手游,策略类占比24%,卡牌占比8%,休闲益智占比7%。 ? 网易位居次席,老产品《率土之滨》《倩女幽魂》保持平稳买量节奏之余,12月上线的新品《梦幻西游三维版》也在加大买量推广节奏。 此外,Top 50中共有29家厂商投放广告的游戏数不多于3款,一方面在于产品荒背景下各家产品本身不多,另一方面或许也反映出集中买量的策略打法在增多。 ? 游戏厂商最青睐哪些买量渠道?
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近年来,在App出海潮越发热烈的背景下,如何适应海外市场并实现“用户增长”与“提高转化”,已成为出海团队需要面临的重大挑战之一。如何在海外市场短时间内快速起量? 这个问题难倒了不少出海创业者,毕竟目前互联网环境下,能够取得成功的大部分App,都是建立在规模化的用户体系下,极度依赖流量生态,比如游戏App的社交性、电商App的外部引流、社交App的分享裂变等,如果不能快速起量, 图片海外起量困难在于,只靠广告或官方运营之类一种方法,难以快速见效,值得尝试的方法或渠道至少还有以下几种:红人推荐、主播推广发动员工或用户传播分享短信、邮件营销裂变活动推广联运发行平台合作第三方应用换量等但如果缺乏有效的流程优化 海外市场即便再复杂,当我们拥有足够透明化的监测方案,投放效果和试错成本就能得到精准把控,再针对多种场景和渠道进行分发测试,海外市场拓展起量将更加游刃有余。
作者:梁爽 提起「摩尔」,大家的第一反应可能是:这是物质的量的单位,当然也有可能是摩尔庄园。 但能想到摩尔定律的人不多。 那到底应该什么时间买电子产品呢?小程序「什么时间买」或许能给你提供很大的帮助。 「什么时间买」对各电子行业内巨头如苹果、索尼、微软、戴尔等的产品进行测评,然后以清晰明了的方式告诉消费者,什么时间买这些电子产品最实惠, ? 如根据什么时间买显示的各方面数据来看,本来大热的 iPhone 7 在 iPhone X和 iPhone 8 / 8 plus 问世后在各方面显得相形见绌,根据什么时间买显示的各方面数据来看而且价格上 7 和 8 也相差不大 ,既然如此,要买不如买 iPhone 8 。
中国市场出货量同比增长66%,与北美市场的出货量相当。 策划&撰写:韩璐 近日市场调研机构Canalys发布最新报告,2020年第一季度全球智能手表出货量达到1430万台,同比增长12%。 报告显示,苹果公司智能手表Apple Watch出货量为520万台,占据36.3%的市场份额,出货量同比下滑13%。 紧跟其后的是华为和三星,华为出货量为210万台,占据市场14.9%的份额,出货同比增长113%,三星出货量达到180万台,市场份额为12.4%,出货同比增长46%。 ? 与此同时,Canalys也作出预测,认为未来几个月内,Apple Watch的总出货量将达到1亿台。 此外,数据显示中国在2020年第一季度的出货量同比增长66%,与北美市场的出货量相当。 对于未来中国市场在智能手表领域的表现,报告指出在eSIM技术和企业的推动下,中国市场将成为2020年智能手表增长的主要来源。
5月6日消息,近日高盛发布了一项最新的研究报告称,随着人工智能的快速发展,对于算力的需求也是越来越高,由此也带来了对于电力需求的大增,预计到2030年,全球AI数据中心对于电力的需求将增长160%,届时美国整体数据中心对于电力的需求量 ,在美国总电力需求当中的占比将从2022年的3%增加至8%,需要额外500亿美元的资本支出。 2030年全球AI数据中心对于电力的需求将增长160% 高盛称,2022年美国来自数据中心的电力需求在总的电力需求当中的份额为3%,但预计到2030年将增加至8%,电力需求年复合增长率为2.4%。 而根据资料显示,2020年美国电力比较充沛的加州电网总发电量达19万GWh,换算下来,每个小时的发电量约为21.7GWh,虽然这个量不小,但是也是不够用。 在2020年8月,受热浪影响,加州在周末还实施了轮流停电措施。如果一下子要增加1亿瓦时能耗的AI数据中心,显然这对于电力系统将会带来巨大的负担。
简介 在Oracle数据库中,我们有时候在分析一些问题时,需要了解哪一些表空间的数据增长了。我们需要快速定位数据量增长较快的用户表空间,或者在哪一些时间段表空间数据量突然飚增了。 dba_hist_snapshot sn where s.obj# = o.obj# and sn.snap_id = s.snap_id and begin_interval_time > sysdate-8 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