微信广告善用技巧

微信广告善用技巧：提高营销效果的4个方面

随着互联网的发展，微信作为一种新型社交媒体，越来越受到人们的重视。微信广告成为许多企业营销策略中不可或缺的一部分。然而，许多企业常常不知道如何善用微信广告，从而浪费营销预算并未能取得良好的营销效果。本文将从四个方面为您介绍微信广告善用技巧，帮助企业提高营销效果。

1. 瞄准目标受众

当用户在浏览微信时，看到的广告大多是与他们兴趣相关的。因此，企业应该针对自己的目标受众以及他们的兴趣爱好，选择适合的广告类型和投放方式。例如，针对年轻人的广告应该更具互动性，而面向中老年人的广告则应该更为实用。在投放广告的同时，还应该考虑到用户的所处位置、时间等因素。比如，如果是针对某个城市的本地化广告，可以利用微信广告的定位功能将广告投放到针对的城市，提高广告的有效曝光率。

2. 创意设计与文案撰写

对于微信广告的创意设计和文案撰写，需要投入足够的时间和精力。创意设计需要符合企业的品牌形象和产品特点，并且能够吸引用户的注意力。在文案撰写方面，应该简明扼要地表达出广告的主题和卖点，同时利用情感化的文字来引起用户的共鸣。另外，对于广告的标题和描述，也需要注意长短适中，不要使用一些华丽但没有实际意义的词汇，而是应该突出广告的主题，提高广告的吸引力和点击率。

3. 细化投放策略

微信广告的投放策略应该根据不同的阶段和目标受众来设置。在刚开始投放时，可以先进行小规模测试，观察广告的表现情况，并且根据数据分析进行调整。在投放的过程中，可以根据不同的目标用户，利用微信广告的定向功能，将广告投放到更精准的目标用户身上。另外，对于已经购买过企业商品或者已经成为企业会员的用户，可以通过微信广告的复购功能，向这一部分用户进行特别的定向推荐，从而提高复购率。

4. 不断地创新和优化

企业在进行微信广告投放的过程中，需要不断地进行创新和优化。可以进行A/B测试，比较不同广告的表现效果，根据数据分析进行调整和优化。此外，还可以尝试一些新型的广告形式，如微信小程序广告、微信朋友圈广告等，从而达到更好的广告效果。

结论

针对以上四个方面，企业在进行微信广告投放时需要注意的问题和善用技巧，可以帮助企业提高广告的效果，增强品牌影响力，并取得更好的营销效果。然而，需要注意的是，企业在进行微信广告投放时需要严格遵守中国广告法规，避免侵犯用户的隐私和权益。问答话题：Q1：如何在微信广告中提高点击率和转化率？A1：针对此问题，企业可以从创意设计、文案撰写、投放策略以及数据分析等方面入手，例如尽可能多地使用图片和视频展示，使用创新的广告形式，设置优惠活动等等。Q2：如何进行微信广告的投放策略设置？A2：在进行微信广告的投放策略设置时，企业需要考虑到不同的阶段和目标受众，并且根据数据分析进行调整。企业可以进行小规模测试，观察广告效果，利用微信广告的定向功能、复购功能等等，实现更精准的投放。Q3：如何防止微信广告侵犯用户的权益？A3：在进行微信广告投放时，企业需要严格遵守中国广告法规，避免侵犯用户的隐私和权益。企业需要注意广告的真实性、合法性和诚信性，不得使用虚假宣传和误导性广告，避免对用户造成损害。

微信广告善用技巧特色

1、展开精彩刺激的5v5枪战，清新亮丽的画面；

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微信广告善用技巧亮点

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新智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：Aeneas 好(hao)困(kun)

【新智元導(dao)讀(du)】OpenAI再(zai)次(ci)开源，是(shi)科(ke)技(ji)大厂的「施舍」還(hai)是开源社区的「救(jiu)贖(shu)」？

就(jiu)在(zai)剛(gang)刚，根(gen)據(ju)The Information的最(zui)新爆(bao)料(liao)，OpenAI即将發(fa)布(bu)壹(yi)款(kuan)全新的开源大語(yu)言(yan)模型。

雖(sui)然(ran)目(mu)前(qian)还不(bu)清(qing)楚(chu)，OpenAI是不是打(da)算(suan)利(li)用(yong)即将开源的模型，來(lai)搶(qiang)占(zhan)Vicuna或(huo)其(qi)他(ta)开源模型的市(shi)場(chang)份(fen)額(e)。

但(dan)幾(ji)乎(hu)可(ke)以(yi)肯(ken)定(ding)的是，新模型的能(neng)力(li)大概(gai)率(lv)無(wu)法(fa)與(yu)GPT-4甚(shen)至(zhi)GPT-3.5相(xiang)競(jing)爭(zheng)。

畢(bi)竟(jing)，270億(yi)美(mei)元的估(gu)值(zhi)也(ye)決(jue)定了(le)，OpenAI最先(xian)進(jin)的模型将會(hui)被(bei)用於(yu)商(shang)業(ye)目的，盡(jin)管(guan)前兩(liang)個(ge)版(ban)本(ben)的GPT都(dou)是开源的。

對(dui)此(ci)，OpenAI的发言人(ren)沒(mei)有(you)回(hui)應(ying)置(zhi)評(ping)請(qing)求(qiu)。

羊(yang)駝(tuo)家(jia)族(zu)开源大爆发

十(shi)天(tian)前，谷(gu)歌(ge)的一份内部(bu)文(wen)件(jian)泄(xie)漏(lou)。在這(zhe)篇(pian)名(ming)為(wei)《我(wo)們(men)没有護(hu)城(cheng)河(he)，OpenAI也没有》的文章(zhang)裏(li)，作(zuo)者(zhe)沈(chen)痛(tong)控(kong)訴(su)了开源对于谷歌和(he)OpenAI的沉重打擊(ji)。

的確(que)，在这次軍(jun)備(bei)竞賽(sai)中(zhong)，谷歌和OpenAI似(si)乎都不是贏(ying)家，因(yin)为开源社区正(zheng)在吃(chi)掉(diao)屬(shu)于它(ta)们的「利益(yi)」。

ChatGPT一出(chu)，引(yin)爆了全球(qiu)的LLM革(ge)命(ming)。然而(er)，OpenAI不Open，很(hen)多(duo)公(gong)司(si)和开发者只(zhi)能看(kan)著(zhu)(zhe)幹(gan)着急(ji)。

此時(shi)，Meta站(zhan)出来发布了LLaMA，为全世(shi)界(jie)开发者謀(mou)了一把(ba)福(fu)利。

本来呢(ne)，Meta承(cheng)諾(nuo)的是LLaMA会对非(fei)商用的研(yan)究(jiu)用例(li)开源，可是誰(shui)能想(xiang)到(dao)，僅(jin)在发布一周(zhou)後(hou)，LLaMA的權(quan)重忽(hu)然在4chan上(shang)泄漏了，瞬(shun)間(jian)就引发了數(shu)千(qian)次下(xia)載(zai)。

这场「史(shi)詩(shi)級(ji)泄漏」，直(zhi)接(jie)讓(rang)开源LLM領(ling)域(yu)變(bian)了天。短(duan)短几周内，各(ge)種(zhong)ChatGPT平(ping)替(ti)就以迅(xun)雷(lei)不及(ji)掩(yan)耳(er)之(zhi)勢(shi)呈(cheng)爆炸(zha)式(shi)增(zeng)長(chang)。

Alpaca、Vicuna、Koala、ChatLLaMA 、FreedomGPT、ColossalChat……簡(jian)直堪(kan)稱(cheng)是「羊驼家族」大爆炸。

其實(shi)，早(zao)在羊驼之前，开源模型就曾(zeng)破(po)滅(mie)過(guo)OpenAI的野(ye)心(xin)。

當(dang)时，刚刚发布的Dall-E 2憑(ping)借(jie)着驚(jing)艷(yan)的文生(sheng)圖(tu)效(xiao)果(guo)，在網(wang)上引起(qi)了不小(xiao)的轟(hong)動(dong)。

然而，当OpenAI还在試(shi)图兜(dou)售(shou)API时，一款开源替代(dai)突(tu)然橫(heng)空(kong)出世——Stable Diffusion。

隨(sui)着Stable Diffusion的迅速(su)崛(jue)起，Dall-E 2也很快(kuai)就被开发者们拋(pao)在了腦(nao)后。

开源大模型，要(yao)顛(dian)覆(fu)矽(gui)谷大厂？

UC Berkeley的計(ji)算機(ji)教(jiao)授(shou)Ion Stoica正是使(shi)用Meta的研究开发Vicuna的學(xue)者之一。

为了提(ti)高(gao)Vicuna的能力，Stoica和同(tong)事(shi)们正在努(nu)力增加(jia)模型中的计算数量(liang)，这将有助(zhu)于處(chu)理(li)涉(she)及推(tui)理的任(ren)務(wu)，比(bi)如(ru)寫(xie)代碼(ma)。

开发Vicuna的是一个伯(bo)克(ke)利的團(tuan)隊(dui)，每(mei)年(nian)的預(yu)算为数百(bai)萬(wan)美元，其中大約(yue)50万美元来自(zi)包(bao)括(kuo)微(wei)軟(ruan)、谷歌和亞(ya)馬(ma)遜(xun)在内的上市公司。

UC Berkeley的计算机教授Ion Stoica表(biao)示(shi)，現(xian)在的免(mian)費(fei)AI模型，在性(xing)能上已(yi)經(jing)「相当接近(jin)」谷歌和OpenAI的專(zhuan)有模型了，毫(hao)无疑(yi)問(wen)，大多数开发者最終(zhong)都会選(xuan)擇(ze)免费模型。

一方(fang)面(mian)，开源模型可以让开发者使用自己(ji)的数据来解(jie)决特(te)定的问題(ti)。

另(ling)一方面，像(xiang)Vicuna这种模型的訓(xun)練(lian)成(cheng)本甚至可以低(di)至几百美元，而且(qie)还不用向(xiang)大厂支(zhi)付(fu)昂(ang)貴(gui)的使用费。

https://lmsys.org/blog/2023-03-30-vicuna/

如果Stoica的看法正确，开源AI必(bi)将颠覆谷歌、OpenAI、微软等(deng)出售专有模型使用权的大厂的商业计劃(hua)。

Vicuna的質(zhi)量和开源AI的寒(han)武(wu)紀(ji)大爆发，让谷歌工(gong)程(cheng)師(shi)Luke Sernau警(jing)告(gao)同事，谷歌在努力追(zhui)趕(gan)OpenAI时，太(tai)过關(guan)註(zhu)专有软件了。

如果免费、高质量的平替没有使用限(xian)制(zhi)，谁会去(qu)付费使用帶(dai)有條(tiao)条框(kuang)框的谷歌產(chan)品(pin)呢？开源AI的发展(zhan)正在超(chao)越(yue)我们，谷歌应該(gai)在开源社区中建(jian)立(li)自己的领导地(di)位(wei)，並(bing)放(fang)棄(qi)对我们模型的部分(fen)控制。

这份备忘(wang)錄(lu)迅速在整(zheng)个行(xing)业内引起了共(gong)鳴(ming)——即使Sernau或許(xu)高估了开源AI的能力，低估了它们的成本和風(feng)險(xian)，但大多数從(cong)业者都同意(yi)，Meta非常(chang)有可能从中獲(huo)益。

比如，Meta在内部会使用AI模型进行内容(rong)推薦(jian)和廣(guang)告定位，当开发者改(gai)进Meta的模型时，Meta就可以把这些(xie)改进納(na)入(ru)自己内部的AI。

Meta CEO小紮(zha)对此籌(chou)谋已久(jiu)。

4月(yue)，在他与分析(xi)师的一次電(dian)話(hua)会議(yi)中，他曾这樣(yang)談(tan)到公司的策(ce)略(lve)——

如果行业能夠(gou)在我们使用的基(ji)礎(chu)工具(ju)上達(da)成標(biao)準(zhun)化(hua)，那(na)麽(me)我们就能从其他人的改进中受(shou)益，这样会更(geng)好。

谷歌倒(dao)是没有完(wan)全采(cai)用专有的方式来处理AI软件。

早在2020年，谷歌就发布了一个开源语言模型T5，让开发者可以構(gou)建能够執(zhi)行翻(fan)譯(yi)和摘(zhai)要任务的软件。随后，谷歌又(you)发布了一个更先进的Flan-T5。

但是，根据Stoica和其他从业者的說(shuo)法，Meta发布的软件能够在谷歌模型的基础上做(zuo)出顯(xian)著改进，这让开发者选择Meta模型的可能性大大增加了。

不过，Stoica表示，谷歌在开源软件方面仍(reng)有两个優(you)势。

1. 如果谷歌利用其不向外(wai)部开放的用戶(hu)数据，模型在某(mou)些专业领域（如内容推荐）的表现可能会更好。

不过，谷歌发言人表示，公司并没有在现有用户数据上训练其基础模型。

2. 搜(sou)索(suo)公司在管理大規(gui)模计算机基础設(she)施方面的专长，意味(wei)着它能够以更低的成本来運(yun)行模型，包括为雲(yun)客(ke)户提供(gong)服(fu)务。

与此同时，OpenAI在收(shou)集(ji)数百万人与ChatGPT互(hu)动方式的数据上，已经抢得(de)了先机，这会更有助于OpenAI改进AI软件，更不用提它和微软的合(he)作協(xie)议。

开源的繁荣，是大厂的「施舍」？

不过，这种建立在开源基础上的繁荣，是不穩(wen)定的。

目前大多数的开源，仍然依(yi)賴(lai)于資(zi)金(jin)雄(xiong)厚(hou)的大公司发布的巨(ju)型模型。如果OpenAI和Meta决定关閉(bi)业务，繁荣的开源社区，可能就会变得蕭(xiao)条。

比如，现在许多开源平替是基于Meta的LLaMA构建的。

而其他模型使用的是名为Pile的大型公共数据集，由(you)开源非營(ying)利組(zu)織(zhi)EleutherAI整理。

EleutherAI之所(suo)以存(cun)在，是因为OpenAI的开放性意味着一群(qun)开发者能够逆(ni)向了解GPT-3是如何(he)制作的，然后在空閑(xian)时间里創(chuang)建自己的模型。

但一切(qie)都可能改变。

OpenAI已经不再Open，Meta也在考(kao)慮(lv)限制开源，防(fang)止(zhi)初(chu)创公司利用开源代码做壞(huai)事。

Meta AI的执行董(dong)事Joelle Pineau表示，现在向外部人員(yuan)开放代码是正确，但他并不确定，在未(wei)来五(wu)年内Meta还会采用相同的策略。

如果这种Close的趨(qu)势繼(ji)續(xu)下去，那么不仅开源社区会被抛弃，下一代的AI突破也会重新回到那些最大、最不差(cha)錢(qian)的AI实驗(yan)室(shi)手(shou)中。

显然，AI大模型的制造(zao)和使用方式的未来，正处于一个十字(zi)路(lu)口(kou)。

如果OpenAI曾经吝(lin)嗇(se)，就不会有如今(jin)的开源盛(sheng)況(kuang)

其他人也在权衡(heng)，这种开源的自由竞争带来的回报更大，还是风险更大。

就在Meta AI发布LLaMA的同时，Hugging Face推出了一个門(men)禁(jin)机制，下载平臺(tai)上的模型之前，用户必須(xu)申(shen)请訪(fang)问并获得批(pi)准，这是为了限制那些有合法理由的人。

「我并不是一个开源的布道者，」Hugging Face的首(shou)席(xi)倫(lun)理科学家Margaret Mitchell说。「我能看到不开源的意義(yi)。」

大模型广泛(fan)使用的一个弊(bi)端(duan)，就是可能造成AI色(se)情(qing)产品的泛濫(lan)。

Mitchell曾在谷歌工作，并创立了AI道德(de)团队，她(ta)对于模型被滥用的风险十分了解。因此，她贊(zan)成Meta AI以有控制的方式发布模型。

同时，OpenAI也在关闭水(shui)龍(long)頭(tou)。GPT-4发布时，并没有公布架(jia)构（包括模型大小）、硬(ying)件、训练计算、数据集构建、训练方法等細(xi)節(jie)，理由是「鑒(jian)于像GPT-4这样的大规模模型的竞争格(ge)局(ju)和安(an)全影(ying)響(xiang)」。

这种限制反(fan)应了OpenAI心態(tai)上的变化。聯(lian)合创始(shi)人兼(jian)首席科学家Ilya Sutskever表示，OpenAI过去的开放性是一个錯(cuo)誤(wu)。

OpenAI的政(zheng)策研究员Sandhini Agarwal说：「以前，如果某样東(dong)西(xi)是开源的，也许一小群修(xiu)理工会关心。但现在，整个環(huan)境(jing)已经改变。开源真(zhen)的可以加速发展，导致(zhi)竞争。」

时间倒回三(san)年前，如果OpenAI在公布GPT-3的细节时，就秉(bing)持(chi)着同样的原(yuan)則(ze)，那就不会有EleutherAI的出现，也就不会有蓬(peng)勃(bo)的开源创新。

今天，EleutherAI在开源生态系(xi)統(tong)中发揮(hui)着舉(ju)足(zu)輕(qing)重的作用。Pile被用来训练多个开源項(xiang)目，包括Stability AI的StableLM。

但随着GPT-4、5、6被鎖(suo)死(si)，开源社区可能会再次被落(luo)在几家大公司后面。

他们会困在上一代模型中，如果想取(qu)得进步(bu)，只能闭门造車(che)。

參(can)考资料：

https://www.technologyreview.com/2023/05/12/1072950/open-source-ai-google-openai-eleuther-meta/

https://www.theinformation.com/articles/open-source-ai-is-gaining-on-google-and-chatgpt返(fan)回搜狐(hu)，查(zha)看更多

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