கும்பகோணம் செல்ல முடியாதவர்கள், சென்னை மற்றும் அதன் சுற்றுவட்டாரப் பகுதிகளில் உள்ள இந்த 9 நவக்கிரக கோவில்களை தரிசித்து வழிபடலாம்.

இந்த சென்னை நவக்கிரக யாத்திரையை யாராவது மேற்கொண்டுள்ளீர்களா? உங்களுக்கு மிகவும் பிடித்த தலம் எது?

மேலும் விவரங்களுக்கு:
https://aanmeegam.org/temple/navagraha-thalangal-in-chennai/

https://preview.redd.it/dpyfsy17sf7h1.png?width=995&format=png&auto=webp&s=f29fa239aaa8adb5c5eaf0d1188235f188b63892

திருச்செந்தூர் ஆலயம் என்பது முருகப்பெருமானின் ஆறுபடை வீடுகளில் ஒன்றாகும். கடலோரத்தில் அமைந்துள்ள இத்தலம் பக்தர்களின் நோக்கங்களை நிறைவேற்றும் புனிதஸ்தலம். வரலாறு, கதைகள், வழிபாட்டு முறைகள், தீர்த்தக் கடலின் சிறப்புகள் அனைத்தும் ஒரே இடத்தில்!

If you buy digital, CTV, or retail media, you expect immediate verification. But when it comes to out-of-home (OOH), the industry has historically accepted a delayed, static report with "estimated traffic" figures from three years ago.

That latency makes it incredibly frustrating to blend OOH data cleanly into modern marketing mixed models (MMM) or multi-touch attribution frameworks.

The plumbing is shifting, though. Performance marketers are pushing for independent, data-driven post-campaign validation that mirrors online tracking. To bridge this gap, our team at Moving Walls built MW Measure to treat physical screen networks like an addressable performance channel:

The Verification Blueprint:

• Independent Data Validation: Moving past publisher-reported numbers by relying on multi-sensor, third-party location intelligence to verify exactly when and where ads played.
• Hourly Audience Mapping: Tracking dynamic footfall fluctuations and real-time visibility-adjusted contacts (VAC) during the exact flight windows instead of using static annual averages.
• Turnkey ROI Integrations: Standardizing physical media metrics so data teams can ingest real-world exposure directly into cross-channel conversion pipelines.

If you want a look at the exact mechanics of how real-world screen data is turned into measurable performance analytics, check out the product overview here: MW Measure: Verified OOH Campaign Performance

For the data analysts in here: How are you handling post-campaign OOH verification right now? Are you using mobile location panels for lift studies, or are you still stuck relying on legacy traffic estimates? Let's talk data integrity.

https://preview.redd.it/xp7dcsfose9h1.png?width=800&format=png&auto=webp&s=d2218960b6220c203346226226e012613dc1e1d3

கருட புராணம் மனித வாழ்க்கை, மரணம், கர்ம பலன், யமலோகம், நரகங்கள், இறப்புக்குப் பின் செய்ய வேண்டிய சடங்குகள் போன்ற பல ஆழமான விஷயங்களை எடுத்துரைக்கிறது.

அதே நேரத்தில், நல்ல வாழ்க்கை வாழ்வது எப்படி, பாவங்களைத் தவிர்ப்பது எப்படி, இறைவன் சரணாகதி எவ்வளவு முக்கியம் என்பதையும் உணர்த்துகிறது.

இந்த அரிய பதிவில் கருட புராணத்தின் சாராம்சத்தை தெளிவாக படிக்கலாம். 🙏

#கருடபுராணம் #ஸ்ரீகருடபுராணம் #ஆன்மிக_தகவல் #விஷ்ணுபக்தி #கர்மா #புண்ணியம் #தமிழ்ஆன்மிகம் #Aanmeegam

Hey everyone,

The OpenRTB protocol was fundamentally engineered for a 1:1 digital world—one user, one browser session, one cookie/device ID, one impression.

But as programmatic budgets scale into physical networks like DOOH and in-store retail media, the plumbing feels increasingly clunky. We are essentially trying to force offline, one-to-many physical assets into a framework built for desktop and mobile banners.

From an ad tech infrastructure perspective, the friction points are getting harder to ignore:

• The Multiplier Problem: DSPs are hardwired to expect 1 impression per bid win. For a digital billboard, one ad play might equal 50+ impressions based on live traffic data. Standardizing how bid stream extensions (ext.multiplier) pass through various SSP pipelines to different DSPs without breaking automated bidding logic or pacing is still a complete wild west.
• The Signal Mirage: With MAIDs heavily restricted and third-party cookies gone, passing real-time "signals" back into the bid stream for a physical location is tough. Relying on asynchronous geospatial polygons and mobile location data panels to calculate probability of exposure is a massive departure from the real-time deterministic signals web ad tech is used to.

I work at Moving Walls, and syncing these offline supply pipelines with standard digital DSPs means constantly fighting against legacy web logic embedded in global ad stacks.

For the programmatic engineers, product managers, and yield ops folks in here: How are your platforms handling pDOOH bid requests? Are you seeing major discrepancies in how different DSPs parse impression multipliers, or are you just treating it as a totally siloed channel with custom endpoints? Let's talk backend.

Hey everyone,

Since this sub is still fresh, I wanted to kick things off with a major measurement bottleneck: how do you accurately handle real-world, offline media inside digital attribution frameworks?

For web, mobile, and CTV, we have pixels, cookies, and server-side APIs. But the moment a campaign expands into physical media, like programmatic Out-of-Home (pDOOH) or in-store retail displays - the standard Multi-Touch Attribution (MTA) playbook completely breaks down. You obviously can’t drop a tracking pixel on a physical billboard.

Are most data teams here treating offline exposure strictly as a top-of-funnel awareness variable in a macro Media Mix Model (MMM)? Or are you actively deploying geospatial lift, matched-market testing, or location data to track the actual offline-to-online conversion pipeline?

I work at Moving Walls, and our data teams spend all day trying to bridge this exact gap between physical infrastructure and digital demand. I’d love to hear how the analysts and growth marketers here are structuring their frameworks to solve the offline tracking puzzle!

தக்ச மகாராஜன் தனது புதல்வியான சக்தியை மட்டும் யாகத்திற்கு அழைத்திருந்தார்,  ஆனால் அவரின் மருமகனான சிவபெருமானை அழைக்கவில்லை. இதனால் ஆத்திரமடைந்த சக்தி கோபத்துடன் அவரின் தந்தை தக்சனிடம் சண்டையிட்டாள். அச்சண்டையில் தக்சன் சிவபெருமானை இழிவுபடுத்தியதால், ஆத்திரமடைந்த சக்தி யாக குண்டத்தில் விழுந்தாள்.

 இந்த செய்தியறிந்த சிவபெருமான் கோபத்துடன் வந்து நெருப்பில் இருந்த சக்தியின் உடலை எடுத்து ருத்ர தாண்டவம் ஆடினார். இதனால் இந்த அண்ட சராசரமே ஆடியது. தேவர்கள் அனைவரும் பயந்து விஷ்ணுவை நோக்கி மன்றாடினார்கள் .

 உடனே விஷ்ணு பகவான் தனது சக்ராயுதத்தை சக்தி தேவி மீது எறிந்தார். அதனால் சக்தி தேவியின் உடல் துண்டு துண்டாக பூமியின் பல்வேறு இடங்களில் சிதறின. அவ்வாறு சிதறிய பாகங்களே சக்தி பீடங்கள்.

https://preview.redd.it/dwt59tjdm78h1.png?width=467&format=png&auto=webp&s=589bb9bec90a389adb44ee5f6ad93bb12ce83732

நீங்கள் பிறந்த தருணம், பிரபஞ்சத்தின் கோள்கள் மற்றும் நட்சத்திரங்களின் துல்லியமான அமைப்பால் குறிக்கப்படுகிறது. இந்த அமைப்பு, உங்கள் ஆளுமை, விதி மற்றும் வாழ்க்கைப் பாதை பற்றிய ஆழமான நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது. குறிப்பாக, உங்கள் பிறந்த நட்சத்திரம் மற்றும் ராசி ஆகியவை இந்திய ஜோதிடத்தின் மிக முக்கியமான தூண்களாகும்.

One challenge I keep hearing from media owners is that as DOOH networks scale, operational complexity grows faster than revenue.

Inventory may be sold successfully, but issues such as scheduling conflicts, overbooking, creative approvals, and campaign delivery errors can quickly become revenue leaks.

In programmatic advertising, we often talk about demand, SSPs, and yield optimization. But how often do we talk about delivery accuracy?

For media owners, what has been the biggest operational challenge as your network grows?

• Inventory management?
• Campaign scheduling?
• Creative approvals?
• Programmatic integrations?
• Reporting and proof-of-play?

Curious to hear real-world experiences from operators, ad ops teams, and media owners.

A few areas that seem to be getting the most attention right now:

• AI-powered content creation and localization
• Programmatic advertising across more channels
• Retail Media Networks
• Audience measurement and attribution
• Streaming profitability and ad-supported models
• Creator economy platforms
• Digital Out-of-Home (DOOH) automation
• First-party data and privacy-focused targeting

Personally, I think we're moving toward a future where media businesses rely less on manual operations and more on automation, audience intelligence, and real-time decision-making.

Curious to hear from people working across streaming, publishing, advertising, broadcasting, and other MediaTech sectors:

What trend do you think will have the biggest impact on the industry by 2030, and why?

A lot of agencies and brands are using AI for:

• Copywriting
• Creative ideation
• Research
• Audience analysis
• Media planning
• Reporting

But after the initial hype, I'm curious what people are seeing in practice.

Has AI genuinely improved the quality of advertising work, or has it mostly increased the volume and speed of production?

For those working in agencies, brands, media, or AdTech:
What's one thing AI does exceptionally well, and one thing it still struggles with?

Every year, our industry seems to rally around a new buzzword:

• AI-powered advertising
• Retail Media Networks
• Cookieless targeting
• Attention metrics
• CTV
• Programmatic DOOH
• Clean rooms
• Agentic AI

Some of these are genuinely transforming how campaigns are planned and measured. Others seem to generate more conference presentations than actual business outcomes.

For those working in AdTech, agencies, DSPs, SSPs, publishers, or measurement:

Which trend do you think is currently the most overhyped, and which one is genuinely delivering results?