移动广告营销：点燃移动营销新时代

在当今数字化的时代，移动广告营销已经成为各大企业宣传品牌、提高销售的重要渠道之一。随着移动设备的普及和人们对移动媒体的依赖，移动广告也变得越来越重要。本文将从四个方面详细阐述移动广告营销的重要性：移动设备的依赖性、移动广告的创新性、智能化广告的普及、以及跨媒体的整合营销。

一、移动设备的依赖性

随着智能手机和平板电脑的普及，越来越多的人在移动设备上浏览网页、阅读新闻、观看短视频、使用社交媒体等。根据互联网数据中心（IDC）的报告，全球智能手机出货量达到了1.47亿部，而平板电脑出货量也超过了3500万。这也意味着越来越多的用户将会使用移动设备来消费产品和服务。这也是为什么移动广告已经成为了广告主必不可少的投放渠道。

移动设备的依赖性还表现在人们对移动设备的使用频率上。人们每天花费大量时间在移动设备上进行消费活动，这也为移动广告提供了更多的机会。根据eMarketer的报告，美国移动用户平均每天使用移动设备的时间超过3个小时。这足以表明，移动广告营销的投放量越来越高，越来越多的潜在客户被吸引用移动广告。

二、移动广告的创新性

如今，客户早已厌倦了传统的广告方式，同时，移动设备的广告信息投递需要进行创新，才能够获得用户的关注和兴趣。因此，移动广告营销更注重创新性的投放方式。企业需要通过独特的广告形式、吸引人的视频等等来吸引用户，以及创新的广告投放方式来获得成功的结果。

移动广告的创新性也反映在广告内容的个性化定制上。根据用户的特点，如地理位置、历史浏览记录、用户兴趣爱好等，广告主可以定制精准的广告内容，从而提高广告的转化率。这是移动广告营销的一大优点，也为客户提供了更直接的营销渠道。

三、智能化广告的普及

随着技术的进步，高级技术也渗透到移动广告营销领域。其中一个主要的进展是个性化广告的普及，该技术使用人工智能算法和特定的数据模型，能够更准确地分析客户的需求，并做出更为智能化的广告投放决策。这种智能化广告不仅可以减少错误投放，还可以提高广告转化率。

另一个技术进展是跟踪技术的应用。移动广告跟踪技术可以跟踪广告的效果，包括有多少用户点击广告、多少人进行购买转化、在哪些设备上进行点击，等等。这会为广告主和营销人员提供更好的广告投放策略，适应市场变化。

四、跨媒体的整合营销

跨媒体整合营销是一种有效的营销策略，可以在不同的媒体上同时宣传品牌和产品。现在，跨媒体整合营销也适用于移动广告营销。广告主可以在多个媒体上投放广告，例如，在移动应用程序、移动网站、移动游戏等上投放广告，以及在电视、广播等媒体上进行整合营销。通过跨媒体整合营销，广告主可以提高品牌和产品的知名度，吸引更多的潜在客户。

总结

移动广告营销已经成为了企业推广产品和服务的有效方式。它适用于智能手机、平板电脑等移动设备上，通过创新性、智能化、精确的广告投放方式，为广告主提供了更高的效益。同时，跨媒体的整合营销也为广告主提供了更多的投放选择。随着移动设备的依赖性增加，移动广告营销的未来将会有较大的增长空间。

问答话题

问：移动广告的主要投放方式有哪些？

答：移动广告主要的投放方式有三种：移动网站广告、移动应用程序广告、移动视频广告。移动网站广告投放在移动网站上，在页面的底部或顶部投放横幅式的广告，或在页面内部投放插页式的广告。移动应用程序广告投放在各大应用市场或移动应用程序内，例如谷歌应用商店、苹果应用商店等，并且按照使用量或点击率来计费。移动视频广告投放在应用程序的视频播放中，例如Youtube等，也会在应用程序下方的视频框内进行广告的投放。

问：如何提高移动广告的转化率？

答：提高移动广告转化率的方法有很多。首先，根据用户的兴趣爱好、地理位置、历史浏览记录等定制精准的广告内容，以提高广告的吸引力。其次，使用有趣的广告内容，例如创新性的视频或音频广告，以及个性化的广告文本。最后，采用A/B测试的方式来进行广告优化，这将有助于更好地了解广告效果并优化投放策略。

移动广告营销：点燃移动营销新时代特色

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移动广告营销：点燃移动营销新时代亮点

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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：LRS

【新智元導(dao)讀(du)】SAD是(shi)第(di)一個(ge)使(shi)用(yong)SAM直(zhi)接(jie)利(li)用渲(xuan)染(ran)後(hou)的(de)深度图提(ti)取(qu)几何信息的模(mo)型(xing)。

本(ben)月(yue)初(chu)，Meta推(tui)出(chu)的一款(kuan)可(ke)以(yi)「分割一切」的模型Segment Anything Model (SAM) 已(yi)經(jing)引(yin)起(qi)了(le)廣(guang)泛(fan)的關(guan)註(zhu)。

今(jin)天(tian)，我(wo)們(men)向(xiang)大(da)家(jia)介(jie)紹(shao)一款名(ming)為(wei)「Segment Any RGBD（SAD）」的機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)模型。

與(yu)以往(wang)所(suo)有(you)使用SAM的工具(ju)的不(bu)同(tong)之(zhi)處(chu)在(zai)於(yu)，SAD读入(ru)的图片(pian)可以是经過(guo)渲染之后的深度图，讓(rang)SAM直接根据几何信息來(lai)分割图像。

該(gai)項(xiang)目(mu)是由(you)Visual Intelligence Lab@HKUST, HUST, MMLab@NTU, Smiles Lab@XJTU和(he)NUS的同学完(wan)成(cheng)的。如(ru)果(guo)大家覺(jiao)得(de)這(zhe)个项目有意(yi)思(si)的話(hua)，請(qing)大家多(duo)多star～

演(yan)示(shi)程(cheng)序(xu)鏈(lian)接：https://huggingface.co/spaces/jcenaa/Semantic_Segment_AnyRGBD

代(dai)碼(ma)链接：https://github.com/Jun-CEN/SegmentAnyRGBD

簡(jian)介

与RGB图像相(xiang)比(bi)，渲染后的深度图像忽(hu)略(lve)了紋(wen)理信息，而(er)側(ce)重(zhong)于几何信息。

以往基(ji)于 SAM 的项目裏(li)SAM 的輸(shu)入图像都(dou)是 RGB 图像，该團(tuan)隊(dui)是第一个使用 SAM 直接利用渲染后的深度图提取几何信息的。

下(xia)图顯(xian)示了具有不同顏(yan)色(se)图函(han)數(shu)的深度图具有不同的 SAM 結(jie)果。

模型流(liu)程图如下图所示，作(zuo)者(zhe)提供(gong)了兩(liang)種(zhong)選(xuan)擇(ze)，包(bao)括(kuo)將(jiang) RGB 图像或(huo)渲染的深度图像输入到(dao) SAM進(jin)行(xing)分割，在每(mei)种模式(shi)下，用戶(hu)都可以獲(huo)得Semantic Mask（一种颜色代表(biao)一个類(lei)別(bie)）和帶(dai)有类别的 SAM Mask。

以输入为深度图为例(li)子(zi)进行說(shuo)明(ming)。首(shou)先(xian)通(tong)过颜色映(ying)射(she)函数将深度图（[H，W]）映射到RGB空(kong)間(jian)（[H，W，3]），然(ran)后将渲染后的深度图送(song)入SAM进行分割。

最(zui)終(zhong)输出可視(shi)化(hua)有两种形(xing)式，一种是Semantic mask，即(ji)一种颜色對(dui)應(ying)一种类别；另(ling)一种是SAM mask with classes，即输出的mask仍(reng)然是SAM的mask，並(bing)且(qie)每一个mask都有类别。并且可以根据深度图将2D的结果投(tou)影(ying)到3D space进行可视化。

对比效(xiao)果

作者将RGB送入SAM进行分割与将渲染后的深度图送入SAM进行分割进行了对比。

RGB图像主(zhu)要(yao)表示纹理信息，而深度图像包含(han)几何信息，因(yin)此(ci)RGB图像比渲染的深度图像色彩(cai)更(geng)豐(feng)富(fu)。在这种情(qing)況(kuang)下，SAM 为 RGB 输入提供的掩(yan)码比深度输入多得多，如下图所示。

渲染的深度图像減(jian)輕(qing)了 SAM 的过分割。例如，桌(zhuo)子在RGB图像上(shang)被(bei)分割成四(si)个部(bu)分，其(qi)中(zhong)一个在語(yu)義(yi)结果中被分类为椅(yi)子（下图中的黃(huang)色圓(yuan)圈(quan)）。相比之下，桌子在深度图像上被视为一个整(zheng)體(ti)对象(xiang)并被正(zheng)確(que)分类。人(ren)的頭(tou)部的一部分在RGB图像上被分类为墻(qiang)壁(bi)（下图中的藍(lan)色圆圈），但(dan)在深度图像上卻(que)被很(hen)好(hao)地(di)分类。距(ju)離(li)很近(jin)的两个物(wu)体在深度图上可能(neng)被分割为一个物体，比如紅(hong)圈中的椅子。在这种情况下，RGB 图像中的纹理信息对于找(zhao)出对象比較(jiao)关鍵(jian)。

Demo

作者表示，希(xi)望(wang)SAD模型能夠(gou)带来更多的啟(qi)發(fa)和創(chuang)新，也(ye)期(qi)待(dai)著(zhe)反(fan)饋(kui)和建(jian)議(yi)。让我们一起探(tan)索(suo)这个神(shen)奇(qi)的机器学习世(shi)界(jie)吧(ba)！

參(can)考(kao)資(zi)料(liao)：

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