通过兴趣标签的设定,我们可以更精准的触达用户,在设置方面哪些是正确的理解()
A.兴趣标签必须进行设置
B.兴趣标签可以不设置
C.兴趣标签对账户投放没有帮助
D.兴趣标签至少选择两项进行设置
A.兴趣标签必须进行设置
B.兴趣标签可以不设置
C.兴趣标签对账户投放没有帮助
D.兴趣标签至少选择两项进行设置
A.可以提升不同标签会员的忠诚度,增强会员的互动
B.可以针对不同标签的会员进行分类管理,使人群划分更清晰
C.精准定位店铺的会员,明确会员的特征
D.针对不同标签的会员做不同的营销
A.能够通过系统自动抓取素材,智能优化和替换创意素材
B.能够将按展现收费自动优化为按点击收费
C.能够通过系统只能调整并提升广告的点击率
D.能够帮助广告主智能结合推广优化目标,自己设定目标出价,通过系统智能优化后,更接近目标出价
商家可以通过钻展系统来圈定这些已打上标签的人群(如一个人在淘宝上经常购买美白面膜,那么在她的身上就会带上“美白面膜”、“女性”等标签),从而实现只把我们的广告创意展现给这部分访客。这部分流量被称作什么流量?
A搜索流量
B通投流量
C定向流量
D标签流量
A.人们读新闻的最终目的是为了通过它了解这个现实社会
B.“客观”的新闻是不存在的,因为它受到社会与文化的制约
C.进入信息社会后,知识密集型产业将会替代劳动密集型产业
D.“仪式”论者对研究怎样更多、更快、更远地传播信息没有兴趣,而关注新闻和消息是如何维护社会和文化传统
A.三者都是依托于店铺服务助手账号进行服务
B.店小蜜无需登录千牛,也能自动运行
C.小T机器人可以智能为买家推荐服饰尺码,针对不同商品回复多样性、针对性答案
D.店小蜜识别更精准,支持关联问题推荐、关联商品答案、一问多答、自定义问题等,解决能力更强大
利用AIRFARE.RAW中的数据。我们的兴趣在于估计模型
其中,θt意味着,我们容许每年的截距有所不同。
(i)用混合OLS估计上述方程,注意包含年度虚拟变量。若Δconcen=0.10,估计fare提高了多少个百分点?
(ii)的通常OLS的95%置信区间是什么?它为什么可能不太可靠?如果你有能计算充分稳健标准误的统计软件,求出β1的充分稳健的95%置信区间。与通常的置信区间相比较,并评论。
(iii)描述log(dist)的二次项出现的情况。特别是,dist取何值时,log(fare)和dit之间开始出现正向关系。[提示:首先计算log(dist)的转折点,然后取指数。]转折点出现在数据范围之外吗?
(iv)现在用随机效应法估计方程。β1的估计值有何变化?
(v)现在用固定效应法估计方程。β1的FE估计值是多少?它为何与RE估计值相当类似?(提示:RE估计的入是多少?)
(vi)指出由ai刻画的两个航线特征(除起降距离之外)。这些特征可能与concenit相关吗?
(vii)你相信航线更集中会提高飞机票价吗?最佳估计值是什么?