Facebook rolls out new advertising products
Notice bibliographique
Résumé
Facebook's betting ad money is better spent on mobile devices than on TV, and ahead of New York's Advertising Week conference, the company announced several new advertising products that're designed to capture some of the more than $70B being spent on television advertisement. Mobile ads already bring Facebook more than 3 quarters of its annual ad revenue, with digital video ad spending growing more than 5 times faster than spending on television ads, according to Reuters. Facebook's new ad-buying option's going to be called Target Rating Point buying, or T-R-P buying. 'Advertising Age' says it's a new spin on the nielson gross rating points that TV advertisers've been using for decades. Ad buyers'll need to call a Facebook sales rep, tell them the target audience and what share of that audience they want to buy ads for. Facebook says it's a lot like a traditional TV-buy, where advertisers submit their goals and budget, but the company says it's got a millenial audience that TV-advertising can't reach anywhere else. Facebook also announced a new kind of mobile polling, asking people whether they remember an ad and whether it led them to buy a product. It also introduced another new ad-buying option called \Brand Awareness Optimization.\ Facebook says that'll use special algorithms to put advertising campaigns in front of a specifically targeted profile of people. Facebook says TRP-buying'll be available in all the same markets that digital ad ratings from nielsen are already available, including the UK, Australia, France, Canada, Italy, Germany, Brazil and the United States. The new buying options begin this year with Facebook's video ads, and will extend to ads on Instagram in the first quarter of next year.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,011 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».