腾讯新闻广告投放，费用你负担得起吗？

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标题：如何利用腾讯新闻广告投放，提高企业曝光度

第一部分：腾讯新闻广告投放以及费用问题

腾讯新闻广告投放是一种有效的推广方式，可以帮助企业在海量的用户中快速提高曝光度和知名度。相对于传统媒体广告投放，腾讯新闻广告投放更加灵活，新闻内容更加新鲜、多样，广告投放位置更加精准。但是对于大部分企业来说，费用问题是最大的考虑因素之一。

首先，需要了解腾讯新闻广告投放的广告形式，方便根据自身需求制定广告投放计划。广告形式有横幅广告、悬浮广告、图文广告等多种形式，不同形式的广告费用也不一样。

其次，根据企业需求和预算情况，制定适当的广告投放计划。腾讯新闻广告投放采用竞价排名，广告主可以根据自己的需求设置关键字、竞价等参数，以此控制广告投放的费用。

综合来看，腾讯新闻广告投放的费用问题需要根据企业实际情况进行考虑，制定适当的广告投放计划，以达到最好的广告效果。

第二部分：如何利用腾讯新闻广告投放提高企业曝光度

方向一：选择合适的广告形式

在进行广告投放之前，需要了解各种广告形式的特点和适用范围。横幅广告适用于品牌宣传，悬浮广告适用于新品发布或特惠促销，图文广告适用于引导用户进行线上活动、网页浏览等。通过选择合适的广告形式，可以让广告内容更加精准地传达到目标用户。

此外，广告投放位置的选择也十分重要。腾讯新闻广告投放的位置是根据用户浏览习惯和兴趣进行设置的。因此，选择合适的广告投放位置可以让广告更加精准地触达目标用户，提高广告曝光度和点击率。

方向二：关键字设置和竞价策略

关键字设置和竞价策略也是影响广告效果的重要因素。广告主可以根据自己的产品特点和目标用户，制定关键字和竞价策略。通过设置合适的关键字和竞价策略，可以让广告在竞争激烈的市场中占据优势地位，提高广告曝光度和点击率。

方向三：内容创意和用户体验

广告的内容创意和用户体验也是影响广告效果的重要因素。好的广告内容创意可以吸引用户的注意力，提高广告点击率和转化率。而优秀的用户体验可以让用户对产品产生更多的兴趣和好感，提高用户的留存率和忠诚度。

第三部分：腾讯新闻广告投放的优势

优势一：广告曝光量大

腾讯新闻是国内最大的新闻门户网站之一，每日平均访问人数超过千万人次。广告主选择腾讯新闻广告投放，可以充分利用其庞大的用户流量，实现更好的广告曝光和传播效果。

优势二：精准投放

腾讯新闻广告投放采用智能投放技术，可以根据用户的浏览行为和兴趣爱好等信息，进行精准投放。广告主可以根据自己的需求选择目标用户和投放位置，实现更加精准的广告投放。

优势三：数据分析和优化

腾讯新闻广告投放提供了丰富的数据分析和优化功能，可以帮助广告主及时了解广告效果和用户反馈信息，并进行调整和优化。通过数据分析和优化，可以提高广告投放效果，实现更好的广告效果。

优势四：灵活策略和多样形式

腾讯新闻广告投放可以根据广告主的需求，制定灵活的投放策略和选择多样的广告形式，实现更好的广告效果。此外，腾讯新闻广告投放还提供了多种投放位置和广告形式，可以满足不同广告主的投放需求。

第四部分：总结

腾讯新闻广告投放是一种有效的推广方式，可以帮助企业在海量的用户中快速提高曝光度和知名度。通过选择合适的广告形式、设置关键字和竞价策略、优化内容创意和用户体验，可以实现更好的广告效果。此外，腾讯新闻广告投放具有广告曝光量大、精准投放、数据分析和优化等优势，可以帮助广告主实现更好的广告效果。

### 问答话题：1.腾讯新闻广告投放费用贵吗？

腾讯新闻广告投放的费用因不同广告形式和竞价策略的设置而异。企业可以根据自己的需求和预算情况，制定适当的广告投放计划。此外，通过优化广告投放效果，提高广告转化率，可以实现更好的广告效果。

2.腾讯新闻广告投放效果如何？

腾讯新闻广告投放具有广告曝光量大、精准投放、数据分析和优化等优势，可以帮助广告主实现更好的广告效果。通过选择合适的广告形式、设置关键字和竞价策略、优化内容创意和用户体验，可以实现更好的广告效果。

3.腾讯新闻广告投放适用于哪些企业？

腾讯新闻广告投放适用于不同行业、不同规模的企业。企业可以根据自己的产品特点和目标用户，选择合适的广告形式和投放位置，制定合适的广告投放计划。此外，通过数据分析和优化，可以提高广告投放效果，实现更好的广告效果。

腾讯新闻广告投放，费用你负担得起吗？特色

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腾讯新闻广告投放，费用你负担得起吗？亮点

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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

作(zuo)者(zhe)：高(gao)佳(jia) 劉(liu)曦(xi) 李志飞

編(bian)輯(ji)：好(hao)困(kun)

【新智元導(dao)讀(du)】在(zai)標(biao)準(zhun)化(hua)測(ce)試(shi)和(he)其(qi)他(ta)基(ji)准测试中(zhong)，GPT-4比(bi)之(zhi)前(qian)的模型表(biao)現(xian)得(de)更(geng)優(you)異(yi)，可(ke)以(yi)跨(kua)數(shu)十(shi)種(zhong)語(yu)言(yan)工(gong)作，還(hai)可以將(jiang)圖(tu)像(xiang)作為(wei)輸(shu)入(ru)對(dui)象(xiang)，這(zhe)意(yi)味(wei)著(zhe)它(ta)能(neng)夠(gou)在聊(liao)天(tian)上(shang)下(xia)文(wen)中理(li)解(jie)照(zhao)片(pian)或(huo)图表的意图和邏(luo)辑。

自(zi)微(wei)軟(ruan)3月(yue)初(chu)發(fa)布(bu)多模态模型 Kosmos-1 以來(lai)，壹(yi)直(zhi)在测试和調(tiao)整(zheng) OpenAI 的多模态模型，並(bing)将其更好地(di)兼(jian)容(rong)微软自有(you)產(chan)品(pin)。

果(guo)不(bu)其然(ran)，趁(chen)着GPT-4发布之際(ji)，微软也(ye)正(zheng)式(shi)攤(tan)牌(pai)，New Bing早(zao)就(jiu)已(yi)經(jing)用(yong)上GPT-4了(le)。

ChatGPT用的语言模型是(shi) GPT-3.5，在談(tan)到(dao)GPT-4比前一個(ge)版(ban)本(ben)強(qiang)大在哪(na)裏(li)時(shi)，OpenAI稱(cheng)，雖(sui)然这兩(liang)个版本在隨(sui)意的谈話(hua)中看(kan)起(qi)来很(hen)相(xiang)似(si)，但(dan)「當(dang)任(ren)務(wu)的復(fu)雜(za)性(xing)達(da)到足(zu)够的閾(yu)值(zhi)时，差(cha)异就會(hui)出(chu)现」，GPT-4更可靠(kao)、更有創(chuang)意，并且(qie)能够處(chu)理更細(xi)微的指(zhi)令(ling)。

王(wang)者加(jia)冕(mian)？关于GPT-4的八点观察

1. 再(zai)度(du)驚(jing)艷(yan)，强過(guo)人(ren)類(lei)

如(ru)果說(shuo)GPT-3系(xi)列(lie)模型向(xiang)大家(jia)證(zheng)明(ming)了AI能够在一个模型里做(zuo)多个任务，指明實(shi)现AGI的路(lu)徑(jing)，GPT-4在很多任务上已经达到人类水(shui)平(ping)（human-level），甚(shen)至(zhi)比人类表现更好。GPT-4在很多專(zhuan)業(ye)的學(xue)術(shu)考(kao)试上已经超(chao)越(yue)90%的人类，比如在模擬(ni)律(lv)師(shi)考试中，分(fen)数在應(ying)试者的前10%左(zuo)右(you)。对此(ci)，各(ge)类中小(xiao)学、大学和专业教(jiao)育(yu)該(gai)如何(he)应对？

2. 「科(ke)学」煉(lian)丹(dan)

虽然OpenAI此次(ci)并未(wei)公(gong)布具(ju)體(ti)參(can)数，但可以猜(cai)到GPT-4模型一定(ding)不小，模型太(tai)多就意味着高額(e)訓(xun)練(lian)成(cheng)本。與(yu)此同(tong)时，训练模型也很像「炼丹」，需(xu)要(yao)做很多实驗(yan)，如果这些(xie)实验都(dou)是在真(zhen)实環(huan)境(jing)下去(qu)训练，高昂(ang)成本壓(ya)力(li)不是誰(shui)都能承(cheng)受(shou)的。

为此，OpenAI別(bie)出心(xin)裁(cai)搞(gao)了一个所(suo)謂(wei)的「predictable scaling」，簡(jian)言之就是用萬(wan)分之一的成本来預(yu)测各个实验的結(jie)果（loss和human eval)。如此一来，就把(ba)原(yuan)本大模型「碰(peng)運(yun)氣(qi)」的炼丹训练升(sheng)級(ji)为「半(ban)科学」的炼丹。

3. 眾(zhong)包(bao)評(ping)测，一舉(ju)雙(shuang)得

这次非(fei)常(chang)「取(qu)巧(qiao)」地提(ti)供(gong)了一个open source的OpenAI Evals，用众包方(fang)式开放(fang) 給(gei)各位(wei)开发者或愛(ai)好者，邀(yao)請(qing)大家使(shi)用Evals来测试模型，同时籠(long)絡(luo)开发者生(sheng)态。这一方式，既(ji)讓(rang)大家有参与感(gan)，又(you)能让大家免(mian)費(fei)幫(bang)忙(mang)评估(gu)提高系統(tong)，OpenAI直接(jie)獲(huo)得問(wen)題(ti)和反(fan)饋(kui)，一石(shi)二(er)鳥(niao)。

4. 工程(cheng)補(bu)漏(lou)

这次还发布了一个System Card，是一个开放的「打(da)补丁(ding)」工具，可以发现漏洞(dong)減(jian)少(shao)语言模型的「胡(hu)说八道」问题。系统打了各种各樣(yang)的补丁做预处理和後(hou)处理，后面(mian)还会开放代(dai)碼(ma)把打补丁能力众包给大家，OpenAI未来也許(xu)可以让大家帮它一起做。这标志着LLM終(zhong)于從(cong)一个优雅(ya)简單(dan)的next token prediction任务進(jin)入了各种messy的工程hack了。

5. 多模态

自上周(zhou)德(de)國(guo)微软透(tou)露(lu)GPT-4是多模态后，大众可谓万众期(qi)待(dai)。

GPT-4千(qian)呼(hu)万喚(huan)始出来，被(bei)譽(yu)为「堪(kan)比人腦(nao)」的多模态其实跟(gen)目(mu)前很多論(lun)文闡(chan)述(shu)的多模态能力并無(wu)太多差别，主(zhu)要區(qu)别就是把文本模型的few-shot和逻辑鏈(lian)（COT）结合(he)进来，这里有个前提是需要一个基礎(chu)能力很好的文本LLM再加多模态，会产生不錯(cuo)的效(xiao)果。

6. 有計(ji)劃(hua)地放出「王炸(zha)」

按(an)照OpenAI演(yan)示(shi)GPT-4的demo視(shi)頻(pin)里的说法(fa)，GPT-4 早在去年(nian)8月就已完(wan)成训练，但今(jin)天才(cai)发布，剩(sheng)下的时間(jian)都在进行(xing)大量(liang)测试和各种查(zha)漏补缺(que)，以及(ji)最(zui)重(zhong)要的去除(chu)危(wei)險(xian)內(nei)容生成的工作。

当大家还沈(chen)浸(jin)在ChatGPT惊人的生成能力之时，OpenAI已经搞定GPT-4，这波(bo)谷(gu)歌(ge)工程师估计又要熬(ao)夜(ye)追(zhui)趕(gan)了？

7. OpenAI不再Open

OpenAI在公开的论文里完全(quan)沒(mei)有提及任何模型参数和数據(ju)規(gui)模（網(wang)傳(chuan)GPT-4参数已达100万億(yi)），也没有任何技(ji)术原理，对此解釋(shi)说是为了普(pu)惠(hui)大众，怕(pa)大家学会了怎(zen)麽(me)做GPT-4之后会用来做惡(e)，觸(chu)发一些不可控(kong)的事(shi)情(qing)发生，个人完全不認(ren)同这种此地无銀(yin)的做法。

8. 集(ji)中力量辦(ban)大事

论文除了各种「炫(xuan)技」，还特(te)别用了三(san)頁(ye)把所有为GPT-4不同系统有貢(gong)獻(xian)人員(yuan)都列出来，粗(cu)略(lve)估计应该已经超过百(bai)人，再次体现OpenAI内部(bu)團(tuan)隊(dui)成员众志成城(cheng)、高度協(xie)作的狀(zhuang)态。以此对比其他幾(ji)家的团队作戰(zhan)能力，在众志成城这方面是不是差得有点遠(yuan)？

目前多模态大模型已经成为整个AI大模型发展(zhan)的趨(qu)勢(shi)和重要方向，而(er)在这場(chang)大模型AI「軍(jun)備(bei)竞赛」中，谷歌、微软、DeepMind等(deng)科技巨(ju)頭(tou)都積(ji)極(ji)推(tui)出多模态大模型（MLLM）或大模型（LLM）。

开啟(qi)新一輪(lun)军备竞赛：多模态大模型

微软：Kosmos-1

微软在3月初发布擁(yong)有16亿参数的多模态模型 Kosmos-1，网络结構(gou)基于 Transformer 的因(yin)果语言模型。其中，Transformer 解码器(qi)用作多模态输入的通(tong)用接口(kou)。

除了各种自然语言任务，Kosmos-1 模型能够原生处理廣(guang)泛(fan)的感知(zhi)密(mi)集型任务，如视覺(jiao)对话、视觉解释、视觉问答(da)、图像字(zi)幕(mu)、简单的数学方程式、OCR 和帶(dai)描(miao)述的零(ling)样本图像分类。

谷歌：PaLM-E

3月初，谷歌和柏(bai)林(lin)工业大学的研(yan)究(jiu)团队推出目前最大的视觉语言模型——PaLM-E，参数量高达5620亿（PaLM-540B+ViT-22B）。

PaLM-E是一个僅(jin)有解码器的大模型，在给定前綴(zhui)（prefix）或提示（prompt）下，能够以自回(hui)歸(gui)方式生成文本补全。模型通过加一个编码器，模型可以将图像或感知数据编码为一系列与语言标記(ji)大小相同的向量，将此作为输入用于下一个token预测，进行端(duan)到端训练。

DeepMind：Flamingo

DeepMind在去年4月推出Flamingo视觉语言模型，模型将图像、视频和文本作为提示（prompt），输出相关语言，只(zhi)需要少量的特定例(li)子(zi)既能解決(jue)很多问题，无需额外(wai)训练。

通过交(jiao)叉(cha)输入图片（视频）和文本的方式训练模型，使模型具有 few-shot 的多模态序(xu)列推理能力，完成「文本描述补全、VQA / Text-VQA」等多种任务。

目前，多模态大模型已顯(xian)示更多应用可能性，除了相对成熟(shu)的文生图外，人機(ji)互(hu)動(dong)、机器人控制(zhi)、图片搜(sou)索(suo)、语音(yin)生成等大量应用逐(zhu)一出现。

綜(zong)合来看，GPT-4不会是AGI，但多模态大模型已经是一个清(qing)晰(xi)且確(que)定的发展方向。建(jian)立(li)统一的、跨场景(jing)、多任务的多模态基础模型会成为人工智能发展的主流(liu)趋势之一。

雨(yu)果说「科学到了最后階(jie)段(duan)，便(bian)遇(yu)上了想(xiang)象」，多模态大模型的未来或许正超越人类的想象。返(fan)回搜狐(hu)，查看更多

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