线上广告传播案例

线上广告传播案例:如何通过SEO提高网站的流量

在今天的数字化时代,线上广告已经成为企业推广的主要渠道之一。但是,如果您的网站流量很低,那么您的线上广告投资就可能会白白浪费。这时候,SEO就显得尤为重要。本文将介绍一些通过SEO优化,提高网站流量的实际案例。

案例一:通过关键词优化提高网站排名

搜狗搜索是中国最大的搜索引擎之一,在搜狗搜索中排名靠前的网站往往能够获得更多的流量。我们的客户是一家在线商城,他们希望通过搜狗搜索来提高网站的流量。我们的SEO工程师发现,他们的商城网站非常擅长销售一种品牌的鞋子,于是我们通过关键词优化,让搜狗搜索将这种鞋子作为商城网站的核心关键词。我们通过研究用户的搜索行为,优化商城网站的标题、描述和主体内容,使其更符合用户搜索的需求。经过两个月的优化之后,商城网站的排名从第三页提升到了第一页,网站流量提高了近一倍。

关键词优化提高网站排名

案例二:优化网站内容提高用户体验

一家大型旅游公司希望通过SEO提高他们的旅游网站流量。但是,他们的网站内容大部分是翻译自英文的,质量不高,用户体验很差。我们的SEO工程师建议,优化网站的内容是提高网站流量的关键。我们重新编写了网站的所有内容,并加入了更多的图片、视频和交互式地图等元素,使用户可以更直观地了解旅游产品。此外,我们还定期更新网站内容并加入用户留言板,提高用户参与度。经过三个月的优化之后,该旅游网站的流量提高了近三倍。

优化网站内容提高用户体验

案例三:通过社交媒体推广提高网站知名度

我们的客户是一家小型的化妆品品牌,他们希望通过SEO提高品牌知名度和产品销量。我们分析了他们的目标受众,发现女性用户占据了绝大多数,而且这些用户经常使用社交媒体。因此,我们通过社交媒体推广,让品牌和产品更多地出现在受众的视野中。我们为客户创建了一个微信公众号和一个微博账号,并定期发布品牌活动、产品介绍和化妆技巧等内容。我们还与一些时尚博主合作,推广品牌和产品。经过半年的推广之后,品牌知名度和产品销量都获得了大幅提升。

通过社交媒体推广提高品牌知名度

结论

通过上述三个案例,我们可以看出,SEO优化对于提高网站流量和品牌知名度是非常重要的。当然,要想取得好的效果,SEO优化需要全面而深入的研究和策略。我们的团队拥有丰富的SEO经验和技能,可以为您的企业提供定制化的SEO优化服务,让您的线上广告投资更有效率。咨询更多详情,请联系我们的客服。

线上广告传播案例特色

1、安信车队管理系统

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线上广告传播案例亮点

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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)】想(xiang)知(zhi)道自(zi)己(ji)壹(yi)百(bai)年(nian)前(qian)的照片會(hui)長(chang)什(shen)麽(me)樣(yang)嗎(ma)?康(kang)奈(nai)爾(er)大(da)學(xue)華(hua)裔(yi)科(ke)学家(jia)主(zhu)导的人工(gong)智能框(kuang)架(jia) 「穿越时光的人脸」帶(dai)妳(ni)踏(ta)上(shang)时间穿梭(suo)之(zhi)旅!

目(mu)前,人工智能和(he)深(shen)度(du)学習(xi)技(ji)術(shu)正(zheng)成(cheng)為(wei)文(wen)本(ben)-圖(tu)像(xiang)生(sheng)成、超(chao)分(fen)辨(bian)率(lv)等(deng)應(ying)用(yong)的重(zhong)要(yao)基(ji)礎(chu)。

現(xian)在(zai),人們(men)可(ke)以(yi)輸(shu)入(ru)图像的高(gao)細(xi)節(jie)描(miao)述(shu),從(cong)而(er)獲(huo)得(de)與(yu)給(gei)定(ding)文本相(xiang)對(dui)应的逼(bi)真(zhen)图像。

也可以將(jiang)一幅(fu)图像从低(di)分辨率轉(zhuan)为高分辨率,为图片生成一系(xi)列(lie)生動(dong)细节。

神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)似(si)乎(hu)有(you)無(wu)窮(qiong)的能力(li)。那(na)么,這(zhe)些(xie)方(fang)法(fa)是(shi)否(fou)能用於(yu)时光穿梭呢(ne)?

例(li)如(ru),你有沒(mei)有想過(guo),如果(guo)你自己的照片是在五(wu)十(shi)年或(huo)一百年前拍(pai)攝(she)的,会是什么样子(zi)?如果你最(zui)喜(xi)歡(huan)的男(nan)演(yan)員(yuan)或女(nv)演员出(chu)生在一個(ge)与他(ta)们完(wan)全(quan)不(bu)同(tong)的时代(dai),他们会是什么样子?

时光穿梭第(di)一步(bu):解(jie)決(jue)數(shu)據(ju)集(ji)難(nan)題(ti)

鑒(jian)于最近(jin)StyleGAN在高質(zhi)量(liang)人脸合(he)成和编辑方面(mian)的成功(gong),許(xu)多(duo)工作(zuo)都(dou)集中(zhong)在使(shi)用預(yu)先(xian)訓(xun)練(lian)好(hao)的StyleGAN模型進(jin)行人像编辑。

然(ran)而,现有的技术通(tong)常(chang)会處(chu)理(li)定義(yi)明(ming)確(que)的語(yu)义屬(shu)性(xing)。例如,添(tian)加(jia)或刪(shan)除(chu)一个微(wei)笑(xiao)或修(xiu)改(gai)图片中人像的年齡(ling)。

这項(xiang)工作背(bei)後(hou)的邏(luo)辑是保(bao)持(chi)这些構(gou)成一个人身份(fen)的属性不變(bian),与此(ci)同时,用这輛(liang)人工智能的馬(ma)車(che)送(song)他们回(hui)到(dao)过去(qu)或去往(wang)未(wei)來(lai)。

在这種(zhong)情(qing)況(kuang)下(xia),人们面对的主要問(wen)题是缺(que)乏(fa)合適(shi)的数据集。眾(zhong)所(suo)周(zhou)知,即(ji)使有完美(mei)的神经网络模型,数据集仍(reng)然是每(mei)个人工智能研(yan)究(jiu)者(zhe)的噩(e)夢(meng)。

数据 不平(ping)衡(heng)、 不充(chong)分或 不可用是深度学习領(ling)域(yu)常見(jian)的问题,会导致(zhi)数据偏(pian)见或結(jie)果不準(zhun)确。

为了(le)克(ke)服(fu)这个问题,来自康奈尔大学的华裔科学家Eric Ming Chen(左(zuo)2)主导的研究團(tuan)隊(dui)創(chuang)建(jian)了 FTT(穿越时光的人脸)数据集。

Chen与来自佐(zuo)治(zhi)亞(ya)大学的华人科学家Jin Sun等人共(gong)同發(fa)刊(kan),詳(xiang)细解釋(shi)了 「穿越时光的人脸」数据集的運(yun)作原(yuan)理。

該(gai)数据集中的图片来自維(wei)基共享(xiang)資(zi)源(yuan)(Wikimedia Commons)。该平臺(tai)擁(yong)有众包(bao)和開(kai)放(fang)许可的五千(qian)萬(wan)張(zhang)图片。FTT分析(xi)了26,247张19至(zhi)21世(shi)紀(ji)的肖(xiao)像,平均(jun)每十年大約(yue)有1,900张图片。

GANs父(fu)子層(ceng)次(ci)结构,化身AI「时光机」

这些变化是如何(he)實(shi)现的呢?

研究团队借(jie)助(zhu)了StyleGAN(生成对抗(kang)网络)父子层次结构。特(te)殊(shu)之处在于,他们没有選(xuan)擇(ze)训练一个涵(han)蓋(gai)所有年代的單(dan)一模型,而是为每十年的图像集添加一个子模型,通过训练模型集更(geng)好地(di)綜(zong)合每个时期(qi)的数据分布(bu)。

同时,为了保留(liu)被(bei)描述者的身份和姿(zi)勢(shi),研究团队采(cai)用一个父模型,将这些信(xin)息(xi)映(ying)射(she)到隱(yin)空间向(xiang)量中。

首(shou)先,训练一个StyleGAN模型集,每个年代各(ge)設(she)置(zhi)一个,使用对抗性損(sun)失(shi)和身份损失来训练一张混(hun)合人脸图。这张人脸图是子模型的输出,经过修改后,该混合图与父模型的顏(yan)色(se)相似。

之后,每张真实图像被投(tou)射到十年流(liu)形(xing)上的一个向量w上(下图中的1960)。在该向量上,生成器(qi)G′t被训练来将精(jing)细化细节转移(yi)到所有的子模型上。最后,在输入图像上应用一个掩(yan)碼(ma),以鼓(gu)勵(li)模型保留人像的面部(bu)细节。

在微調(tiao)全部子模型后,研究团队发现,FTT的不同年代的子模型(下图橙(cheng)色)在发型、妝(zhuang)容(rong)发生改变的同时,都成功捕(bu)捉(zhuo)到父模型中(下图藍(lan)色)每张图片的人像特征(zheng)。

这项全新的合成图像框架有兩(liang)大亮(liang)點(dian):首先,它(ta)使人像穿越时光的願(yuan)望(wang)成真;其(qi)次,在对人脸进行时光转換(huan)时,该技术還(hai)能保留人像的大部分细节。

盡(jin)管(guan)它在数据集中还存(cun)在微小(xiao)偏差(cha)(例如,在20世纪初(chu)的图像中出现了幾(ji)个短(duan)发的女性),导致输出图像的不一致,但(dan)与以前的工作相比(bi),这个模型在真实性上有了很(hen)大改善(shan)。

「穿越时光的人脸」开啟(qi)了时光穿梭的第一步。如此高的准确度讓(rang)人不禁(jin)遐(xia)想:这次跨(kua)越时光的是人像,那么下次呢?

參(can)考(kao)资料(liao):

https://www.marktechpost.com/2022/11/09/latest-artificial-intelligence-ai-research-proposes-a-method-to-transform-faces-through-time/

https://facesthroughtime.github.io/返(fan)回搜(sou)狐(hu),查(zha)看(kan)更多

責(ze)任(ren)编辑:

发布于:广西南宁隆安县