广告生活原本：解读商业世界的奥秘
广告生活原本：解读商业世界的奥秘 简介广告是商业世界中的一股强大力量。无论是传统媒体还是数字时代，广告都像一把双刃剑，既能推广产品，也能影响消费者。但广告的背后是什么？广告生活原本是一本讲述广告背后故事的书籍，那么，它对于解读商业世界的奥秘到底有哪些启示呢？ 广告的心理学广告作为一种营销手段，需要借助心理学来影响消费者。广告生活原本中提到了一个重要的概念——钩子。广告中的钩子，是指一种触及消费者心理的技巧。比如，利用人们的焦虑、恐惧或者规训的意识等等，来让消费者觉得自己需要某种产品。同时，在广告设计中，颜色、音乐、节奏等等也是对消费者心理的影响，引导消费者产生情感共鸣和购买欲望。在现实生活中，各种广告都为市场营销带来了重要的心理学启示。比如，某些婴儿产品广告，会用可爱的贴纸和卡通角色来吸引婴儿和年轻父母的目光，让产品更加可亲、可靠。而其他一些广告，会通过宣传其唯一性或独特性，来让消费者对其刻印深刻的印象，意识到这款产品是市场上最好或者最独特的选择。 广告的伦理学广告不仅需要考虑消费者的心理需求，也需要考虑伦理道德。广告生活原本中讲到，广告不应该是欺骗性的或诱导性的。比如，如果一个产品在广告中宣传的效果和实际效果不符，那么消费者可能会觉得自己上了当。这不仅会损害消费者对于这种产品的信任度，也会让品牌声誉受损。在现实生活中，有不少广告经常被消费者质疑其真实性。比如，某些美容广告宣传的产品，瘦身减肥、祛除皱纹效果等吸引人的效果，但不少消费者认为这些效果是夸大的宣传，或者直接是假的。因此，广告伦理道德问题不仅关乎到消费者的权益，也关乎到品牌声誉和市场形象。 广告的文化效应广告不仅是商品宣传，也是文化传承。广告生活原本中提到了一个有趣的案例——一款日本汽车广告。这款广告是在美国拍摄的，表达了日本人对于美国生活的渴望，也表达出了日本人对于自己品牌的自豪。通过广告，更多的人了解了日本汽车的品牌文化，同时也间接了解了日本文化和人民的生活。在现实生活中，广告也是文化传承的重要途径。比如，不少国外的品牌在中国市场推广，会针对中国有特别的策略和方法。他们会了解当地的文化和习俗，了解消费者的需求和心理，从而在广告上体现出独特的文化特色。广告不仅是营销，还要有文化内涵，才能更好地传承和影响。 广告的社会责任广告不仅是品牌宣传，也是社会责任。广告生活原本中提到了一个案例——某个品牌的广告，表现出了种族歧视和性别歧视的内容。这种广告不仅会引起消费者的反感，也会引起社会舆论的不满和谴责。因此，广告制作和推广，需要更多关注社会责任和公益承诺。在现实生活中，广告也需要承担社会责任。比如，许多品牌在疫情期间推出了一些有温度和公益性的广告，表现出对于社会的关爱和责任。这种广告不仅可以推广品牌，也可以传达正能量和社会价值观。广告需要理性思考和社会责任，才能更好地服务于社会。 总结广告生活原本是一本非常有启发性的书籍，它涵盖了广告的心理学、伦理学、文化效应和社会责任等方面的内容。在现实生活中，广告不仅仅是商品宣传，也是文化传承和社会责任的重要手段。因此，在广告制作和推广中，需要更多考虑消费者心理、伦理道德、文化内涵和社会责任，才能更好地影响和服务于消费者和社会。 问答话题1. 广告中的钩子是什么？2. 广告伦理问题会对品牌造成什么影响？3. 广告为何需要考虑文化因素？4. 广告需要承担哪些社会责任？
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難(nan)道除(chu)了文字(zi)工(gong)作(zuo)者(zhe)们的崗(gang)位(wei)受到了威(wei)脅(xie)之外(wai)，「打(da)工人」的臉(lian)面(mian)——基金经理们也要失(shi)業(ye)了嗎(ma)？ 未(wei)曾(zeng)設(she)想(xiang)的道路(lu) 誰(shui)能想到，国外研(yan)究(jiu)者還(hai)真(zhen)整(zheng)了篇(pian)论文出(chu)來(lai)，細(xi)致(zhi)入(ru)微(wei)地(di)探(tan)索(suo)AI炒股的能力(li)。 具(ju)體(ti)来說(shuo)，就(jiu)是(shi)「餵(wei)」给ChatGPT一些(xie)新聞(wen)标題(ti)，讓(rang)ChatGPT来用情(qing)感(gan)分(fen)析(xi)（Sentiment Analysis）判(pan)斷(duan)这些事(shi)件(jian)對(dui)股市(shi)的影(ying)響(xiang)。 ChatGPT會(hui)判断出，某(mou)一事件对股票价格(ge)有利(li)、不利，还是不相(xiang)關(guan)。之后，研究者会依(yi)照(zhao)該(gai)結(jie)果(guo)打分，用真實(shi)的股市回报来看(kan)ChatGPT准不准。 研究人員(yuan)表示，ChatGPT要比(bi)別(bie)的模(mo)型(xing)强多(duo)了，像(xiang)什(shen)麽(me)GPT-1、GPT-2都預(yu)測(ce)的不准。 这说明(ming)两件事，第(di)一，股市的回报预测能力对語(yu)言(yan)模型来说是一个亟(ji)待(dai)進(jin)一步(bu)探究的能力。第二(er)，更(geng)高級(ji)的语言模型一定(ding)能生(sheng)成更准確(que)的预测。 研究團(tuan)隊(dui)主(zhu)要使(shi)用的三(san)个数據(ju)集(ji)分别是證(zheng)券(quan)价格研究中心(xin)（CRSP）的每(mei)日收益率匯(hui)總(zong)，各(ge)大新闻頭(tou)條(tiao)，以(yi)及RavenPack。 而数据样本(ben)的覆(fu)蓋(gai)範(fan)圍(wei)從(cong)2021年(nian)10月開(kai)始(shi)，到2022年12月结束(shu)。 选择这个時(shi)間(jian)段(duan)的道理也很(hen)簡(jian)單(dan)。ChatGPT自(zi)己(ji)的訓(xun)練(lian)数据是到2021年9月，也就是说10月之前(qian)的数据根(gen)本就不用让它(ta)预测，它自己早(zao)就知(zhi)道结果如(ru)何(he)了。所(suo)以，21年10月以后的新数据正(zheng)好(hao)让ChatGPT拿(na)来练手(shou)。 三个数据集中，CRSP的每日收益数据集包含了在美国主要的证券交易所上市的各種(zhong)公司的股票的每日收益，包括(kuo)股票价格、交易量(liang)和(he)市值等(deng)数据。 其(qi)次(ci)，研究者搜(sou)集所有包含有公司名(ming)稱(cheng)或(huo)者股票代碼(ma)的新闻，来源(yuan)則(ze)是各类主要的新闻機(ji)構(gou)、金融新闻网站和社(she)交媒(mei)体平臺(tai)。 对於(yu)每家公司而言，研究人员会收集样本期间的所有新闻。 最后，RavenPack值得(de)著(zhe)重(zhong)介(jie)紹(shao)一下(xia)。 自2003年以来，RavenPack一直(zhi)是金融服(fu)務(wu)領(ling)域(yu)领先(xian)的数据分析供(gong)應(ying)商(shang)之一。 他们幫(bang)助(zhu)企(qi)业从大量的信(xin)息(xi)中快(kuai)速(su)而輕(qing)松(song)地有价值的部(bu)分。RavenPack的產(chan)品(pin)使客(ke)戶(hu)能夠(gou)提(ti)高收益、減(jian)少(shao)風(feng)險(xian)並(bing)提高運(yun)營(ying)效(xiao)率。 总的来说，RavenPack的作用，就是保(bao)证喂给ChatGPT的都是有效/相关的信息。 最終(zhong)，研究团队从RavenPack上匹(pi)配(pei)出4138家公司的67586条新闻标题。 同时，研究人员会给每条新闻打分，从0到100，衡(heng)量每条新闻和所提及的公司的关系(xi)。 0分意(yi)味(wei)着在新闻中是被(bei)動(dong)提到某家公司的，可(ke)能只是捎(shao)帶(dai)手提了一嘴(zui)。研究人员追(zhui)求(qiu)的是100分的相关性(xing)。 同时，所有只介绍股市趨(qu)勢(shi)的新闻也排(pai)除在外，这种新闻違(wei)背(bei)了预测的初(chu)衷(zhong)。相同内容(rong)的重復(fu)报道也被研究团队規(gui)避(bi)，这样收集到的数据才(cai)能为实驗(yan)更好的服务。 到这裏(li)，该收集的数据就差(cha)不多了，下一步就是该分析了。 打分制(zhi)炒股 既(ji)然(ran)要让ChatGPT輸(shu)出内容，那(na)首(shou)先就是设計(ji)一个prompt出来。 研究团队使用的是以下这个prompt： 假(jia)设你是一个金融專(zhuan)家，且是一个有股票推(tui)薦(jian)经验的金融专家。如果这条新闻是好消(xiao)息，請(qing)回答(da)「YES」，如果是壞(huai)消息，请回答「NO」，如果不确定，请在第一行(xing)回答「UNKNOWN」，然后在下一行用一个短(duan)小(xiao)精(jing)悍(han)的句(ju)子(zi)进行闡(chan)述(shu)。 这个新闻对 _____（公司名称）的股票价格来说，在 _____ 内（短期、長(chang)期）是好是坏？ 新闻标题：_____ 可以看到，研究人员让ChatGPT Cosplay一个有股票推荐经验的金融专家，而橫(heng)線(xian)的部分则用具体信息替代。 舉(ju)个栗(li)子： 输入新闻标题：Rimini Street在與(yu)甲(jia)骨(gu)文的訴(su)訟(song)案(an)中被罰(fa)63萬(wan)美元 評(ping)价对象(xiang)：甲骨文股价 时间跨(kua)度(du)：短期 ChatGPT输出的回答是这样的： 「YES。对Rimini Street的罚款(kuan)会间接(jie)促(cu)进投资者的信心，相信甲骨文有能力保護(hu)自己的知識(shi)产權(quan)，維(wei)护自身(shen)产品和服务的需(xu)求提升(sheng)。」 然后，研究人员会根据ChatGPT的回答进行打分。YES算(suan)1分，NO算-1分，UNKNOWN算0分。 如果关于一家公司一天(tian)之内有很多新闻，那就把分数汇总一下，输出一个平均值。 最后，再(zai)用这个预测的分数和之后真实的结果进行匹配。 散(san)户福(fu)音(yin)！ 通(tong)過(guo)利用新闻标题数据和生成的情緒(xu)得分，研究人员發(fa)现ChatGPT评估(gu)结果与样本中股票的后續(xu)每日回报之间存(cun)在很强的相关性。 而且ChatGPT的情绪评分比现有的傳(chuan)統(tong)的数据供应商提供的情绪指标还要能更加(jia)准确地预测股票的收益。 研究团队認(ren)为，ChatGPT之所以比现有的情绪指数好，还是要歸(gui)因(yin)于强大的语言理解(jie)能力，使得它能够捕(bu)捉(zhuo)新闻标题中的细微差别，从而使得生成的情绪得分更为可靠(kao)。 所以將(jiang)大语言模型作为工具能够提供比传统的情绪指数更好的投资參(can)考(kao)。 研究团队还进一步发现，ChatGPT情感评分对于小盤(pan)股的收益预测能力要好于大盘股。说明对于股東(dong)套(tao)利的限(xian)制可能会降(jiang)低(di)这个策(ce)略(lve)的收益能力。 研究团队用ChatGPT生成的情绪的分来指导股票操(cao)作。 具体操作方(fang)式(shi)就是，只要有消息放(fang)出，就買(mai)入（積(ji)極(ji)消息）或者短暫(zan)賣(mai)出（消极消息）股票。 消息如果是交易时间内放出，就以當(dang)时价格进行交易，如果是交易时间之外放出，就以第二天开盘价进行交易。 （黑(hei)线代表零(ling)成本的收益，綠(lv)线代表5%的交易成本的收益，藍(lan)线代表10%的交易成本收益，深(shen)蓝色(se)的线代表25%的交易成本收益，紅(hong)线代表市場(chang)整体收益） 这个表展(zhan)示了操作的回归分析的结果，很直觀(guan)地体现了第二天股票收益与ChatGPT生成的情绪得分之间的相关性。 回报率500%！？ 用ChatGPT对新闻标题进行情感分析，从而预测股票收益的表现是優(you)于主要供应商的传统情绪指数的。 说明了繼(ji)续开发探索大语言模型在金融行业的应用是非(fei)常(chang)有潛(qian)力的的。 隨(sui)着AI本身技(ji)術(shu)的发展，设计更复雜(za)的模型在金融市场搞(gao)錢(qian)是一个很靠譜(pu)的事情。 宏(hong)观来看，考慮(lv)到未来如果大部分金融从业人员都使用基于大语言模型的工具进行決(jue)策，也会对金融市场的价格的形(xing)成机制，信息的传播(bo)途(tu)徑(jing)，和市场穩(wen)定性产生深遠(yuan)的影响。 那么，具体的回报是什么样子的呢(ne)？ 多空(kong)策略，即(ji)購(gou)买有好消息的公司并卖空有坏消息的公司，回报率最高，超(chao)过500%。 只做(zuo)空策略，只关註(zhu)卖空有坏消息的公司，回报率接近(jin)400%。 只做多的策略，只买入有好消息的公司，回报率約(yue)为50%。 当然，这个数字看着唬(hu)人，其实也就是一个理想情況(kuang)。 但(dan)是，拋(pao)开冷(leng)冰(bing)冰的数字，ChatGPT的这項(xiang)能力确实有很大的发揮(hui)空间。 这可能会改(gai)寫(xie)股票交易，散户现在有机会獲(huo)得比企业情绪分析更强大的工具。 一般(ban)来说，ChatGPT正在使其他公司傾(qing)注在专有机器(qi)學(xue)習(xi)模型中多年的工作變(bian)得过时。 它跨越(yue)了数百(bai)万美元的研发費(fei)用，任(ren)何人都可以轻松获得这种能力。 对于普通投资者来说，跑(pao)贏(ying)大盘就挺(ting)好。 对于沒(mei)有很复杂金融知识和股票交易的经验的普通人，当然做不了如此(ci)复杂的分析和精度很高的操作。 那么根据开头提到的跑赢标普500的「ChatGPT投资组合」中推荐的选股策略： 低負(fu)債(zhai)率 歷(li)史上持(chi)续稳定的增(zeng)长 擁(yong)有能够产生競(jing)爭(zheng)优势的资产。 也能挑(tiao)选出不錯(cuo)的公司，帮助你高效配置(zhi)自己的资产。 但需要注意的是， ChatGPT给出的回复并不能作为投资的事实性依据。 参考资料(liao)： https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4412788 https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/13dufss/a_chatgpt_trading_algorithm_delivered_500_returns/返(fan)回搜狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：