冷知识广告创意

什么是冷知识广告?

冷知识广告是指那些在广告中呈现的不为人所知,但非常有趣的事实。这些广告旨在吸引人们的注意力,引起他们的好奇心,并让他们对品牌产生兴趣。这种广告的好处是可以在潜在客户的记忆中留下深刻的印象,从而增加品牌知名度和销售额。

冷知识广告

图:冷知识广告

冷知识广告的另一个好处是可以吸引那些已经对某个主题感兴趣的人。比如,一家酒店可以利用冷知识广告来吸引那些对历史和文化感兴趣的旅游者。这样,广告就不仅仅是一个简单的宣传品,而是成为了一个有趣的学习工具。

除了吸引潜在客户的注意力之外,冷知识广告还可以改善品牌形象。它可以让人们感受到品牌的创意和幽默感,从而提高品牌的好感度。此外,冷知识广告也可以帮助品牌与竞争对手区分开来,让品牌在市场上更加突出。

冷知识广告的成功案例

以下是一些成功的冷知识广告案例,这些广告吸引了人们的注意力,并帮助品牌取得了成功:

冷知识广告案例

图:冷知识广告案例

1、纽约公共图书馆:在一系列广告中,纽约公共图书馆利用了一些有趣的冷知识来吸引人们的注意力。例如,他们在一张广告中展示了一本书的借阅记录,这本书已经被借了137年。

纽约公共图书馆广告

图:纽约公共图书馆广告

2、杜莎夫人蜡像馆:杜莎夫人蜡像馆最近在伦敦地铁站投放了一系列广告,这些广告展示了一些有趣的事实,比如,世界上最小的狗只有两英寸高,而且它叫“帕蒂”。

杜莎夫人蜡像馆广告

图:杜莎夫人蜡像馆广告

3、雷曼兄弟:在2007年的一次广告活动中,雷曼兄弟在报纸和杂志上展示了一系列冷知识广告,这些广告展示了一些看似不相关的事实,但它们都是为了吸引人们的注意力,并让人们对雷曼兄弟的品牌产生兴趣。

雷曼兄弟广告

图:雷曼兄弟广告

如何制作一个成功的冷知识广告?

要制作一个成功的冷知识广告,需要注意以下几点:

1、选择一个有趣的事实

选择一个有趣的、令人惊讶的或者非常有用的事实是制作成功的冷知识广告的关键。这个事实应该与品牌相关或者与品牌的目标客户群相关。例如,一个旅游公司可以使用一个有趣的事实来吸引那些喜欢探索新地方的人。

2、将事实与品牌联系起来

在制作广告时,一定要注意将冷知识与品牌联系起来。这可以通过在广告中使用品牌的标志、色彩或者标语来实现。此外,广告还可以使用一些幽默或者创意的方法来将冷知识与品牌联系起来。

3、选择合适的媒体

选择合适的媒体是制作成功的冷知识广告的重要组成部分。不同的广告媒体适合不同类型的广告。例如,电视广告可以展示一些有趣的视频,而报纸广告可以使用有趣的插图。选择媒体时,一定要考虑品牌的目标客户群,以及他们通常使用的媒体。

4、衡量广告的效果

衡量广告的效果是制作成功的冷知识广告的关键。可以使用一些指标来衡量广告的效果,例如点击率、转化率和品牌知名度。此外,可以使用市场调查来了解潜在客户对广告的反应,以及广告对销售额的影响。

综上所述,冷知识广告是一种有趣、创意和有效的广告形式,可以帮助品牌吸引潜在客户的注意力,改善品牌形象,与竞争对手区分开来,并提高销售额。要制作一个成功的冷知识广告,需要选择一个有趣的事实,将事实与品牌联系起来,选择合适的媒体,以及衡量广告的效果。

结论

冷知识广告是一个非常有趣的广告形式,可以吸引人们的注意力,并帮助品牌取得成功。要制作一个成功的冷知识广告,需要选择一个有趣的事实,将事实与品牌联系起来,选择合适的媒体,以及衡量广告的效果。如果正确地使用,冷知识广告可以成为品牌营销的重要组成部分,并且可以帮助品牌在市场上取得竞争优势。

冷知识广告创意随机日志

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“AI時(shi)代(dai)”正(zheng)式(shi)到(dao)來(lai),“人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)”更(geng)是(shi)被(bei)首(shou)次(ci)納(na)入(ru)企(qi)业裁(cai)員(yuan)理(li)由(you),而(er)或(huo)許(xu)AI引(yin)爆(bao)的(de)裁员浪(lang)潮(chao)才(cai)剛(gang)刚開(kai)始(shi)。

6月(yue)14日(ri),咨(zi)詢(xun)機(ji)構(gou)麦肯锡發(fa)布(bu)了(le)的壹(yi)份(fen)題(ti)為(wei)《生(sheng)成(cheng)式人工智能的經(jing)濟(ji)潛(qian)力(li)》的研(yan)究(jiu)报告,在(zai)报告中(zhong),分(fen)析(xi)師(shi)們(men)通(tong)過(guo)对47個(ge)國(guo)家(jia)及(ji)地(di)區(qu)的850種(zhong)職(zhi)业(全(quan)球(qiu)80%以(yi)上(shang)勞(lao)動(dong)人口(kou))的研究,探(tan)討(tao)了在AI成指(zhi)數(shu)級(ji)发展(zhan)背(bei)後(hou),对全球经济將(jiang)帶(dai)来的影(ying)響(xiang),哪些行业冲击最大,哪些人面(mian)臨(lin)失(shi)业威(wei)脅(xie)?

以下(xia)为报告主(zhu)要(yao)內(nei)容(rong):

AI取(qu)代人類(lei)工作(zuo)的时間(jian)被大幅(fu)提(ti)前(qian)了10年(nian),在2030年至(zhi)2060年间(中點(dian)为2045 年)50%的职业逐(zhu)步(bu)被AI取代。 AI每(mei)年可(ke)为全球经济带来2.6萬(wan)億(yi)至4.4万亿美(mei)元(yuan)的增(zeng)長(chang),生產(chan)力提高(gao)0.1%—0.6%,相(xiang)當(dang)於(yu)每年貢(gong)獻(xian)一个英(ying)国的GDP。 全局(ju)上看(kan)AI对各(ge)行各业的发展有(you)利(li),但(dan)是对个人不(bu)利,而高薪(xin)、高學(xue)歷(li)的腦(nao)力劳动者(zhe)受(shou)到的冲击最大。 生成式AI带来的價(jia)值(zhi)增长,主要(約(yue)75%)集(ji)中在四(si)个領(ling)域(yu):客(ke)戶(hu)運(yun)營(ying)、营銷(xiao)和(he)销售(shou)、軟(ruan)件(jian)工程(cheng)和研发,這(zhe)也(ye)意(yi)味(wei)著(zhe)四項(xiang)业務(wu)受生成式AI影响最大。 生成式人AI及其(qi)他(ta)科(ke)技(ji)的发展或将使(shi)当前工作的60%到70%實(shi)現(xian)自(zi)动化(hua)。其中,銀(yin)行业、高科技行业和生命(ming)科学等(deng)行业所(suo)受的影响最大。

AI将为全球经济每年“贡献一个英国的GDP”

报告发现,在其研究的63种應(ying)用(yong)中使用生成式AI,将为全球经济每年带来2.6万亿至4.4万亿美元的增长。而这一預(yu)測(ce)還(hai)未(wei)将生成式AI所有的应用計(ji)算(suan)在内,若(ruo)将尚(shang)未研究的应用计算在内,生成式AI的经济影响可能會(hui)翻(fan)倍(bei):

研究主要包(bao)括(kuo)兩(liang)个方(fang)面:1.60多(duo)个組(zu)織(zhi)使用生成式AI后的经济增长潜力2.全球约2100项工作活(huo)动的劳动生产力潜力。

麦肯锡在报告中指出(chu),他们的研究涵(han)蓋(gai)了16个业务内容並(bing)得(de)出結(jie)論(lun):如(ru)果(guo)在各行业中应用,每年贡献2.6万亿至4.4万亿美元之(zhi)间的经济效(xiao)益(yi),具(ju)體(ti)来看:

我(wo)们的衡(heng)量(liang)標(biao)準(zhun)包括:降(jiang)低(di)生成内容的成本(ben),以及通过AI的运用大規(gui)模(mo)提高内容質(zhi)量有带来的收(shou)入。比(bi)如,在营销领域,一个使用案(an)例(li)是将生成式AI应用于生成个性(xing)化電(dian)子(zi)郵(you)件等創(chuang)意内容。

这一增量基(ji)本相当于英国一年的GDP(2021年为3.1万亿美元)。

我们估(gu)计非(fei)生成式AI的经济价值将從(cong)11.0万亿美元增加(jia)至17.7万亿美元,增加15%到40%。(2017年时我们認(ren)为人工智能可以带来9.5万亿美元到15.4万亿美元的经济价值)

而具体到每一项职位(wei)来看,麦肯锡的研究涵盖约850个职业的2100项細(xi)分工作职能,根(gen)據(ju)技術(shu)的采(cai)用程度(du)和实施(shi)方式,报告指出,AI可能会影响目(mu)前全球所有的工作,对所有行业产生影响,未来20年,生成式AI可令(ling)劳动生产力提高0.1%—0.6%

最大的“輸(shu)家”?——高薪、高学历的知(zhi)識(shi)工作者

麦肯锡指出,盡(jin)管(guan)生成式AI将影响各行各业,尤(you)其对于“此(ci)前被认为相对不受自动化影响”的 高薪脑力劳动者而言(yan),受到的影响最大。

麦肯锡指出,在2030年至2060年间(中点为 2045 年)50%的职业逐步被AI取代,比他们此前研究大幅提前了10年。

而知识工作者最有可能受到自动化的影响,特(te)別(bie)是涉(she)及需(xu)要進(jin)行決(jue)策(ce)和團(tuan)隊(dui)合(he)作的职业:

前幾(ji)代的自动化技术主要是涉及数据收集與(yu)處(chu)理,因(yin)此对于知识工作者的影响較(jiao)小(xiao),但生成式AI的出现,使得“知识工作者”的角(jiao)色(se)和任(ren)务与大語(yu)言模型(xing)(LLM)正好(hao)適(shi)配(pei)。

因为大语言模型从根本上是为了完(wan)成认知任务而設(she)计的,因此我们对大语言模型在專(zhuan)业知识的应用能力较2017年增加34个百(bai)分点,而自动化管理和培(pei)養(yang)人才的潜力从2017年的16%上升(sheng)到2023年的49%。

因此,麦肯锡认为,许多涉及溝(gou)通、監(jian)督(du)、記(ji)錄(lu)和与人互(hu)动的工作都(dou)有可能被生成式AI自动化,这無(wu)疑(yi) 加速(su)了教(jiao)育(yu)工作者及从事(shi)创造(zao)性劳动的白(bai)领工作的轉(zhuan)型:

与此同(tong)时,麦肯锡指出,此前的眾(zhong)多生产力變(bian)革(ge)中,擁(yong)有高学历的人往(wang)往受到的影响较小,但AI的革命将会使高学历的人才受到更大影响:

我们认为其中的一种解(jie)釋(shi)是生成式AI增加了技术自动化的潜力,而往往高教育水(shui)平(ping)的职业中对技术自动化的需求(qiu)最多。

我们认为另(ling)一种解释是,多年来学位證(zheng)書(shu)被視(shi)为一种技能指标,而这将受到生成式AI的挑(tiao)戰(zhan),未来将有更多人主張(zhang)采取更基于技能的方法(fa)来推(tui)动劳动力发展,以创建(jian)更加公(gong)平、高效的劳动力培訓(xun)和匹(pi)配系(xi)統(tong)。生成式人工智能仍(reng)然(ran)可以被描(miao)述(shu)为对技能有偏(pian)好的技术变革,但对技能的需求更加细致(zhi)。

麦肯锡強(qiang)調(tiao),值得註(zhu)意的是,前几代的自动化变革往往对工資(zi)收入处于中间位置(zhi)的职业影响最大,一些经济学家把(ba)这一现象(xiang)比作:“中间層(ceng)的空(kong)心(xin)化”,但现在AI的出现可能对高薪知识工作者的工作影响最大:

对于低薪工作而言,人工成本低,并不能体现自动化的好处,此外(wai)从事劳动活动的低薪职业很(hen)難(nan)自动化,比如:采摘(zhai)嬌(jiao)嫩(nen)水果。

然而,由于生成式AI在技术自动化方面的进步,这些以前被认为相对不容易(yi)被自动化的工作将收到最大的影响。

AI顛(dian)覆(fu)各行各业

麦肯锡稱(cheng),生成式AI的影响主要集中在四个领域(约占(zhan)75%):客户运营、营销和销售、软件工程和研发。生成式AI及其他科技的发展或将使当前工作的60%到70%实现自动化。其中,银行业、高科技行业和生命科学等行业所受的影响最大:

由于新(xin)技术提高了客户滿(man)意度,有助(zhu)于决策制(zhi)定(ding)并通过更好的监控(kong)減(jian)少(shao)欺(qi)詐(zha),僅(jin)银行一个行业就(jiu)可以通过提高生产力額(e)外产生2000至3400亿美元的产出。 这相当于营业利潤(run)增长9%至15%。

在产品(pin)研发方面,AI可以将生产力提高10%至15%。以生命科学和化工为例,人工智能可以更快(kuai)地产生潜在的分子,加速开发新藥(yao)物(wu)和新材(cai)料(liao)的过程,这可能会使制药公司(si)和醫(yi)療(liao)产品公司的利润增加多達(da)25%。

从对营销生产力的影响来看,生成式AI可以提高营销生产力经济价值5%至15%。我们通过对AI在市(shi)場(chang)营销中的潜在用途(tu)的分析发现,除(chu)了对生产力的直(zhi)接(jie)影响外,还将产生連(lian)鎖(suo)反(fan)应,将销售生产力提高3%到5%。

生成式AI融(rong)入到各类应用中可以提供(gong)更高质量的数据洞(dong)察(cha)力,为营销活动带来新的想(xiang)法,更好地定位客户群(qun)。营销职能部(bu)門(men)可以将资源(yuan)转移(yi)到为自有渠(qu)道(dao)制作更高质量的内容,可能会减少外包的支(zhi)出。

从软件工程来看,生成式AI约直接影响每年软件工程支出的20%到45%。这一价值主要来自于减少某(mou)些工作的时间,如生成初(chu)始代碼(ma)、代码修(xiu)正和重构、根本原(yuan)因分析和生成新的系统设计。一项研究发现,使用微(wei)软GitHub Copilot的软件开发人员完成任务的速度比不使用該(gai)工具的人快56%。

麦肯锡对软件工程团队进行的一项内部经驗(yan)性研究发现,那(na)些经过培训后使用AI的人生成和重构代码所需的时间極(ji)速减少,而且(qie)工程师普(pu)遍(bian)认为工作体验得到改(gai)善(shan),称其使工作更快樂(le)、流(liu)程更方便(bian)和更容易獲(huo)得成就感(gan)。

从产品开发来看,我们认为生成式AI可以加速产品上市的时间,并从如下两方面带来生产力的提高和操(cao)作上的便利:包括優(you)化产品设计和改善产品质量。

AI的革命将大幅提高生产力

麦肯锡總(zong)结称,全球出生率(lv)的下滑(hua)及人口老(lao)齡(ling)化将成为全球生产力发展的阻(zu)礙(ai),而AI和其他科技的发展可以彌(mi)補(bu)就业人口下滑的問(wen)题,使生产力大幅提高,并使全球经济提速,而发达国家采用AI的速度也可能更快:

2012年至2022年的全球经济增长比之前的二(er)十(shi)年要慢(man),我们认为一方面的因素(su)是长期(qi)的结构性挑战——包括出生率下降和人口老龄化。

在许多大国,劳动力人口数量已(yi)经逐年下滑,我们认为,AI可以重新规劃(hua)所需的劳动时间,促(cu)进生产力增长。返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu),查(zha)看更多

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发布于:山东青岛胶南市