视频广告案例分析

案例分析:如何打造成功的视频广告?

在这个信息爆炸的时代,消费者们的视觉疲劳越来越严重,他们不再像以前那样被单调的文字广告所吸引,而是更加倾向于欣赏生动、有趣的视频广告。究竟怎样才能打造一部成功的视频广告呢?下面,我们从以下几个方面来分析。

视频广告

首先,视频广告的内容必须要有创意。一个好的创意可以在瞬间吸引消费者的注意力,让他们对你的广告记忆深刻。创意可以来自于生活、文学、历史等各个方面,但要注意不要抄袭或者侵犯他人的知识产权。在创意的基础上,我们可以加入一些搞笑、感动、刺激等元素,从而使广告更加吸引人。

创意

其次,视频广告的制作要符合现代人的审美。现代人对于画面的要求越来越高,他们希望看到的是高清、清晰、流畅的画面,而不是模糊、卡顿、闪烁的画面。因此,制作时要选择高质量的设备和软件,以确保画面的清晰度和流畅度。此外,音乐也是制作中不可忽视的因素之一,我们可以根据广告的主题来选择不同的音乐,从而更好地传递广告的信息。

高质量

最后,视频广告不能违反中国广告法

在制作视频广告时,我们必须要遵守中国广告法,不得出现虚假、夸大、误导等情况。同时,广告内容也要注意文明、健康、积极的价值取向,不得传递负面、低俗、暴力等消极信息。我们可以通过多方面的宣传方式来让消费者了解我们的广告,但要注意不要过度宣传,以免造成不良影响。

广告法

结论

通过以上几个方面的分析,我们可以发现,在制作视频广告时,创意、质量、合法性都是非常重要的。只有把这些因素做好,我们才能打造出一部成功、有趣、让人印象深刻的视频广告。

视频广告案例分析特色

1、独特的解锁图标零度以下的自定义你的性格。

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3、广阔仙域拥有诸多神秘等待玩家探寻,一步步的成长才能够应付各种危机事件;

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5、每拉颗宝石,0颗宝石为0+嘎查,0颗宝石为0+嘎查!

视频广告案例分析亮点

1、灵格斯词霸下截图

2、同时只有足够强大的技能才能够无视龙鳞的魔法免疫效果对龙造成伤害

3、轻松找任务,公布你的信息,高效雇用,合适各种的用户们。

4、只需要通过非常简单的操作,大家就可以在这款游戏当中感受到不一样的乐趣。

5、它的软件语言是简体中文,使用的过程很方便。

dutedejiesuotubiaolingduyixiadezidingyinidexingge。xuankushenqi!dinghaishenzhenlinglongbaotajiuchidingpazijinhulu,jiaotajiuzhongtian,shouchijueshishenqi,zhanchushuyuzijideyifangtiandi!guangkuoxianyuyongyouzhuduoshenmidengdaiwanjiatanxun,yibubudechengchangcainenggouyingfugezhongweijishijian;【quanxinchunjieyouhuihuodong】zhunianxinchundagaiban,quanbukechengyouhuihuodong,huorekaizhanzhong!meilakebaoshi,0kebaoshiwei0+gazha,0kebaoshiwei0+gazha!Google探(tan)索(suo)全(quan)新(xin)NLU任(ren)務(wu)「自(zi)然(ran)語(yu)言(yan)評(ping)估(gu)」,正(zheng)式(shi)面(mian)試(shi)前(qian)讓(rang)AI幫(bang)妳(ni)熱(re)個(ge)身(shen)!

新智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji):LRS

【新智元導(dao)讀(du)】谷(gu)歌(ge)基(ji)於(yu)「自然语言评估 」任务還(hai)開(kai)發(fa)了(le)壹(yi)个網(wang)站(zhan)Interview Warmup,免(mian)費(fei)當(dang)你的(de)「面试陪(pei)練(lian)員(yuan)」!

「刷(shua)題(ti)」可(ke)以(yi)說(shuo)是(shi)貫(guan)穿(chuan)人(ren)生(sheng)的始(shi)終(zhong)了,有(you)些(xie)题目(mu)可以獨(du)自解(jie)決(jue),比(bi)如(ru)考(kao)试题;但(dan)諸(zhu)如面试類(lei)需(xu)要(yao)互(hu)動(dong)的题目時(shi),一个人就(jiu)很(hen)難(nan)刷动了。

這(zhe)種(zhong)互动不(bu)同(tong)于一般(ban)的問(wen)答(da),通(tong)常(chang)需要 「陪练方(fang)」在(zai)特(te)定(ding)情(qing)境(jing)下(xia)對(dui)问题進(jin)行(xing)回(hui)答,並(bing) 引(yin)导用(yong)戶(hu)进行思(si)考,以達(da)到(dao)最(zui)终目標(biao)。

比如面试官(guan)不會(hui)只(zhi)負(fu)責(ze)提(ti)问,还需要引导你说出(chu)对问题的理(li)解思路(lu),以及(ji)可選(xuan)的解决方案(an)。这类 问题也(ye)可能(neng)是开放(fang)式的,比如自我(wo)介(jie)紹(shao)等(deng)。

AI的终極(ji)目标,就是一切(qie)人可以做(zuo)的事(shi),都(dou)可以由(you)模(mo)型(xing)替(ti)代(dai),这类「面试陪练员」也不例(li)外(wai)。

但在当下的自然语言處(chu)理領(ling)域(yu),这种能力(li)还沒(mei)有得(de)到足(zu)夠(gou)的重(zhong)視(shi),并且(qie)在技(ji)術(shu)上(shang)很具(ju)有挑(tiao)戰(zhan)性(xing)。

最近(jin)Google在官方博(bo)客(ke)上介绍了一个重要的自然语言理解(NLU)能力,即(ji) 自然语言评估(Natural Language Assessment, NLA),并討(tao)論(lun)了如何(he)能够在教(jiao)育(yu)的背(bei)景(jing)下有所(suo)帮助(zhu)。

典(dian)型的 NLU 任务關(guan)註(zhu)用户的意(yi)圖(tu),而(er) NLA 允(yun)許(xu)從(cong)多(duo)个角(jiao)度(du)评估答案。

在用户想(xiang)知(zhi)道他(ta)們(men)的答案有多好(hao)的情況(kuang)下,NLA 可以提供(gong)一个关于答案與(yu)預(yu)期(qi)有多接(jie)近的分(fen)析(xi)。

在 可能没有「正確(que)」答案的情况下,NLA 可以提供細(xi)微(wei)的洞(dong)察(cha)力,包(bao)括(kuo)主(zhu)题性、相(xiang)关性、冗(rong)長(chang)问题等等。

研(yan)究(jiu)人员制(zhi)定了 NLA 的範(fan)圍(wei),提出了一个實(shi)用的模型來(lai)執(zhi)行主题性NLA,并展(zhan)示(shi)了如何使(shi)用 NLA 来帮助求(qiu)職(zhi)者(zhe)练習(xi)回答面试问题。

自然语言评估概(gai)述(shu)

NLA 的目标是根(gen)據(ju)一組(zu) 期望(wang)(expectations)来评估用户給(gei)出的答案。

比如说有一个 与學(xue)生交(jiao)互的NLA系(xi)統(tong),有以下幾(ji)个组成(cheng)部(bu)分:

向(xiang)学生提出一个问题; 期望定義(yi)了用户预期在回答中(zhong)得到什(shen)麽(me)。例如一个具體(ti)的文(wen)本(ben)回答或(huo)者是一组用户期望答案涵(han)蓋(gai)的主题,并且回答需要簡(jian)潔(jie)。 由学生提供的答案; 评估結(jie)果(guo)。包括正确性、信(xin)息(xi)缺(que)失(shi)、過(guo)于具体或籠(long)统、文体反(fan)饋(kui)、发音(yin)等。 可选項(xiang):上下文。例如一本書(shu)或一篇(pian)文章(zhang)中的某(mou)一段(duan)。

使用 NLA,对答案的期望和(he)对答案的评估都可以非(fei)常寬(kuan)泛(fan),这使得師(shi)生之(zhi)間(jian)的互动更(geng)具表(biao)現(xian)力且更有细節(jie)。

有具体正确答案的问题

即使在有明(ming)确的正确答案的情况下,也可以比简單(dan)的正确或不正确更细微地(di)评估答案。

上下文(Context) :哈(ha)利(li)波(bo)特与魔(mo)法(fa)石(shi) 问题(Question) :霍(huo)格(ge)沃(wo)茨(ci)是什么? 期望(Expectation) :霍格沃茨是一所魔法学校(xiao) 回答(Answer) :我不是很确定,但我認(ren)為(wei)这是一所学校。

对于问答系统来说,上面这个回答可能因(yin)为缺少(shao)关鍵(jian)细节「魔法」而被(bei)标記(ji)为不正确,因为用户会认为这个答案并非完(wan)全正确,也没有太(tai)大(da)意义。

NLA可以提供更细节的理解力,例如认定学生的回答太过于笼统,并且学生本人对該(gai)回答不够确信。

这种细微的评估,以及注意到学生所表达的不确定性,对于帮助学生在会話(hua)環(huan)境中建(jian)立(li)技能非常重要。

主题预期

在许多情况下, 提问者并不期望得到具体答復(fu)。

例如,如果一个学生被问到一个 觀(guan)點(dian)类问题,并没有具体的文本期望,提问者更关注的是回答相关性以及观点,或许答案的简洁度和流(liu)暢(chang)性也在提问者的评估范围內(nei)。

问题 :請(qing)进行自我介绍。(Tell me a little about yourself?) 期望 :一个主题集(ji)合(he),可能包括「教育 」、「經(jing)歷(li)」、「興(xing)趣(qu)」等 回答 :我在加(jia)州(zhou)的薩(sa)利納(na)斯(si)长大,後(hou)来去(qu)了斯坦(tan)福(fu)大学,主修(xiu)经濟(ji)学,但后来对科(ke)技產(chan)業(ye)感(gan)到兴奮(fen),所以接下来我...

在这种情况下,一个有用的评估輸(shu)出將(jiang)把(ba)用户的答案映(ying)射(she)到所涉(she)及的主题的子(zi)集,可能还有文本的哪(na)些部分与哪个主题相关的标记。

从自然语言处理的角度来看(kan),这很有挑战性,因为答案可能很长,主题也可能是混(hun)合的,而且每(mei)个主题本身可能是多方面的。

主题性NLA模型

原(yuan)則(ze)上,主题性NLA(Topicallity NLA)是一个标準(zhun)的多分类任务,开发者可以根据常用的模型很容(rong)易(yi)地訓(xun)练出一个分类器(qi)。

但对于NLA来说,可用的训练數(shu)据很少,收(shou)集每个问题和主题的训练数据成本很高(gao),也很耗(hao)时。

谷歌的解决方案是将每个主题分解成可以使用大型语言模型(LLM)进行标識(shi)的细粒(li)度组件(jian),并进行简单的通用調(tiao)優(you)。

研究人员将每个主题映射到一个潛(qian)在问题列(lie)表,并定义如果句(ju)子包含(han)对这些潜在问题之一的答案,那(na)么它(ta)就涵盖了该主题。

对于 经历(Experience)这个主题,模型可以选擇(ze)一些潜在的问题,比如:

你在哪裏(li)工(gong)作(zuo)? 你是学什么的? ...

再(zai)比如 兴趣(Interests)这个主题下,也有一些基本问题,如

你对什么感兴趣? 你喜(xi)歡(huan)做什么? ...

这些基本问题是通过 叠(die)代的手(shou)工过程(cheng)設(she)計(ji)的。

重要的是,由于这些问题是足够细粒度的,当前的语言模型可以捕(bu)獲(huo)这些 句子内的语义(比如What和Where的區(qu)別(bie)),也使得开发者可以为NLA的主题任务提供一个zero-shot设置(zhi): 模型训练一次(ci)后,即可不斷(duan)添(tian)加新的问题和新的主题,或通过修改(gai)基本内容期望改编现有的主题,而不需要收集主题特定的数据。

帮助求职者准備(bei)面试

为了探索NLA的應(ying)用場(chang)景,谷歌的开发者还与求职者合作开发了一个新工具Interview Warmup,帮助用户在IT Support和用户体驗(yan)设计等快(kuai)速(su)增(zeng)长的就业领域为面试做准备。

网站上提供了大量(liang)的问题,求职者自己(ji)在家(jia)就能练习回答行业專(zhuan)家提出的问题,以帮助在真(zhen)人面试中變(bian)得更加自信和从容。

谷歌也是受(shou)求职者的啟(qi)发,了解面试过程中的难点后提出了NLA研究。

Interview Warmup并不对答案进行评分或判(pan)断,它只为用户提供一个独自练习的环境,并且帮助用户进行自我改进。

每当用户回答一个面试问题后,该答案会被NLA模型逐(zhu)句解析,然后用户可以在不同的談(tan)话要点之间切換(huan),看看在他们的答案中发现了哪些要点。

研究人员意识到,在向用户发出信號(hao)表示他们的反馈是「good」时,存(cun)在许多潜在的陷(xian)阱(jing),尤(you)其(qi)是当模型只檢(jian)測(ce)到有限(xian)的主题集时。

相反,该系统把控(kong)制權(quan)掌(zhang)握(wo)在用户手中,只使用機(ji)器学习来帮助用户发现如何改进。

到目前为止(zhi),该工具已(yi)经帮助了大量来自世(shi)界(jie)各(ge)地的求职者,取(qu)得了很大的成果,并且开发團(tuan)隊(dui)最近已经将其擴(kuo)展到非洲(zhou),并计劃(hua)繼(ji)續(xu)与求职者合作,迭代并使该工具对数百(bai)萬(wan)正在尋(xun)找(zhao)新工作的人更有帮助。

自然语言评估(NLA)是一个具有技术挑战性和有趣的研究领域。

NLA为新的会话应用鋪(pu)平(ping)了道路,通过从多个角度对答案进行细致(zhi)入(ru)微的评估和分析,促(cu)进了学习。

通过与社(she)区合作,从求职者和企(qi)业到課(ke)堂(tang)教师和学生,可以确定NLA有潜力帮助用户进行学习、參(can)与和发展各种学科的技能的情况,以一种负责任的方式建立应用程序(xu),使用户能够评估自己的能力,并找到改进的方法。

参考資(zi)料(liao):

https://ai.googleblog.com/2022/10/natural-language-assessment-new.html返(fan)回搜(sou)狐(hu),查(zha)看更多

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发布于:河南周口太康县