WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Разница между Google IMA и GMA

Я хочу добавить рекламу в приложение iOS через DFP (Double Click For Publishers). Кажется, что DFP — это расплывчатое понятие, которое разные люди понимают по-разному. Эти объявления (видео) обычно должны отображаться перед показом контента на некоторой полурегулярной основе, но также могут быть смешаны в пользовательском интерфейсе.

Поиск по запросу "dfp sdk ios" ведет непосредственно к: https://developers.google.com/mobile-ads-sdk/docs/dfp/ios/quick-start (очевидно, синоним GMA)

Но мне также сказали, что на самом деле мне следует использовать Interactive Media Ads (IMA): https://developers.google.com/interactive-media-ads/

Они оба рекламируют поддержку DFP и, кажется, оба имеют возможность видеорекламы.

Я бы предпочел наиболее общее решение для большего контроля, если это возможно (например, методы, обратная связь, область отображения), или если я решу, что мне нужно размещать разные «типы» объявлений в разных местах (какой бы тип ни был в данном сдк).

У меня нет представления о конфигурации/серверной стороне, поэтому, возможно, поэтому решение кажется мне таким нечетким.


Этот вопрос больше касается типов рекламных сервисов, которые, как я надеюсь, инкапсулированы библиотекой от разработчиков: Разница между Google Interactive Media Ads (IMA) и Google AdMob

Похоже, это предназначено для маркетологов без технических пояснений: https://developers.google.com/ads/#apps

21.03.2018

Новые материалы

Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..

Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..


Для любых предложений по сайту: [email protected]