Brave浏览器新标签页广告优先级默认值优化解析
2025-05-12 11:25:53作者:秋泉律Samson
背景介绍
在Brave浏览器的最新版本中,开发团队对新标签页广告展示系统进行了一项重要优化——将新标签页广告活动的默认优先级从0调整为10。这一改动看似简单,却对广告展示逻辑产生了深远影响。
技术原理分析
在广告系统中,优先级(priority)是一个关键参数,它决定了不同广告活动之间的展示权重。原先的默认值0实际上等同于暂停广告展示,这会导致:
- 当广告配置中未明确设置优先级时,系统会采用默认值
- 默认值为0意味着这些广告永远不会被展示
- 开发者必须为每个广告活动显式设置优先级才能使其生效
新的默认值10解决了这个问题,它代表了一个中等优先级的展示权重,使得:
- 未设置优先级的广告活动能够正常参与展示竞争
- 系统管理员仍可通过设置更高或更低的优先级来调整展示频率
- 保持了广告系统的灵活性,同时减少了配置负担
实现细节
这项改动主要涉及广告服务组件的以下部分:
- 优先级计算模块:处理广告优先级逻辑的核心组件
- 广告资格判定:根据优先级筛选符合条件的广告
- 展示决策系统:最终选择要展示的广告实例
在技术实现上,系统会:
- 首先收集所有符合条件的广告
- 为每个广告分配优先级(显式设置或采用默认值)
- 根据优先级分组("bucket"机制)
- 在组内随机选择最终展示的广告
验证过程
开发团队通过以下方式验证了这项改动的有效性:
-
测试环境配置:
- 移除了测试广告活动中的优先级设置
- 确保系统必须回退到使用默认值
-
日志分析:
- 确认系统正确识别了默认优先级10
- 验证广告被正常选中并展示
- 检查了完整的广告展示链路
-
跨平台测试:
- 在Linux和Android平台上均进行了验证
- 确保改动在不同操作系统上表现一致
影响范围
这项优化将影响:
- 新创建的广告活动:未设置优先级时将自动获得10的默认值
- 现有配置:已显式设置优先级的活动不受影响
- 展示频率:原先被"静默"的广告现在有机会参与展示
最佳实践建议
基于这项改动,我们建议:
- 显式设置优先级:对于关键广告活动,仍建议明确设置优先级
- 监控展示效果:关注默认优先级广告的表现
- 优先级规划:建立系统的优先级策略(如:5=低,10=中,15=高)
总结
Brave浏览器通过这项看似简单的默认值调整,显著提升了广告系统的可用性和灵活性。这种优化体现了Brave团队对细节的关注,也展示了如何通过小改动带来大影响的技术智慧。对于开发者而言,理解这类底层机制的调整有助于更好地利用平台特性,构建更高效的广告解决方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878