广告投放推广怎么投放？-招聘街

一、广告投放推广怎么投放？

广告投放推广方法如下：

选准目标受众群体投放广告前，首先需要明确目标受众群体，不同受众群体受到的广告效果也不同，因此需要根据目标受众的特征选择合适的投放媒介、广告形式和内容，提高广告的投放效果。

选择合适的广告创意广告创意是广告投放的核心，好的广告创意不仅能吸引受众，还能提高转化率。在选择广告创意时，需考虑到广告形式、内容、语言表达等方面，让广告与目标受众的需求相匹配，提高投放效果。

精准投放地域与时间时间受众流量的变化也不相同，因此需要根据受众流量变化趋势，精确选择广告投放的时间和地域。这样可以提高广告的曝光率和转化率，同时也可以降低广告的投放成本。

采用效果评估与调优针对不同的广告投放渠道，需采用不同的效果评估指标，从广告的曝光量、点击量、转化量、成本等方面对广告投放效果进行评估。同时，还需根据评估结果进行针对性的调整和优化，提高广告投放效果。

二、广告投放怎样做到精准投放？

1对已有用户进行用户画像。了解目标用户是谁、分布在哪儿，以便精准投放。2选择合适的投放渠道。合适的渠道会让广告效果事半功倍。举个例子：老年保健品广告会选择在广播、报纸、老年杂志投放，而不是百度、豆瓣。3了解所投放的新媒体的用户群。举个例子：二更食堂的文章大多是情感类，文章内容大多面向单身女性；所以，二更食堂的用户群（粉丝）可初步判断为：18-30岁的女性。如果要推广面向青年人群体的产品，在该自媒体投放就很合适。4选择优质新媒体（或新媒体广告平台）进行投放。优质自媒体的特点：能持续输出优质内容（以带原创标签为佳）、粉丝活跃度高、广告少且没有硬广。优质的新媒体广告平台的特点：不会推荐营销号。营销号的数据水分大、价格高、效果差。一定要选择能持续输出优质内容的新媒体进行投放但这类新媒体比较分散。可通过口碑街来找。

三、投放方案

投放方案的重要性及其影响

对于任何一个企业来说，制定一个有效的广告投放方案是非常重要的。一个好的投放方案可以帮助企业吸引更多的目标受众，提高品牌知名度以及销售业绩。在当今竞争激烈的市场环境中，一个精心策划的投放方案可以使企业在同行中脱颖而出。

首先，一个好的投放方案可以帮助企业达到广告投放的最佳效果。通过深入分析目标受众的属性和行为特征，企业可以选择最适合的广告平台和媒体来投放广告。通过准确的定位和精准的投放，企业可以最大限度地提高广告的曝光率和点击率，从而将潜在客户转化为实际销售。

其次，一个好的投放方案可以帮助企业控制广告投放的成本。通过合理的策划和选择，企业可以根据自己的预算和市场需求，灵活地调整广告投放方式和频率。优化投放效果的同时，还可以减少不必要的开支，提高广告投放的效益。

另外，一个好的投放方案可以提升企业的品牌价值和知名度。通过选取合适的广告内容和形式，企业可以传递出自己独特的品牌形象和价值观，从而增加消费者对品牌的认知和信任。随着品牌知名度的提升，企业的市场份额和竞争力也会得到进一步的增强。

然而，要制定一个成功的投放方案并不是一件容易的事情。投放方案的制定需要对市场、产品、竞争对手等方面有深入的了解，还需要考虑到不同媒体平台和投放形式的特点。因此，企业通常需要借助专业的营销团队或者广告代理机构来提供专业的咨询和支持。

投放方案的制定步骤

制定一个有效的投放方案并不是一蹴而就的过程，需要经过多个步骤的细致策划和执行。以下是一个典型的投放方案制定流程：

设定目标：在制定投放方案之前，企业首先需要明确自己的广告目标。例如，是否希望提高品牌知名度、增加销售量或者拓展新市场等。
分析受众：通过市场调研和数据分析，了解目标受众的特征和行为习惯。这包括他们的年龄、性别、地理位置、兴趣爱好等方面的信息。
选择媒体：根据目标受众的属性和行为特征，选择适合的媒体平台进行广告投放。这可以包括电视、广播、杂志、报纸、户外广告等多种媒体形式。
确定预算：根据企业的财务状况和市场需求，确定广告投放的预算。要确保预算的合理分配，以达到最佳的投放效果。
策划广告内容：根据品牌定位和目标受众的需求，策划和设计广告的内容和形式。要确保广告内容能够引起目标受众的兴趣和共鸣。
进行测试：在正式投放之前，进行广告的测试和优化。通过实际的用户反馈和数据分析，对广告进行调整和改进。
执行投放：根据制定的投放方案，将广告投放到选择的媒体平台上。要密切监控投放效果，及时调整和优化广告投放。
评估效果：在广告投放的过程中，要定期评估广告的效果和投放的回报。根据评估结果，对投放策略进行调整和优化。

投放方案制定的注意事项

在制定投放方案的过程中，企业需要注意以下几个方面：

与市场趋势相适应：要与市场的变化和趋势保持同步。及时掌握并应对市场上的新兴媒体形式和广告趋势。
充分利用数据分析：通过对广告投放效果的数据分析，了解目标受众的反应和行为习惯。根据数据结果，调整和优化投放策略。
保持创新和独特性：在竞争激烈的市场环境中，要保持创新和独特的广告形式和内容。通过与众不同的广告创意，吸引目标受众的注意力。
与品牌形象相一致：广告的内容和形式要与企业的品牌形象保持一致。通过广告传递出品牌的核心理念和价值观。
不断优化和调整：投放方案不是一成不变的，需要随着市场和受众的变化而进行优化和调整。要根据投放效果和市场反馈，及时调整投放策略。

通过制定一个有效的投放方案，企业可以实现广告投放的最佳效果，提高品牌知名度和销售业绩。投放方案的制定需要充分了解目标受众、选择合适的媒体平台和形式，并进行精确的定位和策划。同时，还需要注意市场趋势、数据分析和品牌一致性等因素。一个成功的投放方案是企业获得市场竞争力和持续发展的关键。

四、电商投放还是游戏投放好

电商投放还是游戏投放好？

随着互联网的迅速发展，各种数字营销方式层出不穷，其中电商投放和游戏投放被认为是两种最具潜力的营销方式之一。那么在选择营销投放策略时，到底是电商投放好还是游戏投放更为合适呢？本文将从不同的角度为您进行分析。

市场对比分析

首先，让我们来看一下电商投放和游戏投放在市场上的现状。随着消费者购物习惯的转变，电商行业迅速崛起，成为各个行业的风向标。电商投放作为推广产品和服务的重要方式，能够直观地将产品信息传达给潜在客户，并促进购买转化。

另一方面，游戏投放则是通过在游戏中嵌入广告或合作推广，吸引玩家的注意力，提升品牌知名度。随着移动游戏的盛行，游戏投放也逐渐成为各大企业关注的焦点。

受众群体分析

在选择投放方式时，需要考虑到目标受众群体的属性和特点。电商投放更适合那些有明确购买需求的用户群体，他们倾向于在搜索信息时选择购买相关产品。

相比之下，游戏投放更适合那些喜欢玩游戏、对新鲜事物感兴趣的年轻用户群体。通过在游戏中巧妙地布置广告，可以更好地吸引这部分受众的注意力，提升品牌忠诚度。

投放效果分析

投放效果是衡量广告投放是否成功的重要指标之一。对于电商投放来说，可以通过点击率、转化率等指标来评估广告效果。一些经典的电商投放方式如SEM、SEO等，能够有效提升广告的曝光度和点击量。

而对于游戏投放来说，关键指标则可能包括广告在游戏中的曝光时长、互动次数等。游戏投放更注重用户体验和情感共鸣，通过创意的广告形式引起用户共鸣，从而提升广告效果。

成本效益分析

最后，让我们来看一下电商投放和游戏投放在成本效益上的比较。一般来说，电商投放需要支付点击费用或展示费用，成本相对较高；而游戏投放可能需要与游戏开发商或平台合作，成本也不菲。

然而，从长远来看，电商投放可能会带来更直接的销售收益，能够快速回本；而游戏投放则更注重品牌塑造和用户忠诚度的提升，需要较长时间的持续投入，成本效益相对较低。

结论

综上所述，电商投放和游戏投放各有优劣，选择合适的投放方式需要根据自身行业特点和目标受众群体来做决策。无论选择哪种方式，都需要不断优化投放策略，提升广告效果，实现营销目标。

五、mahout面试题？

之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。

训练数据：

Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis

D1 Sunny Hot High Weak No

D2 Sunny Hot High Strong No

D3 Overcast Hot High Weak Yes

D4 Rain Mild High Weak Yes

D5 Rain Cool Normal Weak Yes

D6 Rain Cool Normal Strong No

D7 Overcast Cool Normal Strong Yes

D8 Sunny Mild High Weak No

D9 Sunny Cool Normal Weak Yes

D10 Rain Mild Normal Weak Yes

D11 Sunny Mild Normal Strong Yes

D12 Overcast Mild High Strong Yes

D13 Overcast Hot Normal Weak Yes

D14 Rain Mild High Strong No

检测数据：

sunny，hot，high，weak

结果：

Yes=》 0.007039

No=》 0.027418

于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。

基本思想：

1. 构造分类数据。

2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。

3。将要检测数据转换成vector数据。

4. 分类器对vector数据进行分类。

接下来贴下我的代码实现=》

1. 构造分类数据：

在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。

数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak

2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。

3。将要检测数据转换成vector数据。

4. 分类器对vector数据进行分类。

这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》

package myTesting.bayes;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;

import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;

import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;

public class PlayTennis1 {

private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";

* 测试代码

public static void main(String[] args) {

//将训练数据转换成 vector数据

makeTrainVector();

//产生训练模型

makeModel(false);

//测试检测数据

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//将测试数据转换成序列化文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};

ToolRunner.run(sffd, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("文件序列化失败！");

System.exit(1);

}

//将序列化文件转换成向量文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};

ToolRunner.run(svfsf, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");

System.out.println(2);

}

public static void makeTrainVector(){

//将测试数据转换成序列化文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};

ToolRunner.run(sffd, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("文件序列化失败！");

System.exit(1);

}

//将序列化文件转换成向量文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};

ToolRunner.run(svfsf, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");

System.out.println(2);

}

public static void makeModel(boolean completelyNB){

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";

String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";

String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(model);

Path label = new Path(labelindex);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

if(fs.exists(label)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(label, true);

}

TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();

String[] params =null;

if(completelyNB){

params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};

}else{

params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};

}

ToolRunner.run(tnbj, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("生成训练模型失败！");

System.exit(3);

}

package myTesting.bayes;

import java.io.IOException;

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;

import org.apache.mahout.common.Pair;

import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;

import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;

import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;

import org.apache.mahout.math.Vector;

import org.apache.mahout.math.Vector.Element;

import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;

import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;

import com.google.common.collect.Multiset;

public class BayesCheckData {

private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;

private static Map<String, Integer> dictionary;

private static Map<Integer, Long> documentFrequency;

private static Map<Integer, String> labelIndex;

public void init(Configuration conf){

try {

String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";

String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";

String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";

String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";

dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));

documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));

labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));

NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);

classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);

} catch (IOException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");

System.exit(4);

}

/**

* 加载字典文件，Key: TermValue； Value：TermID

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {

Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

String name = path.getName();

return name.startsWith("dictionary.file");

}

};

for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());

}

return dictionnary;

}

/**

* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，Key: TermID； Value：DocFreq

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {

Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

return path.getName().startsWith("part-r");

}

};

for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());

}

return documentFrequency;

}

public static String getCheckResult(){

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String classify = "NaN";

BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();

cdv.init(conf);

System.out.println("init done...............");

Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);

TFIDF tfidf = new TFIDF();

//sunny，hot，high，weak

Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();

words.add("sunny",1);

words.add("hot",1);

words.add("high",1);

words.add("weak",1);

int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数

for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {

String word = entry.getElement();

int count = entry.getCount();

Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，

if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){

continue;

}

if (documentFrequency.get(wordId) == null){

continue;

}

Long freq = documentFrequency.get(wordId);

double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);

vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);

}

// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label

Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);

double bestScore = -Double.MAX_VALUE;

int bestCategoryId = -1;

for(Element element: resultVector.all()) {

int categoryId = element.index();

double score = element.get();

System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);

if (score > bestScore) {

bestScore = score;

bestCategoryId = categoryId;

}

classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";

return classify;

}

public static void printResult(){

System.out.println("检测所属类别是："+getCheckResult());

}

六、webgis面试题？

1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用，以及在实际应用中的优势和挑战。

WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统，通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中，实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等，但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。

2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。

我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计，并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力，能够设计和优化WebGIS系统的架构。

3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。

在以往的项目中，我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如，在一次城市规划项目中，我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统，帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外，在一次环境监测项目中，我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统，提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果，帮助政府和公众做出相应的决策。

4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。

我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步，WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能，并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化，为用户提供更好的地理信息服务，助力各行各业的决策和发展。