国内外地产广告案例网站推荐
国内外地产广告案例网站推荐
地产广告在当今社会中已经成为了非常重要且必不可少的一部分。在互联网高速发展的今天，越来越多的地产公司开始将广告推向了网络平台。而作为网络推广的一个重要环节，网站的建设和推广越来越引起广告从业者的重视。本文将从四个方面对国内外地产广告案例网站进行详细的阐述。1.网站的设计与用户体验
地产广告网站的设计和用户体验在确保用户留存率及转化率方面起着至关重要的作用。好的网站设计和用户体验可以增加用户的粘度，减少用户流失率，从而提高广告的点击率以及转化率。地产网站的设计要精美、大气、简洁明了，且要符合企业品牌形象。需要注意的是，页面布局要合理，字体选用要符合中文习惯。此外，网站的配色要尽量符合地产行业的特点，且要使用简洁的图片和视频来展示房源信息，让用户更好地了解楼盘详情。同时，网站的响应速度也要尽量快，在保证访问体验的前提下，尽可能减少页面加载时间，提高用户体验。2.网站的内容创意
网站的内容是网站推广的灵魂。好的创意可以增加网站的流量和用户粘度，从而提高推广效果。对于地产广告网站而言，好的创意需要抓住用户的痛点和需求，用最直观、最生动的方式显示楼盘信息。内容可以是房源的图片展示，也可以是户型的介绍，地图的显示以及楼盘周边环境的介绍等。需要注意的是，文章的排版要合理，图片的选择要符合本地市场风格，以及页面的语言表述要符合当地的口音和习惯用语，创意要尽可能符合用户的喜好和需求，从而提高用户的黏度。3.网站的推广策略
地产广告网站的推广策略可以通过多种手段来实现，如SEO优化、SEM搜索引擎营销、社交媒体、广告联盟以及互联网地标等手段。其中，SEO优化是最重要和有效的推广方式之一。通过对网站的关键词、描述、链接、图片等方面的优化，可以提高网站的排名，从而吸引更多的用户访问。SEM搜索引擎营销也是一种有效的推广方式。通过在百度、谷歌等搜索引擎上购买相关的关键词，可以帮助网站更好地在搜索结果中展示，吸引更多的用户点击。社交媒体也是网站推广中的重要一环。通过在微信公众号、微博、抖音等社交平台上发布信息，可以让更多的用户了解到楼盘的信息。4.网站的数据分析
网站的数据分析是衡量网站推广效果的重要指标之一。通过对网站访问量、用户来源、用户留存率等数据的分析，可以帮助网站优化内容、改进用户体验，提高广告的转化率。在数据分析中，要注意网站分析的目的和重点，根据不同的数据指标，采取不同的优化措施。例如，如果网站的访问量不高，可以通过增加SEO优化、SEM推广等手段来增加网站的曝光率；如果用户的留存率不高，可以通过优化网站的内容和用户体验来提高用户的粘度。总结
国内外地产广告案例网站推荐，需要从网站设计与用户体验、内容创意、推广策略、数据分析四个方面进行综合考虑。好的网站设计和用户体验可以增加用户的粘度，优质的内容创意可以增加网站的流量和用户粘度，有效的推广策略可以帮助网站吸引更多的用户，数据分析则可以帮助网站优化内容，提高广告的转化率。各个方面在推广策略中都至关重要。因此，只有在综合考虑的基础上，才能推出一个具有良好推广效果的地产广告网站。问答话题
1. 地产广告网站的设计和用户体验有哪些需要注意的地方？地产广告网站的设计和用户体验是非常重要的，需要注意的方面有以下几点：1. 网站的配色要符合地产行业的特点，使用简洁的图片和视频来展示房源信息。2. 页面布局要合理，字体选用要符合中文习惯。3. 网站的响应速度也要尽量快，在保证访问体验的前提下，尽可能减少页面加载时间，提高用户体验。
2. 地产广告网站的推广策略有哪些？地产广告网站的推广策略有以下几种：1. SEO优化：通过对网站的关键词、描述、链接、图片等方面的优化，可以提高网站的排名，从而吸引更多的用户访问。2. SEM搜索引擎营销：通过在百度、谷歌等搜索引擎上购买相关的关键词，可以帮助网站更好地在搜索结果中展示，吸引更多的用户点击。3. 社交媒体：通过在微信公众号、微博、抖音等社交平台上发布信息，可以让更多的用户了解到楼盘的信息。4. 广告联盟：通过在其他网站的广告位上展示广告，可以吸引更多的用户访问。. 互联网地标：通过在一些互联网地标上推广网站，可以提高网站的曝光率，吸引更多的用户。
3. 如何通过数据分析来优化地产广告网站？通过数据分析来优化地产广告网站，可以从以下几个方面着手：1. 分析网站的访问量：如果网站的访问量不高，可以通过增加SEO优化、SEM推广等手段来增加网站的曝光率。2. 分析用户来源：通过分析用户来源，可以更好地了解用户的兴趣和需求，根据用户的需求进行网站的优化。3. 分析用户留存率：如果用户的留存率不高，可以通过优化网站的内容和用户体验来提高用户的粘度，从而提高广告的转化率。4. 分析广告的转化率：通过分析广告的转化率，可以了解广告的推广效果，为下一步的推广策略做好准备。
国内外地产广告案例网站推荐随机日志
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4、去除了主页下方的折叠导航，因为都是鸟文鸟站，没用。
5、手机需要Android0以上才可以使用全部功能；
<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>稀(xi)疏(shu)模(mo)型(xing)最(zui)新(xin)進(jin)展(zhan)！馬(ma)毅(yi)+LeCun強(qiang)强聯(lian)手(shou)：「白(bai)盒(he)」非(fei)監(jian)督(du)式(shi)學(xue)習(xi)｜ICLR 2023 新智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao) 編(bian)輯(ji)：LRS 【新智元導(dao)讀(du)】白盒非监督学习模型性(xing)能(neng)再(zai)进壹(yi)步(bu)！ 最近(jin)马毅教(jiao)授(shou)和(he)圖(tu)靈(ling)獎(jiang)得(de)主(zhu)Yann LeCun联手在(zai)ICLR 2023上(shang)發(fa)表(biao)了(le)一篇(pian)論(lun)文(wen)，描(miao)述(shu)了一種(zhong)極(ji)簡(jian)和可(ke)解(jie)釋(shi)的(de)非监督式学习方(fang)法(fa)，不(bu)需(xu)要(yao)求(qiu)助(zhu)於(yu)數(shu)據(ju)增(zeng)强、超(chao)參(can)数調(tiao)整(zheng)或(huo)其(qi)他(ta)工(gong)程(cheng)設(she)計(ji)，就(jiu)可以(yi)實(shi)現(xian)接(jie)近 SOTA SSL 方法的性能。 论文鏈(lian)接：https://arxiv.org/abs/2209.15261 該(gai)方法利(li)用(yong)了稀疏流(liu)形(xing)變(bian)換(huan)，將(jiang)稀疏编碼(ma)、流形学习和慢(man)特(te)征(zheng)分(fen)析(xi)（slow feature analysis）相(xiang)結(jie)合(he)。 采(cai)用單(dan)層(ceng)確(que)定(ding)性稀疏流形变换，在 MNIST 上可以達(da)到(dao)99.3% 的 KNN top-1精(jing)度(du)，在 CIFAR-10上可以达到81.1% 的 KNN top-1精度，在 CIFAR-100上可以达到53.2% 的 KNN top-1精度。 通(tong)過(guo)简单的灰(hui)度增强，模型在 CIFAR-10和 CIFAR-100上的精度分別(bie)达到83.2% 和57% ，這(zhe)些(xie)结果(guo)顯(xian)著(zhu)地(di)縮(suo)小(xiao)了简单的「白盒」方法和 SOTA 方法之(zhi)間(jian)的差(cha)距(ju)。 此(ci)外(wai)，文中(zhong)還(hai)提(ti)供(gong)了可視(shi)化(hua)解释如(ru)何(he)形成(cheng)一個(ge)無(wu)监督的表征变换。该方法與(yu)潛(qian)在嵌(qian)入(ru)自(zi)监督方法密(mi)切(qie)相關(guan)，可以看(kan)作(zuo)是(shi)最简单的 VICReg 方法。 盡(jin)管(guan)在我(wo)們(men)简单的建(jian)设性模型和 SOTA 方法之间仍(reng)然(ran)存(cun)在很(hen)小的性能差距，但(dan)有(you)證(zheng)据表明(ming)，这是一个有希(xi)望(wang)的方向(xiang)，可以实现一个原(yuan)則(ze)性的、白盒式的非监督式学习。 文章(zhang)第(di)一作者(zhe)Yubei Chen是紐(niu)約(yue)大(da)学数据科(ke)学中心(xin)（CDS）和Meta基(ji)礎(chu)人(ren)工智能研(yan)究(jiu)(FAIR)的博(bo)士(shi)後(hou)助理(li)，导師(shi)為(wei)Yann LeCun教授，博士畢(bi)業(ye)于加(jia)州(zhou)大学伯(bo)克(ke)利分校(xiao)的Redwood Center理论神(shen)經(jing)科学和伯克利人工智能研究所(suo)（BAIR），本(ben)科毕业于清(qing)華(hua)大学。 主要研究方向研究为计算(suan)神经科学学习和深(shen)度无监督(自监督)学习的交(jiao)叉(cha)，研究结果增强了對(dui)大腦(nao)和機(ji)器(qi)无监督表征学习的计算原理的理解，並(bing)重(zhong)塑(su)对自然信(xin)號(hao)統(tong)计的認(ren)識(shi)。 马毅教授于1995年(nian)獲(huo)得清华大学自動(dong)化与應(ying)用数学雙(shuang)学士学位(wei)，并于1997年获加州大学伯克利分校EECS碩(shuo)士学位，2000年获数学硕士学位与EECS博士学位。目(mu)前(qian)是加州大学伯克利分校電(dian)子(zi)工程与计算机科学系(xi)教授，同(tong)時(shi)也(ye)是IEEE Fellow，ACM Fellow，SIAM Fellow。 Yann LeCun最著名(ming)的工作是在光(guang)学字(zi)符(fu)识别和计算机视覺(jiao)上使(shi)用卷(juan)積(ji)神经網(wang)絡(luo)（CNN），也被(bei)稱(cheng)为卷积网络之父(fu)；2019年他同Bengio以及(ji)Hinton共(gong)同获得计算机学界(jie)最高(gao)奖項(xiang)图灵奖。 從(cong)最简单的无监督学习開(kai)始(shi) 在过去(qu)的幾(ji)年裏(li)，无监督表征学习取(qu)得了巨(ju)大的进展，并且(qie)有望在数据驅(qu)动的机器学习中提供强大的可擴(kuo)展性。 不过什(shen)麽(me)是学习到的表征，以及它(ta)究竟(jing)是如何以无监督的方式形成的，这些問(wen)題(ti)仍然不清楚(chu)；此外，是否(fou)存在一套(tao)支(zhi)撐(cheng)所有这些无监督表征的共同原则仍不清楚。 許(xu)多(duo)研究者已(yi)经意(yi)识到提高模型理解力(li)的重要性，并采取了一些开創(chuang)性的措(cuo)施(shi)，試(shi)图简化SOTA方法，建立(li)与经典(dian)方法之间的联系，统一不同的方法，使表征可视化，并从理论角(jiao)度分析这些方法，并希望能夠(gou)开发出(chu)一种不同的计算理论：使我们能够基于第一原理从数据中建立简单的、完(wan)全(quan)可以解释的「白盒」模型，该理论也可以为理解人脑中无监督学习的原则提供指(zhi)导。 在这项工作中，研究人員(yuan)又(you)朝(chao)著(zhe)这个目標(biao)邁(mai)出了一小步，试图建立一个最简单的 「白盒」无监督学习模型，并且不需要深度网络、projection heads、数据增强或其他各(ge)种工程设计。 文中通过利用兩(liang)个经典的无监督学习原则，即(ji)稀疏性（sparsity）和頻(pin)譜(pu)嵌入（spectral embedding），建立了一个两层模型，在几个标準(zhun)数据集(ji)上取得了非显著的基准结果。 实驗(yan)结果表明，基于稀疏流形变换（sparse manifold transform）的两层模型，与latent-embedding自监督方法具(ju)有相同的objective，并且在沒(mei)有任(ren)何数据增强的情(qing)況(kuang)下(xia)，在MNIST上取得了99.3%的KNN最高1級(ji)准确率(lv)，在CIFAR-10上取得了81.1%的KNN最高1级准确率，在CIFAR-100上取得了53.2%的准确率。 通过简单的灰度增强，进一步在CIFAR-10上实现了83.2%的KNN top-1精度，在CIFAR-100上实现了57%的KNN top-1精度。 这些结果为缩小「白盒」模型和SOTA自监督（SSL）模型之间的差距迈出了重要一步，雖(sui)然差距仍然很明显，但研究人员认为进一步缩小差距有可能对无监督表征的学习获得更(geng)深入的理解，这也是通往(wang)该理论实用化的一條(tiao)有前景(jing)的研究路(lu)線(xian)。 三(san)个基本问题 什么是无监督（自监督）的re-presentation 从本質(zhi)上講(jiang)，原始信号的任何非同一性轉(zhuan)换（non-identity transformation）都(dou)可以被称为表征（re-presentation），不过学術(shu)界更感(gan)興(xing)趣(qu)的是那(na)些有用的转换。 无监督re-presentation学习的一个宏(hong)觀(guan)目标是找(zhao)到一个函(han)数，将原始数据转换到一个新的空(kong)间，使「相似(si)」的東(dong)西(xi)被放(fang)在更接近的地方；同时，新的空间不应该是一个collapsed且trivial的，也就是說(shuo)，必(bi)須(xu)保(bao)留(liu)数据的几何或隨(sui)机结構(gou)。 如果这一目标得以实现，那么「不相似」的內(nei)容(rong)自然會(hui)在表示(shi)空间中被放置(zhi)得很遠(yuan)。 相似性（similarity）从何而(er)來(lai)？ 相似性主要来自三个经典的想(xiang)法：1）时序(xu)共现，2）空间共现；和3）原始信号空间中的局(ju)部(bu)相鄰(lin)（local neighborhoods）。 當(dang)基础结构为几何结构时，这些想法在相当程度上是重疊(die)的；但当结构为随机结构时，它们在概(gai)念(nian)上也会有所不同，下图展现了流形结构（manifold structure）和随机共现结构（stochastic co-occurrence structure.）之间的區(qu)别。 利用局部性，相关工作提出了两种无监督的学习方法：流形学习和共现统计建模，这些想法很多都达到了谱系分解的表述或密切相关的矩(ju)陣(zhen)分解表述。 流形学习的理念是，只(zhi)有原始信号空间中的局部邻域(yu)才(cai)是可信的，通过綜(zong)合考(kao)慮(lv)所有的局部邻域，就会出现全局几何，即「全局思(si)考，局部適(shi)配(pei)」（think globally, fit locally）。 相比(bi)之下，共现统计建模遵(zun)循(xun)一种概率理念，因(yin)为有些结构不能用連(lian)續(xu)流形来建模，所以它也是对流形理念的補(bu)充(chong)。 一个最明显的例(li)子来自于自然語(yu)言(yan)，其中的原始数据基本不会来自于平(ping)滑(hua)的几何，比如在单詞(ci)嵌入中，「西雅(ya)图」和「达拉(la)斯(si)」的嵌入可能很相似，尽管它们并没有频繁(fan)共现，其根(gen)本原因是它们有類(lei)似的上下文模式。 概率和流形的观點(dian)对于理解「相似性」是相互(hu)补充的 ，当有了相似性的定義(yi)后，就可以构造(zao)一个转换，使得相似的概念離(li)得更近。 本文如何建立表征转换？基本原则：稀疏性和低(di)秩(zhi)（low rank） 大體(ti)上来说，可以用稀疏性来處(chu)理数据空间中的局部性和分解，以建立support；然后用低频函数构建表征变换，将相似的值(zhi)分配給(gei)support上的相似点。 整个过程也可以称为稀疏流形变换（sparse manifold transform）。 参考資(zi)料(liao)： https://arxiv.org/abs/2209.15261返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：