广告时长14秒?不尽然!

广告时长14秒?不尽然!

在现代社会中,广告媒体已经成为了商业上不可或缺的一部分。而广告时长也成为了广告效果的重要参考标准之一。一般来说,广告时长大约在30秒到60秒之间,但是很多人认为,在14秒就能够传递有效的广告信息。广告时长14秒是否真的足够?这是一个需要深入探讨的话题。

1. 广告时长与广告效果的关系

广告时长是广告效果的一个重要因素。一般来说,广告时长越长,能够包含的广告信息就越多,广告效果也就越好。但是,广告时长并不是唯一的影响广告效果的因素,广告的内容、形式、目标受众等也都会对广告效果产生影响。因此,虽然广告时长为14秒的广告相较于30秒或60秒的广告时间更短,但仍然有可能传达有效的广告信息,取得理想的广告效果。

2. 广告时长14秒的优点

虽然广告时长14秒相较于更长的广告时间可能存在一些短板,但也有其独特的优点。一方面,广告时长短可以增加观众的注意力,让他们更加专注于广告的内容,从而提升广告效果。另一方面,广告时长短可以更好地适应一些特定的广告场景,例如电视广告中的插播广告,14秒的广告时长更容易被用户接受。

3. 广告时长14秒的挑战

尽管广告时长14秒有着其自身的优点,但是也存在一些挑战。一方面,在14秒的广告时长内,广告信息会更为简单明了,容易被理解和接受,但却很难包含更多的广告元素。另一方面,广告时长太短也会给制作广告的人带来更大的挑战,需要通过更循序渐进的方式来叙述广告信息,才能达到更高的广告效果。

4. 如何提高广告效果

尽管广告时长对广告效果有很大影响,但是广告时长并不是唯一关键因素。广告内容的创意性和吸引力,广告的受众定位和广告的宣传渠道等都能影响广告效果。因此,如果想要提高广告效果,需要在广告创作、推广过程中形成一套完整的策划方案,从广告内容、广告形式、广告渠道等多个方面进行优化。

总结

广告时长在广告效果中具有重要的作用,但不是唯一的因素。虽然广告时长14秒相较于更长的广告时间较为短暂,但是在适合场合下,仍有可能传达有效的广告信息。广告创意和吸引力,广告的受众定位和广告的宣传渠道等都能够影响广告效果,如果想要提高广告效果,需要在多个方面进行优化,以获得更好的广告效果。

问答话题

1. 广告时长14秒的广告效果是否比较差?
广告时长并不是唯一的影响广告效果的因素,广告的内容、形式、目标受众等也都会对广告效果产生影响。因此,广告时长14秒的广告也有可能传达有效的广告信息,取得理想的广告效果。
2. 在广告制作中,应该如何利用广告时长来达到更好的广告效果?
广告时长虽然重要,但不是关键因素。在广告制作过程中,需要从广告内容、广告形式、广告渠道等多个方面进行优化,以获得更好的广告效果。通过提高广告创意和吸引力,更好地针对受众进行定位等方式,来提高广告效果,从而达到更好的广告目标。

广告时长14秒?不尽然!特色

1、与你的最高属性的马匹和其他玩家的马匹竞争,获得一定数量的金币。

2、创角即送VIP6,8888钻石,88万金币,500体力

3、超全的培训知识可以更快的知晓,随时了解最全的教育信息在里面

4、早/晚出发时间:智能计算您可到达目的站的早/晚地铁搭乘时间

5、战备是打出来的,技能是赚金币升级的,自己的成长完全靠自己;

广告时长14秒?不尽然!亮点

1、小区房价:提供丰富房价信息,呈现小区、楼盘房价走势

2、它拥有多种识别功能,支持识别货币、动物、植物、汽车、品牌

3、各种风格的装备,快速玩耍的现代服装也可以搭配游戏中的美女。

4、进度查询:对已提交的申请跟踪审批、办结状态的情况;

5、自己的所有阅读记录系统都进行图表统计分析,记录自己的学习旅程

yunidezuigaoshuxingdemapiheqitawanjiademapijingzheng,huodeyidingshuliangdejinbi。chuangjiaojisongVIP6,8888zuanshi,88wanjinbi,500tilichaoquandepeixunzhishikeyigengkuaidezhixiao,suishilejiezuiquandejiaoyuxinxizailimianzao/wanchufashijian:zhinengjisuanninkedaodamudezhandezao/wanditiedachengshijianzhanbeishidachulaide,jinengshizhuanjinbishengjide,zijidechengchangwanquankaoziji;蘋(ping)果(guo)為(wei)何(he)慎(shen)談(tan)AI?

當(dang)下(xia)AI已(yi)成(cheng)为科(ke)技(ji)圈(quan)風(feng)暴(bao)眼(yan),幾(ji)乎(hu)所(suo)有(you)科技公(gong)司(si)都(dou)投(tou)身(shen)其(qi)中(zhong),但(dan)苹果壹(yi)直(zhi)以(yi)來(lai)卻(que)慎谈AI,甚(shen)至(zhi)在(zai)剛(gang)刚過(guo)去(qu)的(de)WWDC也(ye)只(zhi)字(zi)未(wei)提(ti)。

苹果为何如(ru)此(ci)謹(jin)慎,背(bei)後(hou)的原(yuan)因(yin)有哪(na)些(xie)?

InfoWorld的最(zui)新(xin)文(wen)章(zhang)對(dui)此進(jin)行(xing)了(le)剖(pou)析(xi),Matt Asay在文章中點(dian)出(chu),苹果的落(luo)腳(jiao)点在用(yong)戶(hu)體(ti)驗(yan),对於(yu)苹果来說(shuo),重(zhong)要(yao)的不(bu)是(shi)AI,而(er)是AI帶(dai)来的用户体验改(gai)善(shan)。

Matt Asay在開(kai)源(yuan)數(shu)據(ju)庫(ku)技術(shu)公司MongoDB負(fu)責(ze)市(shi)場(chang)營(ying)銷(xiao),在此之(zhi)前(qian),他(ta)曾(zeng)是亞(ya)馬(ma)遜(xun)網(wang)絡(luo)服(fu)務(wu)的负责人(ren)和(he)Adobe的开發(fa)者(zhe)生(sheng)態(tai)系(xi)統(tong)负责人。

以下是文章原文:

妳(ni)並(bing)不是一個(ge)人被(bei)AI浪(lang)潮(chao)淹(yan)沒(mei),所有人都被挾(xie)裹(guo)其中。开发人員(yuan)無(wu)法(fa)停(ting)止(zhi)谈論(lun)GAI对編(bian)程(cheng)方(fang)式(shi)的改變(bian),CEO們(men)也不能(neng)停止谈论它(ta),最近(jin)財(cai)報(bao)電(dian)話(hua)會(hui)議(yi)上(shang)與(yu)AI议題(ti)深(shen)深綁(bang)定(ding),我(wo)们甚至已經(jing)开始(shi)用GAI應(ying)用程序(xu)的輸(shu)出来訓(xun)練(lian)這(zhe)些应用程序背后的大(da)模(mo)型(xing)(LLMs)。(这不会有好(hao)結(jie)果)。

但是,在所有这些圍(wei)繞(rao)AI的无休(xiu)止的炒(chao)作(zuo)和期(qi)盼(pan)中,有一家(jia)公司最近在一次(ci)全(quan)球(qiu)主(zhu)题演(yan)講(jiang)中谈了兩(liang)个多(duo)小(xiao)時(shi),即(ji)使(shi)AI在其產(chan)品(pin)中无處(chu)不在,但却一次都没有提到(dao)AI。这家公司就(jiu)是苹果公司,它在言(yan)谈的谨慎給(gei)大家上了一堂(tang)如何正(zheng)確(que)使用AI的課(ke)。

说起(qi)来容(rong)易(yi)

雖(sui)然(ran)人工(gong)智(zhi)能的討(tao)论越(yue)来越多,但正如Gartner副(fu)總(zong)裁(cai)分(fen)析師(shi)Mark Raskino所指(zhi)出的,AI的炒作并不是什(shen)麽(me)新鮮(xian)事(shi)。關(guan)于AI的讨论在20世(shi)紀(ji)80年(nian)代(dai)初(chu)就已经开始了,此后一直没有放(fang)緩(huan)。現(xian)在不同(tong)的是,在科技界(jie)內(nei)外(wai),AI已经变得(de)非(fei)常(chang)普(pu)遍(bian)。对一些人来说,像(xiang)ChatGPT已经成为一種(zhong)“病(bing)毒(du)式炒作”。

这樣(yang)的速(su)度(du)带来了一定的后果,例(li)如,每(mei)个LLM都需(xu)要数据,而豐(feng)富(fu)的数据来源,如互(hu)聯(lian)网檔(dang)案(an)館(guan)、Stack Overflow、Reddit等(deng)等,都出现了大量(liang)的流(liu)量激(ji)增(zeng),導(dao)致(zhi)互联网档案馆的崩(beng)潰(kui)和Reddit等的封(feng)鎖(suo)。同时,一些人正在反(fan)对所謂(wei)版(ban)權(quan)侵(qin)权行为,用其为GitHub Copilot等应用提供(gong)训练,这一切(qie)都有点混(hun)亂(luan)。

事實(shi)上,正如TAM資(zi)产管(guan)理(li)公司的首(shou)席(xi)投资官(guan)James Penny所建(jian)议的那(na)样,那些在盈(ying)利(li)中甚至提到AI这个詞(ci)的公司,其股(gu)價(jia)都会受(shou)到提振(zhen),这像極(ji)了当初的网络时代。虽然考(kao)慮(lv)到像GAI这样的東(dong)西(xi)仍(reng)然很(hen)原始,这似(si)乎有点愚(yu)蠢(chun),但有證(zheng)据表(biao)明(ming),AI推(tui)動(dong)了股市的繁(fan)榮(rong),但实際(ji)上并没有对推动企(qi)業(ye)盈利的相(xiang)应繁荣起到多大作用。

的确,有点“网络泡(pao)沫(mo)时代”的味(wei)道(dao)。

与此同时,有一家公司不斷(duan)在AI方面(mian)进行大筆(bi)投资,却没有对AI大做(zuo)文章。这家公司就是苹果公司,它对AI的使用比(bi)大多数公司都更(geng)负责任(ren),更有成效(xiao)。

幕(mu)后的努(nu)力(li)

AI对苹果并不陌(mo)生,該(gai)公司已经通(tong)过Siri和其他不太(tai)明顯(xian)的方式使AI成为产品的一部(bu)分。毫(hao)不奇(qi)怪(guai),苹果公司長(chang)期以来一直在招(zhao)聘(pin)人工智能人才(cai),而且(qie)这种招聘在最近变得更加(jia)引(yin)人註(zhu)目(mu)。该公司有一个專(zhuan)門(men)針(zhen)对人工智能的登(deng)陸(lu)頁(ye)面,標(biao)题是“機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)和人工智能:工作是創(chuang)新的,体验是神(shen)奇的"。

在该页面上,苹果公司提供了它如何应用AI的秘(mi)密(mi),“在这裏(li)從(cong)事机器学习和人工智能工作的人正在为每一件(jian)苹果产品打(da)造(zao)有魔(mo)力的体验,讓(rang)数百(bai)萬(wan)人做他们从未想(xiang)象(xiang)过的事情(qing)。”換(huan)句(ju)话说,他们的重点是客(ke)户如何体验AI,而不是AI本(ben)身。这一直是苹果公司的做法:让技术成为客户体验的組(zu)成部分,但不使技术成为该体验的焦(jiao)点。该技术的目的是在本質(zhi)上不可(ke)見(jian),如果你注意(yi)到它,苹果就失(shi)敗(bai)了。

在其年度全球开发者大会的舞(wu)臺(tai)上,苹果傾(qing)向(xiang)于將(jiang)AI稱(cheng)为魔法。这个词被使用了13次。谈到苹果最新的Vision Pro,苹果高(gao)管Alan Dye贊(zan)不絕(jue)口(kou),“它很了不起,感(gan)覺(jiao)像魔术一样”。他不需要深入(ru)了解(jie)人工智能和其他技术的細(xi)節(jie),这些技术为这种魔力提供了支(zhi)持(chi)。重点是体验,而不是技术。

这对每个公司来说都是一个很好的教(jiao)训。

首先(xian),盡(jin)管GAI是当前技术,但它并不总是正确的方法。Diffblue的Mathew Lodge最近建议,在某(mou)些用例中,強(qiang)化(hua)学习勝(sheng)过GAI。早(zao)在GenAI成为熱(re)门话题之前,人们就認(ren)为回(hui)歸(gui)分析或(huo)其他方法应该是公司登上机器学习之前的第(di)一站(zhan)。

最近,我与一位(wei)行业朋(peng)友(you)进行了一次谈话,他强調(tiao)说,“你可以用LLM做很多事情,但如果你的输出是结構(gou)化数据而不是非结构化数据,那么它可能是一种非常低(di)效的方式。”这是一个耐(nai)人尋(xun)味的觀(guan)点,因为雲(yun)計(ji)算(suan)供应商(shang)正在推出的一些GenAI服务之前已经用专用模型做过了,事实证明,这些模型比GenAI更有效率(lv)。正如他所解釋(shi)的那样,开发人员对GAI很著(zhe)迷(mi),因为它在本质上是基(ji)于概(gai)率的。它不是要找(zhao)到唯(wei)一的真(zhen)实答(da)案,而是要找到训练数据中的合(he)理答案。这可能是好事,但它就像没有索(suo)引的搜(sou)索。它的規(gui)模不大。

这并不是说GAI是不好的。它只是在一系列(lie)的用例中不是很好或最好。(即使它是一个偉(wei)大的方法,它仍然需要大量的资源)。对于一些用例,老(lao)式的推理法效果最好。推理是一种训练AI看(kan)到数据模式的方法,然后将傳(chuan)入的新数据与这些模式进行比較(jiao)。GAI,同样,是创造看起来像LLM中的数据的东西,导致新创造的数据是合理的,但不一定是正确的。两者都很有趣(qu),但都不一定是正确的工具(ju)。

第二(er),无论一个公司選(xuan)擇(ze)哪种AI的方法(现实情況(kuang)是,大多数企业将希(xi)望(wang)接(jie)受一系列的方法,因为他们会有一系列的使用案例),AI永(yong)遠(yuan)不应该是重点。AI是一种手(shou)段(duan),而不是目的。正如苹果公司所展(zhan)示(shi)的那样,在不把(ba)AI作为宣(xuan)传重点的情况下,推销AI的願(yuan)景(jing)是很有可能的。没有人真正关心(xin)AI有多酷(ku),他们关心的是由(you)此带来的体验。

所以,苹果賣(mai)的是AI的体验,而不是AI。返(fan)回搜狐(hu),查(zha)看更多

责任编輯(ji):

发布于:安徽阜阳颍东区