app 广告创意
什么是APP广告创意？
APP广告创意指的是在APP内部或者通过APP展示的广告。随着智能手机的普及，APP成为人们日常生活中不可或缺的一部分。因此，APP广告创意已经成为了数字营销中必不可少的一部分。APP广告创意的目的是吸引用户点击广告，提高APP的下载量、用户留存率，甚至是产生销售业绩。一个好的APP广告创意可以吸引用户，提高用户体验，同时也可以增加品牌曝光度，提高公司的营销效果。
如何制作一个好的APP广告创意呢？首先，必须了解目标用户的需求和兴趣。其次，必须设计独特、引人入胜的广告创意。好的广告创意应该是简洁明了，让用户一眼看到广告内容并且能够吸引用户的眼球。此外，广告的内容和图片必须精心设计，符合中国广告法和伦理规范。最后，必须对广告效果进行不断的监测和优化，以便在竞争激烈的市场中脱颖而出。
如何提高APP广告的转化率？
在制作好APP广告创意之后，最重要的是如何提高广告的转化率。以下是一些提高APP广告转化率的方法：
1.优化广告页面
优化广告页面是提高广告转化率的重要因素之一。广告页面应该简洁明了，让用户清晰地知道自己需要做什么。同时，广告页面的加载速度也应该足够快，以便用户不会因为等待而放弃点击。
2.创造吸引人的广告内容
广告内容应该是令人兴奋的、引人入胜的，以吸引用户的眼球。好的广告内容可以引起用户的兴趣、想象力和好奇心，促使他们点击广告并下载APP。
3.使用受众定位功能
使用受众定位功能可以在广告投放时将广告投放到具有特定兴趣爱好的用户面前。这可以提高广告的效果，吸引更多的用户点击广告。
4.测试和优化
不断测试广告效果，并对结果进行优化，可以提高广告的转化率。测试可以包括不同的广告内容、图片和分类等。通过测试可以找到最佳的广告创意，以提高广告转化率。
结论
APP广告创意已经成为数字营销中必不可少的一部分。一个好的广告创意可以吸引用户，提高用户体验，同时也可以增加品牌曝光度，提高公司的营销效果。提高APP广告转化率的方法包括优化广告页面、创造吸引人的广告内容、使用受众定位功能和测试和优化。通过这些方法，可以提高广告的效果，吸引更多的用户点击，从而提高公司的业绩。
app 广告创意特色
1、吸烟记录：根据每次吸烟的补充数据，可以总结出每天的吸烟量和焦油摄入量。
2、万年历功能提供每日禁忌星座生肖节日安排农历节气节日信息。
3、更优质：在选材和用材方面，坚持投入更多的成本去购买棉花，挑选优质的纤维，用上好的棉花做更优质的棉品
4、学习掌握更多技术
5、随时随地，即可享受声音好听又有才艺的小哥哥小姐姐跟你直播聊天，为你唱歌！全民一起手机语音K歌
app 广告创意亮点
1、【攻城副本：兵家必争之地】
2、在原作的基础上进行了创新
3、众生游会给你一段段不同的人生经历，你将从这里去感悟生命的艰辛历程。
4、装食品，娱乐和舒适的汽车您的火车增加乘客的幸福和保持业务蒸蒸日上
5、本软件完全的破解免费试用
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The World」为题，已(yi)發(fa)表(biao)在《智能计算》（Intelligent Computing）雜(za)誌(zhi)上。 在当前(qian)的 AI 創(chuang)新浪(lang)潮中，数據(ju)和(he)算力已经成为 AI 系(xi)統(tong)成功(gong)的基(ji)礎(chu)：AI 模型的能力直接(jie)与其(qi)規(gui)模、用于訓(xun)練(lian)它们的資(zi)源(yuan)以及训练数据的规模成正比。 对于这一现象，DeepMind 研究科学家 Richard S. Sutton 此前就(jiu)曾(zeng)表示(shi)，AI 的「慘(can)痛(tong)教训」是，它的進(jin)步(bu)主(zhu)要是使用越(yue)来越大的数据集(ji)和越来越多(duo)的计算资源。 AI 生成作品(pin) 在談(tan)及 AI 行(xing)業(ye)的整(zheng)体发展时，Wooldridge 给出了肯(ken)定。「在过去(qu) 15 年(nian)裏(li)，AI 行业的发展速(su)度(du)，特別(bie)是机器(qi)学习（ML）领域的发展速度，一再(zai)让我(wo)感到意外(wai)：我们不得不不斷(duan)调整我们的預(yu)期(qi)，以确定什(shen)麽(me)是可能的，以及什么时候(hou)可能实现。」 但是，Wooldridge 卻(que)也指出了当前 AI 行业存(cun)在的问题，盡(jin)管(guan)他(ta)们的成就值(zhi)得稱(cheng)贊(zan)，但我认为当前大多数大型 ML 模型受(shou)到一个关键因(yin)素(su)的限制(zhi)：AI 模型沒(mei)有真正体验过现实世界。 在 Wooldridge 看来，大多数 ML 模型都(dou)是在電(dian)子游戲(xi)等虛(xu)擬(ni)世界中構(gou)建(jian)的，它们可以在海(hai)量(liang)数据集上进行训练，一旦(dan)涉(she)及到物理世界的應(ying)用，它们就会丟(diu)失(shi)重(zhong)要信(xin)息(xi)，它们只是脫(tuo)離(li)实体的 AI 系统。 以支(zhi)持(chi)自動(dong)駕(jia)駛(shi)汽(qi)車(che)的人工智能为例。让自动驾驶汽车在道路(lu)上自行学习是不太(tai)现实的，出于这个和其他原(yuan)因，研究人員(yuan)们往(wang)往選(xuan)擇(ze)在虚拟世界中构建他们的模型。 「但它们根(gen)本没有能力在所(suo)有最(zui)重要的環(huan)境(jing)（即我们的世界）中運(yun)行，」Wooldridge 说道。 来源：Wikimedia Commons 另(ling)一方(fang)面(mian)，语言 AI 模型也会受到同样的限制。可以说，它们已经从荒(huang)唐(tang)可怕(pa)的预测文本演(yan)變(bian)为谷(gu)歌(ge)的 LAMDA。今(jin)年早(zao)些(xie)时候，一个前谷歌工程(cheng)師(shi)聲(sheng)称人工智能程序 LAMDA 是有知觉的，一度成为了头条新聞(wen)。 「无论这个工程师的结论的有效(xiao)性如何，很明顯(xian) LAMDA 的对話(hua)能力给他留(liu)下(xia)了深(shen)刻(ke)的印(yin)象——这是有充分(fen)理由(you)的，」 Wooldridge 说，但他并不认为 LAMDA 是有知觉的，AI 也没有接近(jin)这样的里程碑(bei)。 「这些基础模型展示了自然语言生成方面前所未有的能力，可以生成比較(jiao)自然的文本片(pian)段(duan)，似(si)乎也獲(huo)得了一些常识性推理能力，这是过去 60 年中 AI 研究的重大事(shi)件(jian)之(zhi)一。」 这些 AI 模型需(xu)要海量参数的輸(shu)入(ru)，并通(tong)过训练来理解它们。例如，GPT-3 使用互(hu)聯(lian)網(wang)上千亿級(ji)的英(ying)语文本进行训练。大量的训练数据与强大的计算能力相结合，使得这些 AI 模型表现得类似于人类的大腦(nao)，可以越过狹(xia)窄(zhai)的任務(wu)，開(kai)始(shi)识别模式(shi)，并建立(li)起(qi)与主要任务似乎无关的联系。 来源：OpenAI 但是，Wooldridge 却表示，基础模型是一个賭(du)註(zhu)，「基于海量数据的训练使得它们在一系列领域具备有用的能力，也进而可以专門(men)用于特定的应用。」 「符号人工智能（symbolic AI）是基于‘智能主要是知识问题’的假(jia)设，而基础模型是基于‘智能主要是数据问题’的假设，在大模型中输入足够的训练数据，就被认为有希(xi)望(wang)提(ti)高(gao)模型的能力。」 Wooldridge 认为，为了产生更(geng)智能的 AI，这种「可能即正确」（might is right）的方法將(jiang) AI 模型的规模不断擴(kuo)大，但忽(hu)略(lve)了真正推进 AI 所需的现实物理世界知识。 「公(gong)平(ping)地说，有一些跡(ji)象表明这种情(qing)況(kuang)正在改(gai)变，」 Wooldridge说。今年 5 月(yue)，DeepMind 宣(xuan)布(bu)了基于大型语言集和机器人数据的基础模型 Gato，該(gai)模型可以在簡(jian)單(dan)的物理环境中运行。 「很高興(xing)看到基础模型邁(mai)出了进入物理世界的第(di)一步，但只是一小步：要让 AI 在我们的世界中工作，需要克(ke)服(fu)的挑(tiao)戰(zhan)至(zhi)少和让 AI 在模拟环境中工作所面臨(lin)的挑战一样大，甚(shen)至可能更大。」 在论文的最後(hou)，Wooldridge 这样寫(xie)道：「我们并不是在尋(xun)找(zhao) AI 道路的尽头，但我们可能已经走(zou)到了道路起点的尽头。」 对此，妳(ni)怎(zen)么看？歡(huan)迎(ying)在評(ping)论區(qu)留言。 参考(kao)资料(liao)： https://spj.sciencemag.org/journals/icomputing/2022/9847630/ https://www.eurekalert.org/news-releases/966063 返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：