可口可乐广告创意分析

可口可乐广告创意分析

可口可乐是全球最著名的饮料品牌之一,其广告创意一直备受关注。广告创意是可口可乐品牌成功的重要因素之一。可口可乐的广告以“开心”、“快乐”、“自由”和“活力”为主题,强调的是年轻人的生活方式和态度。可口可乐广告的创意不仅要吸引目标受众的注意力,还要传达出品牌的核心价值和品牌形象。

可口可乐广告

可口可乐的广告创意通常是一个有趣的故事或情境,它能够让受众与品牌产生情感上的共鸣。例如,可口可乐的“Share a Coke”广告将人们的名字印在瓶子上,这种个性化的方式吸引了年轻受众的注意力。这种广告创意让人们感觉到可口可乐是一个能够与他们建立情感联系的品牌。

可口可乐广告

可口可乐广告的另一个特点是其音乐和配乐。可口可乐喜欢使用流行音乐和悦耳的旋律,这样能够让受众产生愉悦的情感体验。例如,可口可乐的“Taste the Feeling”广告使用了艾德·希兰的歌曲,这个广告的音乐和情节让人感觉非常温馨和自由。

可口可乐广告的目标受众

可口可乐广告的目标受众是年轻人。可口可乐的品牌形象是年轻、自由、活力和快乐的代表。因此,可口可乐广告的创意通常是与年轻人相关的情境和主题。例如,可口可乐的“Taste the Feeling”广告中,主人公是一个年轻人,他和朋友在音乐会上享受着可口可乐的美味,这种情节可以吸引年轻人的注意力。

可口可乐广告

除了年轻人,可口可乐的广告也吸引了其他受众的注意力。例如,可口可乐“Holidays are Coming”的广告是一种经典的圣诞广告,它吸引了所有年龄段的观众的注意力。这种广告创意让人们感觉到可口可乐是一个能够给人们带来幸福和快乐的品牌。

可口可乐广告

可口可乐广告的品牌价值

可口可乐的广告创意不仅仅是为了吸引目标受众的注意力,也是为了传达品牌的核心价值和品牌形象。可口可乐的品牌价值是年轻、自由、活力、快乐和个性化。可口可乐广告的创意通过故事、情境、音乐和配乐等元素,将这些核心价值传达给目标受众。

可口可乐广告

可口可乐的广告创意还强调品牌形象。可口可乐的品牌形象是一个可以与年轻人建立情感联系的品牌。可口可乐广告的创意通过有趣的故事和情境,让受众感受到品牌的亲和力和个性化。

可口可乐广告

综上所述,可口可乐的广告创意是品牌成功的重要因素之一。可口可乐广告的创意通过有趣的故事、情境、音乐和配乐等元素,吸引了目标受众的注意力,并传达了品牌的核心价值和品牌形象。可口可乐的广告创意让人们感受到品牌的年轻、自由、活力、快乐和个性化的特点,这种情感上的共鸣可以让人们对品牌产生忠诚度。

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今(jin)日要(yao)點(dian):

1、蘋(ping)果(guo)在(zai) iOS17 中(zhong)加(jia)入(ru)transformer语言模型(xing),用(yong)於(yu)提(ti)高(gao)文字(zi)和(he)语音(yin)轉(zhuan)文字时的(de)準(zhun)確(que)性(xing)。

2、苹果开發(fa)人(ren)員(yuan):Vision Pro裏(li)用了(le)“腦(nao)機(ji)接(jie)口(kou)”,通(tong)過(guo)檢(jian)測(ce)眼(yan)睛(jing)等(deng)准确預(yu)测用戶(hu)下一步(bu)要做(zuo)什(shen)麽(me)

3、MetaVL: 将上下文学习能力从语言模型迁移到视觉,开启下一个多模态时代

4、Runway獲(huo)得(de)1億(yi)美(mei)元(yuan)D輪(lun)融(rong)資(zi),谷(gu)歌(ge)領(ling)投(tou)

见闻视角(jiao)

海(hai)外(wai)AI

1、苹果在ios17中加入transformer语言模型,用于提高文字和语音转文字时的准确性。

苹果在今日更(geng)新(xin)的ios系(xi)統(tong)介(jie)紹(shao)中,闡(chan)述(shu)了使(shi)用transformer语言模型,用于提高文字和语音转文字时的准确性,通过用于單(dan)詞(ci)预测——提高了用户每(mei)次(ci)鍵(jian)入时的體(ti)驗(yan)和准确性。而(er)這(zhe)个模型如(ru)同(tong)苹果一直(zhi)以(yi)來(lai)強(qiang)調(tiao)對(dui)用户的隱(yin)私(si)保(bao)護(hu)一樣(yang),是(shi)在手(shou)机端(duan)的模型。

见智研究認(ren)為(wei),苹果使用transformer模型用于一些(xie)基(ji)礎(chu)應(ying)用符(fu)合(he)苹果一直以来的務(wu)實(shi)精(jing)神(shen),苹果从不(bu)强调某(mou)項(xiang)技(ji)術(shu)是否(fou)先(xian)進(jin),而是要在用户体验上做到極(ji)致(zhi)。这也(ye)是苹果一直强调技术落(luo)地(di)到应用的体現(xian)。

见智研究相(xiang)信(xin)苹果設(she)備(bei)在明(ming)年(nian)将會(hui)擁(yong)有(you)自(zi)己(ji)的llm模型,而这个模型按(an)照(zhao)苹果一貫(guan)的隐私保护模式(shi),应为純(chun)本(ben)地化(hua)的模型。

2、苹果开发人员:Vision Pro里用了“脑机”,通过检测眼睛准确预测用户下一步要做什么

一位(wei)在AR/VR领域(yu)工(gong)作(zuo)十(shi)年、擔(dan)任(ren)苹果AR神經(jing)技术研究员的網(wang)友(you)Sterling Crispin发推(tui)文,介绍了苹果AR的神经技术研发

根(gen)據(ju)Crispin的介绍和苹果的專(zhuan)利(li)說(shuo)明,苹果的神经技术可(ke)以做到预测用户行(xing)为、根据用户狀(zhuang)态调整(zheng)虛(xu)擬(ni)環(huan)境(jing)。

最(zui)酷(ku)的結(jie)果是在用户实際(ji)点擊(ji)之(zhi)前(qian)预测他(ta)們(men)会点击什么,人们的瞳(tong)孔(kong)在点击之前往(wang)往有反(fan)应,原(yuan)因(yin)是人们会期(qi)望(wang)在点击之後(hou)会发生(sheng)什么。

这时可以通过監(jian)测用户的眼睛行为来創(chuang)造(zao)生物(wu)反饋(kui),並(bing)实时重(zhong)新设計(ji)用户界(jie)面(mian),以创造更多预期的瞳孔反应。这是一个通过眼睛实现的粗(cu)略(lve)“脑机接口”,用户不用接受(shou)侵(qin)入性的脑部(bu)外科(ke)手术。

推斷(duan)认知(zhi)状态的其(qi)他技术,包(bao)括(kuo)以用户可能無(wu)法(fa)察(cha)觉的方(fang)式向(xiang)他们快(kuai)速(su)閃(shan)现视觉或(huo)聲(sheng)音,然(ran)后测量(liang)他们的反应。

见智研究认为,苹果通过全(quan)新的神经技术对人的行为进行预测,从而大(da)幅(fu)減(jian)小(xiao)了vision產(chan)品(pin)整个UI操(cao)作的延(yan)遲(chi),大幅提升(sheng)用户体验。从无數(shu)細(xi)節(jie)中可以看(kan)到,苹果在用搬(ban)山(shan)能力處(chu)理(li)每一个细节,这个軟(ruan)硬(ying)整合能力,不是誰(shui)能可以隨(sui)便(bian)模仿(fang)的,它(ta)所(suo)体现的每一个细节,都(dou)看出(chu)苹果花(hua)費(fei)巨(ju)大的功(gong)夫(fu)在解(jie)決(jue)交(jiao)互(hu)体验。这也是苹果之所以偉(wei)大的地方。

3、MetaVL: 将上下文学习能力从语言模型迁移到视觉,开启下一个多模态时代

動(dong)机:研究如何(he)在视觉-语言领域实现上下文学习,将单模态的元学习知識(shi)转移到多模态中,以提高大規(gui)模预訓(xun)練(lian)视觉-语言(VL)模型的能力。 方法:首(shou)先在自然语言处理(NLP)任务上元训练一个语言模型,实现上下文学习,然后通过連(lian)接一个视觉編(bian)碼(ma)器(qi)将該(gai)模型转移到视觉-语言任务上,以实现跨(kua)模态的上下文学习能力的转移。 優(you)勢(shi):实验證(zheng)明,跨模态的上下文学习能力可以转移,该模型顯(xian)著(zhu)提高了视觉-语言任务上的上下文学习能力,并且(qie)在模型大小方面能夠(gou)有显著的优化,例(li)如在VQA、OK-VQA和GQA上,所提出方法在參(can)数数量减少(shao)約(yue)20倍(bei)的情(qing)況(kuang)下超(chao)过了基准模型。

见智研究一句(ju)話(hua)總(zong)结:

M Monajatipoor, L H Li, M Rouhsedaghat, L F. Yang, K Chang探(tan)索(suo)了将元学习的上下文学习能力从单模态迁移到多模态的可能性,证明了在视觉-语言任务中通过迁移可以显著提升上下文学习能力,甚(shen)至(zhi)在模型大小方面实现优化。

这意(yi)味(wei)著(zhe)多模态情况下的对话能力将得到加强,对于现有的文生圖(tu)来说可能会帶(dai)来新的變(bian)化,生成(cheng)模式对用户将更友好(hao)。

4、Runway获得1亿美元D轮融资,谷歌领投

生成式AI平(ping)臺(tai)Runway获得1亿美元D轮融资(约7亿元),估(gu)值(zhi)15亿美元,本次由(you)谷歌领投。谷歌投资Runway的最大原因之一是为了爭(zheng)奪(duo)雲(yun)计算(suan)客(ke)户。

Runway曾(zeng)在4月(yue)底(di)與(yu)谷歌簽(qian)訂(ding)了7500萬(wan)美元的3年商(shang)業(ye)協(xie)議(yi),同时Runway已(yi)从谷歌获得了價(jia)值2000万美元的云计算资源(yuan)用于产品運(yun)營(ying)和研发。

见智研究曾使用过GEN-1生成相应视頻(pin)特(te)效(xiao),但(dan)目(mu)前可玩(wan)性不算高。Gen-2是Runway在今年3月最新发布(bu)的,但目前手机客户端還(hai)未(wei)提供(gong)使用。Gen-2可以通过文本、图片(pian)、文本+图片直接生成视频,同时支(zhi)持(chi)風(feng)格(ge)化和渲(xuan)染(ran)添(tian)加好萊(lai)塢(wu)式大片特效,僅(jin)需(xu)要幾(ji)分(fen)鐘(zhong)即(ji)可完(wan)成所有操作。返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu),查(zha)看更多

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发布于:黑龙江省牡丹江西安区