创意广告词:让你的品牌与众不同!

创意广告词:让你的品牌与众不同!

第一部分:什么是创意广告词?

创意广告词是指通过使用独特的、生动的、吸引人的语言、图片和声音等手段,来宣传推广某个品牌、产品或服务的短语。创意广告词是广告策略中的重要组成部分,与传播渠道、媒介选择、广告定位等一起构成了完整的广告营销计划。创意广告词的目的不仅是为了吸引消费者的注意,还要让他们记住这个品牌,最终促成购买行为。

创意广告词常常是有趣的、独特的或者智慧的,其最终目的是要让人们记住品牌或产品,并引发人们的兴趣与关注。在一个广告周围构建创意广告词,就可以为广告获得更加深刻的印象,让人们记住并开始潜意识地选择你的品牌。

第二部分:创意广告词带来的好处

提高品牌知名度

一个有创意的广告词可以帮助人们轻松记住你的品牌,进而提高品牌知名度。当消费者在购物时,更有可能选择他们已经听说过的品牌,这就是创意广告词的重要性所在。

区别竞争对手

市场竞争激烈,有创意的广告词可以让品牌在竞争中占到优势,从而吸引更多的消费者。当你的创意广告词独一无二时,人们也会开始注意到你的品牌,并在无意间提及它。

促销力度提高

一个成功的创意广告词可以帮助促销活动取得成功,因为有趣的广告词更容易引起消费者的兴趣并达到宣传效果。宣传效果好,促销的力度也就可以提高。

增加销售额

创意广告词对于销售额的提升有很大的帮助。人们在购买时,更有可能选择他们记得更清楚的品牌,因此,一个有趣的广告词是增加销售额的利器。

第三部分:如何创作创意广告词?

考虑受众

你的广告语必须与你的受众形成连接。你的目标是让你的广告语在受众的心目中占据一席之地。因此,你需要了解你的受众是谁,他们的兴趣爱好和需求是什么。他们喜欢什么样的语言?你需要使用什么样的信息来打动他们?

确定品牌和产品的独特性

你的广告语必须展示你的品牌或产品的独特性。你必须知道你的品牌或产品在市场上的位置和优势,并将这些要素融入到广告语中,使其成为一个卖点。如果你的广告词无法区别于其他的品牌,那么它就会被消费者快速地忘记掉。

使用幽默、创新或戏剧性的手法

注意到这些词语都是和创意有关的。幽默、创新或戏剧性的手法可以帮助你的广告语脱颖而出。当你使人们感到愉快或惊讶时,他们会因此记住你的品牌或产品。

简短而有力

你的广告语应该是简短而有力的。你不想让人们在大脑中过于费力地记住你的广告语,所以你需要使用简单、易于记忆的语言,所以尽可能使用简单、有力的语言来传递你的信息。

第四部分:常见的创意广告词以及它们的作用

1. 每一天都是新的开始

这个广告词传达了一种积极向上的心态,鼓励人们始终保持乐观的心态。这个广告词的作用是让人们联想到一个积极的品牌。它将品牌定位为一种能够让消费者更好地生活的品牌。

2. 享受生活,享受健康

这个广告语传达了一种让人放松心情、享受生活和健康的生活方式。它的作用是激发人们对健康生活方式的兴趣,并提醒他们一个健康的生活方式是他们所必须要追求的。

3. 追逐梦想

这个广告词传达了一种热情和追求的意思,因此是一个非常有创意的广告词。它的作用是让人们想起自己的梦想,并联想到品牌所代表的热情和追求的意义。

总结

创意广告词在广告营销中占据着特别重要的地位,因为它能够让人们对品牌或产品留下深刻的印象,从而促成购买行为。对于广告人员来说,创意广告语的创作是一项基本技能。因此,要想创建一个有影响力、印象深刻并能够鼓励消费者购买的广告词,必须细心考虑受众、品牌的独特性和使用创新、有趣的语言和图像素材。

问答:

1.如何创作一个有创意的广告语?

一个有创意的广告语需要综合考虑品牌和产品的独特性、受众的需求、使用创新、有趣的语言和图像素材等多种因素。最重要的是要以最简单、易于记忆、并能够促进消费者购买的方式传达品牌信息。

2. 有哪些技巧可以让广告语更加吸引人?

要让广告语更加吸引人,可以采用幽默、创新或戏剧性的手法。这些手法能够引起消费者的注意并使他们对广告语感到更有兴趣、更加愉快。同时,使用简短、有力的语言,也是让广告语更加吸引人的重要技巧之一。

3.为什么创意广告语对于品牌营销这么重要?

创意广告语对于品牌营销非常重要,因为它是品牌与消费者之间的桥梁。创意广告语能够让消费者对品牌留下深刻的印象,并引起他们对品牌的兴趣。最终,这将促进消费者购买行为,从而实现品牌营销的目标。

创意广告词:让你的品牌与众不同!特色

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创意广告词:让你的品牌与众不同!亮点

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新智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji):昕(xin)朋(peng)

【新智元導(dao)讀(du)】由(you) Meta AI的(de)研(yan)究(jiu)人(ren)員(yuan)推出Token Merging(ToMe),無(wu)需(xu)訓(xun)練(lian)即(ji)可(ke)加速 ViT 模型。更(geng)重(zhong)要(yao)的是(shi),這(zhe)個(ge)模型不需對(dui)token進(jin)行(xing)剪枝。

視(shi)覺(jiao)變(bian)換(huan)器(qi)(ViT)在(zai)兩(liang)年(nian)前(qian)进入(ru)大(da)眾(zhong)视野(ye),并成(cheng)為(wei)計(ji)算(suan)機(ji)视觉研究的核(he)心(xin)組(zu)成部(bu)分(fen)。

它(ta)成功(gong)將(jiang)壹(yi)个在自(zi)然(ran)語(yu)言(yan)處(chu)理(li)領(ling)域(yu)的Transformer模型遷(qian)移(yi)到(dao)计算机视觉领域。從(cong)那(na)時(shi)起(qi),计算机视觉领域的进步(bu)已(yi)經(jing)加速。

盡(jin)管(guan)在成本(ben)與(yu)性(xing)能(neng)方(fang)面(mian)被(bei)超(chao)越(yue),Vanilla ViT仍(reng)有(you)許(xu)多(duo)優(you)點(dian)。

它們(men)是由簡(jian)單(dan)的矩(ju)陣(zhen)乘(cheng)法(fa)组成的,这使(shi)得(de)它们的速度(du)比(bi)它们的原(yuan)始(shi)運(yun)算量(liang)所(suo)顯(xian)示(shi)的要快(kuai)。

此(ci)外(wai),它们支(zhi)持(chi)強(qiang)大的自監(jian)督(du)預(yu)训练技(ji)術(shu),如(ru)MAE(掩(yan)碼(ma)自動(dong)编码器),可以(yi)產(chan)生(sheng)最(zui)先(xian)进的結(jie)果(guo),同(tong)时可以进行快速训练。

而(er)且(qie)由於(yu)它们不对數(shu)據(ju)进行假(jia)設(she),它们可以幾(ji)乎(hu)不加改(gai)变地(di)應(ying)用(yong)在圖(tu)片(pian)、音(yin)頻(pin)、文(wen)本等(deng)諸(zhu)多模式(shi)中(zhong)。

當(dang)然,理想(xiang)很(hen)豐(feng)滿(man),現(xian)實(shi)很骨(gu)感(gan)。ViT模型的規(gui)模大,有較(jiao)大延(yan)时。在資(zi)源(yuan)有限(xian)的设備(bei)上(shang),运行这个復(fu)雜(za)模型會(hui)产生很大問(wen)題(ti)。

Token剪枝:变好(hao)了(le),但(dan)沒(mei)完(wan)全(quan)好

針(zhen)对运算慢(man)的问题,研究人员給(gei)出了多个解(jie)決(jue)方案(an)。其(qi)中一種(zhong)常(chang)見(jian)的加速视觉 Transformer模型的方法是对进行token剪枝。

在运行时修(xiu)剪標(biao)記(ji),通(tong)過(guo)修剪不太(tai)重要的token产生高(gao)效(xiao)的Transformer。如DynamicViT分層(ceng)修剪冗(rong)余(yu)token,从而在分類(lei)任(ren)務(wu)中实现FLOPs減(jian)少(shao)。

然而,token剪枝有几个问题,其中最主(zhu)要的,是由于修剪token会产生信(xin)息(xi)損(sun)失(shi),因(yin)此,人们对ViT模型token的剪枝数量是有限的,为了减少信息损失,只(zhi)能对不重要的token进行修剪。

而且,为了使修剪过的token有效,人们需要再(zai)次(ci)训练模型。这就(jiu)造(zao)成額(e)外的资源消(xiao)耗(hao)。

更重要的是,token剪枝是动態(tai)的过程(cheng),需要根(gen)据不同的图像(xiang)或(huo)句(ju)子(zi)確(que)定(ding)token剪枝的不同数量。雖(sui)然这有利(li)于提(ti)高準(zhun)确性,但卻(que)不夠(gou)实用实用性,因为这种情(qing)況(kuang)下(xia),数据不能再进行批(pi)处理。

为了解决这个问题,人们需要在剪枝过程中添(tian)加掩码,而这会进一步影(ying)響(xiang)效率(lv)的提升(sheng)。

简单來(lai)說(shuo),token剪枝确实讓(rang)ViT跑(pao)得更快,但这是在信息损耗的代(dai)價(jia)上实现的。

TokenMerging:换个想法

怎(zen)樣(yang)才(cai)能使ViT的速度类似(si)于剪枝,但保(bao)持比剪枝更高的准确度呢(ne)?Meta AI研究團(tuan)隊(dui)给出了新的解题思路:Token Merging(ToMe)。

論(lun)文鏈(lian)接(jie):https://arxiv.org/pdf/2210.09461.pdf

Token Merging選(xuan)擇(ze)将token结合,而非(fei)进行剪枝。由于其定制(zhi)的匹(pi)配(pei)算法,它和(he)剪枝一样快,同时更准确。另(ling)外,它的工(gong)作(zuo)不需要任何(he)额外的训练,所以妳(ni)可以在巨(ju)大的模型上使用它来加快它们的速度,而不会犧(xi)牲(sheng)很多准确性。

Meta的目(mu)标是在现有的ViT中插(cha)入一个Token Merging的模塊(kuai),通过合并冗余的token,在不需要额外训练的前提下提高训练和推理的吞(tun)吐(tu)量。

基(ji)本思路是:在Transformer模型中,通过合并,使每(mei)层减少r个token。假设一个Transformer模型有L层,那麽(me)通过合并就可以减少rL个token。变量r的大小(xiao)决定了速度和精(jing)度的關(guan)系(xi),因为更少的标记意(yi)味(wei)著(zhe)更低(di)的准确度但更高的吞吐量。

值(zhi)得註(zhu)意的是,在Token Merging中,无论图像的內(nei)容(rong)如何,都(dou)会减少rL标记。这完美(mei)解决了token剪枝中无法进行批处理的问题。

通过ToMe,类似的token批在每个Transformer块中被合并:例(li)如,狗(gou)的皮(pi)毛(mao)被合并成一个token。

Token Merging被插入每个attention块和每个Transformer块。这也(ye)与token剪枝的工作流(liu)程形(xing)成对比。後(hou)者(zhe)傾(qing)向(xiang)于将剪枝步驟(zhou)放(fang)在每个Transformer块的開(kai)頭(tou)。

通过Token Merging,需要被合并的token的信息可以得到傳(chuan)播(bo),ViT也能够借(jie)助(zhu)attention块中的特(te)征(zheng)来决定需要合并哪(na)些(xie)token。

具(ju)體(ti)做(zuo)法

合并的第(di)一步是确定相(xiang)似的token。在Transformer中的QKV(query, key, value)已被提取(qu)的條(tiao)件(jian)下,通过消融(rong)实驗(yan),研究团队發(fa)现使用key可以最好衡(heng)量token之(zhi)間(jian)的相似度(下图紫(zi)色(se)部分)。

因为key已经總(zong)结了每个token中包(bao)含(han)的信息,以便(bian)用于Attention中的dot-product来衡量token间的相似度。

除(chu)了研究哪个指(zhi)标更好衡量token相似度外,還(hai)需要知(zhi)道什(shen)么距(ju)離(li)衡量相似度。通过实验研究团队发现,使用使用余弦(xian)距离来衡量toke之间的相似度可以獲(huo)得最好的精度和速度的关系。

确定了token的相似性,接下来需要一个快速的方法来确定哪些token需要匹配,以减少总数的r。

Meta团队没有使用kmeans聚(ju)类算法或图分割(ge)算法,而是使用匹配算法,因为后者不僅(jin)可以精准匹配每一层token的数量,还能快速執(zhi)行上千(qian)次匹配。这些都是叠(die)代聚类算法无法完成的。

因此,Meta团队提出了一个更有效的解决方案。

设计目标如下。1.)避(bi)免(mian)任何无法并行化(hua)的迭代,2.)希(xi)望(wang)合并的变化是漸(jian)进的,因为聚类对多少个标记可以合并到一个组中没有限制(这可能会对網(wang)絡(luo)产生不利影响),而匹配則(ze)使大多数标记没有被合并。

将所有token分为相同大小的2个集(ji)合A与B。 把(ba)从集合A中的每个token到B中与其最相似的token畫(hua)一条邊(bian)。 只留(liu)下最相似的r条边, 其余刪(shan)掉(diao)。 融合仍然相連(lian)的边(特征取均(jun)值)。 把这两个集合拼(pin)在一起, 得到最終(zhong)的合并结果。

通过这項(xiang)獨(du)特的技术,可以提高ViT模型的吞吐量和实際(ji)训练速度。使用Token Merging可以将训练速度提高一倍(bei)。它可以用于图像、视频和音频任务,并且仍然可以達(da)到最先进的准确性。

參(can)考(kao)资料(liao):

https://www.marktechpost.com/2022/11/10/meta-ai-researchers-propose-token-merging-tome-to-make-vision-transformers-run-faster/返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu),查(zha)看(kan)更多

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发布于:新疆喀什莎车县