Рубрика «Блог компании Surfingbird»

Hearst Shkulev Media: «Нужно делать контент для людей, а не для поисковых систем» - 1

Руководитель проектов Hearst Shkulev Media Артем Амелин рассказал, чем отличается аудитория в диджитал и принте, как адаптировать контент под разные типы читателей, и как выстроить под эти задачи аналитику и работу редакции.
Читать полностью »

image

В этом году мы с Digital BBDO работали над рекламными кампаниями Ростелекома. В результате эффективность рекламы выросла на 10-20%. В статье большой комментарий от BBDO, зачем нативная реклама нужна b2c.Читать полностью »

image

Сегодня необходимо хотя бы в общих чертах иметь представление о мире big data. Мы отобрали публикации, в которых доступно объясняют, что такое большие данные и как их используют. Статьи рассчитаны, скорее, на новичков, но и люди, разбирающиеся в теме, смогут найти для себя интересные (или просто забавные) кейсы.
Читать полностью »

image

Pew Research Center, американская некоммерческая организация, проводящая исследования в области социальных и демографических проблем, опубликовала результаты анализа рынка новостных медиа в США. Публикуем перевод статьи TechCrunch, который выбрал из отчета самое важное.Читать полностью »

В этом году дизайн поменял РБК, Риа Новости, перезапустился Life.ru. Мы собрали в одном материале главные редизайны российских и западных новостных площадок. С картинками «До» и «После» и комментариями команд о том, зачем они изменили сайт.

Российская газета

image
Читать полностью »

8 лекций, которые помогут разобраться в машинном обучении и нейросетях - 1

Мы собрали интересные лекции, которые помогут понять, как работает машинное обучение, какие задачи решает и что нам в ближайшем будущем ждать от машин, умеющих учиться. Первая лекция рассчитана скорее на тех, кто вообще не понимает, как работает machine learning, в остальных много интересных кейсов.Читать полностью »

image

Как правило, статьи о кешировании начинаются за здравие, а заканчиваются LRU кешем. Попробуем переломить эту тенденцию? Начнем с того, чем LRU плох, а закончим за здравие. Я надеюсь.

Вне зависимости от того, строите ли вы хайлоад сервис для миллионов посетителей или проектируете мобильное приложение, пишите операционную систему или СУБД — ключевое звено, влияющее на конечную стоимость системы и на отзывчивость интерфейса/сервиса — это кеш.

Спрашивая на собеседованиях какие алгоритмы кеширования вы знаете — как правило слышишь в ответ, ммм… LRU Cache… Зато если спросить про алгоритмы сортировки, вероятность услышать что-то помимо «Пузырек» — значительно выше. Человек готов потратить несколько дней на поиск оптимальной библиотеки ресайза изображений или веб фреймворка, не понимая, что реализовав эффективный кеш, он может взять в принципе любую библиотеку со схожими характеристиками, так как кеш — минимизирует обращения к ней, сгладив разницу в быстродействии.

Для Relap.io, как для хайлоад сервиса, кеширование особенно важно. Например, вчера мы показали рекомендации на различных сайтах 789301033 раз. Поэтому у нас густо обмазано кешем все: рекомендации, картинки, реклама и так далее.

Не все кеши одинаково полезны

Хороший пример LRU Cache.

На конкурсы алгоритмов его обычно не берут. Никто не хочет иметь ничего общего с неудачником. Сложно придумать более неэффективный алгоритм. Единственный алгоритм, у которого LRU Cache выигрывает по эффективности — это, наверно, просто очередь, например, FIFO. Тем не менее, LRU встроен везде и всюду как дефолтный и, к сожалению, часто единственный алгоритм, так как он прост в реализации.

Вам хотелось бы пользоваться сайтом, приложением или операционной системой, которая тормозит, неэффективна и жрет ресурсы как не в себя, но зато она написана на простом в реализации языке, например, условном бейсике? Если нет — добро пожаловать под кат.
Читать полностью »

image

В Университете штата Огайо в США решили выяснить, как именно на нас влияет таргетированная реклама. Оказалось, что психологические эффекты от поведенческого таргетинга намного сильнее, чем мы думали. Мы перевели для вас статью ContentStandard об этом исследовании.

Если коротко: Пользователь лучше относится к рекламе, если понимает, почему вы ее ему показываете.
Читать полностью »

image

8 из 10 крупнейших издательских домов Германии работают над созданием единой базы данных о своих читателях. Паралллельно данные о пользователях объединяют The Guardian, CNN, Financial Times, Reuters и The Economist.Читать полностью »

image

Drive.ru и Drive2.ru — крупнейшее медиа об авто и сообщество, где пользователи пишут обо всем, что связано с автомобилями. Оба проекта используют рекомендательные технологии Relap.io. Мы расспросили Юрия Белоусова, директора по развитию проектов, как у них все устроено.

О чем говорили:

— Об истории проекта.

— О посещаемости и трафике.

— О деньгах и рекламе.

— О пользовательском контенте и СМИ 3.0.

— Как DRIVE2 помогает продавать авто.

— О достигнутом и планах.
Читать полностью »