创意中插广告:打破常规的有效方法!

创意中插广告:打破常规的有效方法!

随着社交媒体和广告渠道的不断更新,受众对于广告呈现方式的要求也越来越高。创意中插广告作为一种相对新颖的广告形式,在不打扰用户体验的同时,能够更好地吸引用户的注意力,进而产生更好的营销效果。本文将围绕着创意中插广告这个关键词,从四个方面对其做详细阐述。

方式一:创意与容器匹配

创意中插广告最重要的一点就是与容器匹配。容器指的是广告呈现的位置和形式,例如社交媒体的feed流、文章页、视频页等。不同的容器有不同的广告呈现方式,而创意中插广告需要通过具有创意的形式来适应不同的容器,以避免给用户带来打扰。比如说,一个淘宝的广告可以在社交媒体的feed流中使用和风格相似、尺寸合适的图片和文字,使得用户在浏览消息时自然地对广告产生关注。同时,该广告也可以使用带有活动标签或者优惠券的方式来吸引用户的眼球,增加点击率。

方式二:创造与产品相关的趣味性

创意中插广告还需要在创造趣味性方面下功夫,以符合用户需求。在广告的呈现方式上,可以采用一些生动有趣的场景来与产品相关联,使得用户在看到广告时对产品产生兴趣。以一个游戏产品的广告为例。这种广告可以在文章或视频页中插入一个游戏场景,让用户通过在场景中的操作来更好地了解游戏玩法和特色,进而提高用户对游戏的认知和关注度。

方式三:利用影响力营销

影响力营销是一种通过社交媒体、博客和其他线上渠道推广产品的营销形式。在创意中插广告中,可以通过和影响力人物合作,将广告和影响力人物的粉丝群体联系起来,以提高产品的知名度和推广效果。比如说,一家生活用品品牌可以和明星合作,在社交媒体上发布一些关于产品的生活场景照片和视频,以吸引和影响力人物相关的用户产生关注。这样一来,既能够通过明星的影响力扩大品牌知名度,又能够通过广告的插入形式保证用户体验的流畅性。

方式四:通过数据分析实现创新

创意中插广告的另一个优点就是可以通过数据分析来优化广告效果。通过分析用户的特征和行为习惯,可以更好地了解用户的需求和喜好,从而更好地制定广告策略和方案。例如,一家电商公司可以通过数据分析发现,某些用户在搜索电视机时会同时关注与电视机相关的家庭影院音响套装,于是该公司可以在用户搜索电视机时向其推荐相关套装。这样既能够满足用户的需求,又能够提高用户的购买转化率。

总结

创意中插广告作为一种相对新颖的广告形式,在不打扰用户体验的同时,能够更好地吸引用户的注意力,进而产生更好的营销效果。在这篇文章中,我们从四个方面对创意中插广告做了详细的阐述,包括创意与容器匹配、创造与产品相关的趣味性、利用影响力营销和通过数据分析实现创新。这些方法不仅在提高广告效果方面起到了重要作用,同时也增强了用户对广告的认知和印象,是一种可持续发展的广告方向。

问答话题

Q1:创意中插广告的形式有哪些?A1:创意中插广告的形式包括但不限于社交媒体的feed流、文章页、视频页等;通过场景带入、明星代言等方式来进行创新广告。Q2:如何保证创意中插广告不影响用户体验?A2:保证广告的形式与容器相匹配,避免在不合适的时候插入广告;通过创意、趣味性、影响力营销和数据分析等多种方式提高广告的信息量和吸引力,减少用户的反感情绪。Q3:创意中插广告是否具有持续的推广效果?A3:创意中插广告通过提高用户对广告的印象和认知,减少用户的反感情绪,从而能够具有持续的推广效果。同时,利用数据分析的方法,不断调整和优化广告形式和策略,也可以更好地实现持续推广效果的目的。

创意中插广告:打破常规的有效方法!特色

1、场面将会是非常奇特的,软绵绵的史莱姆在赛道上究竟会发生哪些趣事呢

2、复古风格的场景设计,让玩家唤醒一些往事,轻松被带入到回忆之中

3、因为所有的话都伴有例句,你可以通过它们提高你的理解水平。

4、.解决计时器在Android1以上系统显示通知崩溃问题

5、可爱的游戏画风,看着他喂养的小鱼不断成长,并获得丰厚的回报。

创意中插广告:打破常规的有效方法!亮点

1、熔炼出各种高品质的装备,然后装备到武将身上,提高武将战力;

2、清楚查看本月能力重点培育,可以清楚掌握数据统计的信息;

3、一个凉爽的瓷砖三角背景效果,一个酷胶片颗粒效果显示内容。

4、大数据为你自动推荐可能喜欢的主播,节省自己寻找的时间;

5、开户融合,开户交易合二为一,不再需要切换多个APP进行相关操作;

changmianjianghuishifeichangqitede,ruanmianmiandeshilaimuzaisaidaoshangjiujinghuifashengnaxiequshinefugufenggedechangjingsheji,rangwanjiahuanxingyixiewangshi,qingsongbeidairudaohuiyizhizhongyinweisuoyoudehuadoubanyouliju,nikeyitongguotamentigaonidelijieshuiping。.jiejuejishiqizaiAndroid1yishangxitongxianshitongzhibengkuiwentikeaideyouxihuafeng,kanzhetaweiyangdexiaoyubuduanchengchang,binghuodefenghoudehuibao。ZKML——邁(mai)向(xiang)可(ke)驗(yan)證(zheng)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)的(de)未(wei)來(lai)

原(yuan)文(wen):Avant Blockchain Capital

編(bian)譯(yi):GWEI Research

帶(dai)有(you)提(ti)示(shi)的 text2img 模(mo)型(xing)的結(jie)果(guo):“AI+Blockchain”

背(bei)景(jing)

在(zai)過(guo)去(qu)的幾(ji)個(ge)月(yue)裏(li),人工智能行(xing)業(ye)出(chu)現(xian)了(le)多(duo)項(xiang)突(tu)破(po)。 GPT4 和(he) Stable Diffusion 等(deng)模型正(zheng)在改(gai)變(bian)人們(men)生(sheng)成(cheng)軟(ruan)件(jian)和互(hu)聯(lian)網(wang)以(yi)及(ji)與(yu)之(zhi)交(jiao)互的方(fang)式(shi)。

盡(jin)管(guan)這(zhe)些(xie)新(xin)的 AI 模型具(ju)有令(ling)人印(yin)象(xiang)深(shen)刻(ke)的功(gong)能,但(dan)壹(yi)些人仍(reng)然(ran)擔(dan)心(xin) AI 的不(bu)可預(yu)測(ce)性(xing)和一致(zhi)性問(wen)題(ti)。例(li)如(ru),在線(xian)服(fu)務(wu)領(ling)域(yu)缺(que)乏(fa)透(tou)明(ming)度(du),其(qi)中(zhong)大(da)部(bu)分(fen)後(hou)端(duan)工作(zuo)由(you) AI 模型運(yun)行。验证这些模型是(shi)否(fou)以预期(qi)的方式运行是一项挑(tiao)戰(zhan)。此(ci)外(wai),用(yong)戶(hu)隱(yin)私(si)也(ye)是一个问题,因(yin)為(wei)我(wo)们提供(gong)給(gei)模型 API 的所(suo)有數(shu)據(ju)都(dou)可用於(yu)改進(jin) AI 或(huo)被(bei)黑(hei)客(ke)利(li)用。

ZKML 可能是解(jie)決(jue)这些问题的新方法(fa)。通(tong)过將(jiang)可验证和無(wu)需(xu)信(xin)任(ren)的屬(shu)性註(zhu)入(ru)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)模型,區(qu)塊(kuai)鏈(lian)和 ZK 技(ji)術(shu)可以形(xing)成 AI 對(dui)齊(qi)的框(kuang)架(jia)。

什(shen)麽(me)是 ZKML

本(ben)文中的零(ling)知(zhi)識(shi)机器学习(ZKML)是指(zhi)在不暴(bao)露(lu)模型輸(shu)入或模型參(can)数的情(qing)況(kuang)下(xia),使(shi)用zkSNARK(一種(zhong)零知识证明)来证明机器学习推(tui)理(li)的正確(que)性。根(gen)据隐私信息(xi)的不同(tong),ZKML 的用例可以分为以下類(lei)型:

公(gong)共(gong)模型+私有数据:

隐私保(bao)護(hu)机器学习:ZKML 可用于在敏(min)感(gan)数据上(shang)訓(xun)練(lian)和評(ping)估(gu)机器学习模型,而(er)无需向任何(he)其他(ta)人透露数据。这对于醫(yi)療(liao)診(zhen)斷(duan)和金(jin)融(rong)欺(qi)詐(zha)檢(jian)测等應(ying)用可能很(hen)重(zhong)要(yao)。我们也看(kan)到(dao)一些玩(wan)家(jia)在生物(wu)特(te)征(zheng)数据認(ren)证上使用 ZKML 来構(gou)建(jian)人性证明服务。 证明:在大多数在线內(nei)容(rong)由 AI 生成的世(shi)界(jie)中,密(mi)碼(ma)学可以提供真(zhen)相(xiang)的来源(yuan)。人们正在嘗(chang)試(shi)使用 ZKML 来解决 deepfake 问题。

私有模型+公共数据:

模型真實(shi)性:ZKML 可用于确保机器学习模型的一致性。这对于用户确保模型提供者(zhe)不會(hui)懶(lan)惰(duo)地(di)使用較(jiao)便(bian)宜(yi)的模型或被黑客攻(gong)擊(ji)可能很重要。

去中心化(hua)的 Kaggle:ZKML 允(yun)許(xu)数据科(ke)学競(jing)賽(sai)的参与者证明模型在公共测试数据上的準(zhun)确性,而无需透露训练中的模型權(quan)重

公開(kai)模型+公开数据:

去中心化推理:这种方法主(zhu)要是利用 ZKML 的簡(jian)潔(jie)特性,将復(fu)雜(za)的 AI 計(ji)算(suan)壓(ya)縮(suo)到类似(si)于 ZK rollup 的链上证明。这种方法可以将模型服务的成本分配(pei)给多个節(jie)點(dian)。

由于 zkSNARK 将成为加(jia)密世界的一项非(fei)常(chang)重要的技术,ZKML 也有可能改变加密领域。通过在智能合(he)約(yue)中加入AI能力(li),ZKML可以解鎖(suo)更(geng)复杂的链上应用。这种集(ji)成在 ZKML 社(she)区中被描(miao)述(shu)为“賦(fu)予(yu)区块链眼(yan)睛(jing)”。

技术瓶(ping)頸(jing)

然而,ZK-ML 带来了一些當(dang)前(qian)必(bi)須(xu)解决的技术挑战。

量(liang)化:ZKP 在場(chang)上工作,但神(shen)經(jing)网絡(luo)在浮(fu)点数中训练。这意(yi)味(wei)著(zhe)为了使神经网络模型 zk/blockchain 友(you)好(hao),它(ta)需要轉(zhuan)換(huan)为具有完(wan)整(zheng)计算跟(gen)蹤(zong)的固(gu)定(ding)点算术表(biao)示。这可能会犧(xi)牲(sheng)模型性能,因为参数的精(jing)度较低(di)。

跨(kua)語(yu)言(yan)翻(fan)译:神经网络 AI 模型是用 python 和 cpp 编寫(xie)的,而 ZKP 電(dian)路(lu)需要 rust。所以我们需要一个翻译層(ceng)来将模型转换为基(ji)于 ZKP 的运行時(shi)。通常这种类型的翻译层是模型特定的,很難(nan)設(she)计一个通用的。

ZKP 的计算成本:ZKP 的成本基本上会比(bi)原来的 ML 计算高(gao)很多。根据 Modulus labs 的实验,对于一个 20M 参数的模型,根据不同的 ZK 证明系(xi)統(tong),生成证明需要 1-5 分鐘(zhong)以上的时間(jian),内存(cun)消(xiao)耗(hao)在 20-60GB 左(zuo)右(you)。

智能的成本 — Modulus Labs

现狀(zhuang)

即(ji)使面(mian)臨(lin)这些挑战,我们也看到 ZKML 引(yin)起(qi)了加密社区的極(ji)大興(xing)趣(qu),並(bing)且(qie)有一些優(you)秀(xiu)的團(tuan)隊(dui)正在探(tan)索(suo)这一领域。

基礎(chu)设施(shi) 模型编译器

由于 ZKML 的主要瓶颈是将 AI 模型转换为 ZK 电路,一些团队正在研(yan)究(jiu) ZK 模型编译器等基础层。從(cong) 1 年(nian)前的邏(luo)輯(ji)回(hui)歸(gui)模型或简單(dan)的 CNN 模型开始(shi),該(gai)领域已(yi)经快(kuai)速(su)进入更复杂的模型。

EZKL 项目(mu)现在支(zhi)持(chi)高達(da) 100mm 参数的模型。它使用 ONNX 格(ge)式和 halo2 ZKP 系统。该庫(ku)還(hai)支持僅(jin)提交模型的一部分。

ZKML库已经支持GPT2、Bert和diffusion模型的ZKP!

ZKVM

ZKML 编译器也属于一些更通用的零知识虛(xu)擬(ni)机领域。

Risc Zero是一个使用开源RiscV指令集的zkVM,因此可以支持c++和rust的ZKP。这个 zkDTP 项目展(zhan)示了如何将决策(ce)樹(shu) ML 模型转换为 Rust 并在 Risc Zero 上运行。

我们还看到一些团队正在尝试通过 Startnet(吉(ji)薩(sa))和 Aleo(零重力)将 AI 模型带到链上。

应用

除(chu)了基础设施,其他团队也开始探索 ZKML 的应用

Defi:

DeFi 用例的一个示例是 AI 驅(qu)動(dong)的金库,其中机制(zhi)由 AI 模型而不是固定策略(lve)定義(yi)。这些策略可以利用链上和链下数据来预测市(shi)场趨(qu)勢(shi)并執(zhi)行交易(yi)。 ZKML 保证链上模型一致。这可以使整个过程(cheng)自(zi)动化且无需信任。 Mondulus Labs 正在构建 RockyBot。该团队训练了一个链上 AI 模型来预测 ETH 價(jia)格,并构建了一个智能合约来自动与该模型进行交易。

其他潛(qian)在的 DeFi 用例包(bao)括(kuo) AI 支持的 DEX 和借(jie)貸(dai)協(xie)議(yi)。预言机还可以利用 ZKML 提供从链下数据生成的新型数据源。

Gaming:

Modulus labs 推出了一款(kuan)基于 ZKML 的國(guo)際(ji)象棋(qi)遊(you)戲(xi) Leela,所有用户都可以与一个由 ZK 验证的 AI 模型提供支持的机器人一起玩。人工智能能力可以为现有的完全(quan)链上游戏带来更多的交互功能。

NFT/創(chuang)作者经濟(ji):

EIP-7007:该 EIP 提供了一个接(jie)口(kou)来使用 ZKML 来验证 AI 为 NFT 生成的内容是否确实来自具有特定输入(提示)的特定模型。该標(biao)准可以啟(qi)用 AI 生成的 NFT 集合,甚(shen)至(zhi)可以为新型创作者经济提供动力。

EIP-7007 项目工作流(liu)程

Identity:

Wordcoin 项目正在提供基于用户生物识別(bie)信息的人性证明解决方案(an)。该团队正在探索使用 ZKML 讓(rang)用户以无需许可的方式生成 Iris 代(dai)码。当生成 Iris 代码的算法升(sheng)級(ji)后,用户可以自行下載(zai)模型并生成证明,而无需去 Orb 站(zhan)。

采(cai)用的關(guan)鍵(jian)

考(kao)慮(lv)到人工智能模型零知识证明的高成本。我们认为 ZKML 的采用可以从一些信任成本高的加密本机用例开始。

我们应该考虑的另(ling)一个市场是数据隐私非常重要的行业,例如医疗保健(jian)行业。为此,还有其他解决方案,如联邦(bang)学习和安(an)全 MPC,但 ZKML 可以利用区块链的可擴(kuo)展激(ji)勵(li)网络。

更廣(guang)泛(fan)地大規(gui)模采用 ZKML 可能取(qu)决于人们失(shi)去对现有大型 AI 提供商(shang)的信任。会不会出现一些事(shi)件,提高整个行业的意识,促(cu)使用户考虑可验证的 AI 技术?

總(zong)结

ZKML 仍處(chu)于早(zao)期階(jie)段(duan),有许多挑战需要克(ke)服。但隨(sui)着 ZK 技术的改进,我们认为人们很快就(jiu)会發(fa)现几个具有很強(qiang)產(chan)品(pin)市场契(qi)合度的 ZKML 用例。这些用例一开始可能看起来很適(shi)合。但随着中心化人工智能的力量越(yue)来越大,滲(shen)透到每(mei)一个行业乃(nai)至人类生活(huo)中,人们可能会在ZKML中发现更大的价值(zhi)。返(fan)回搜(sou)狐(hu),查(zha)看更多

責(ze)任编辑:

发布于:广东清远英德市