丰富多彩的营销广告 - Rich营销广告传媒

海峡导报

营销广告传媒是当今市场竞争中最重要的元素之一。在互联网的时代，营销广告传媒变得越来越多样化和创新化。在这个充满活力和竞争的领域里，如何打造丰富多彩的营销广告成为了每一个营销广告人必须面对的问题。

什么是丰富多彩的营销广告？

丰富多彩的营销广告是指通过多种方式和手段展现产品或服务，给消费者留下深刻印象的广告宣传。这种广告形式不仅能够提高产品的品牌认知度，而且能够影响消费者的购买决策。

多样化的广告形式

丰富多彩的营销广告形式涵盖了多个方面，例如电视广告、网络广告、印刷广告、户外广告甚至是品牌和宣传活动等。这些广告形式涵盖了各种媒介，从而可以覆盖广泛的受众群体。

多层次的传播策略

丰富多彩的营销广告不仅仅是广告本身的外观多样，更体现在其多层次的传播策略中。无论是在广告传播的媒介选择，还是在广告的制作和推广上，都需要具体分析受众群体的需求和心理，以达到最好的传播效果。

如何打造丰富多彩的营销广告？

打造丰富多彩的营销广告是一项复杂的任务，需要综合考虑许多要素。下面我们从品牌形象、传播手段、受众心理、创意元素等方面进行阐述。

品牌形象

在广告推广中，品牌形象是至关重要的，建立一个独特且易于辨认的品牌形象有助于提高消费者对产品的认知度。通过创造性的视觉和文字元素，以及独特的语言表达方式，让观众产生强烈的情感共鸣，从而更加容易被记住。

传播手段

传播手段涵盖了广告的媒介选择和推广方式，在选择合适的传播手段时需要考虑到目标受众和广告的主题。例如，在针对年轻人的广告中可以采用社交媒体和在线视频，而在面向老年人的广告中则可以选择电视和报纸等传统媒介。

受众心理

消费者行为是受心理因素的影响，广告制作需要深入探究目标受众的习惯和心理需求。针对不同的消费者群体进行精细化的分析，了解他们的特点和需求，然后选择适合他们的广告方式，从而提高广告的精准度。

创意元素

创意是广告的灵魂。丰富多彩的营销广告需要从创意的元素出发，创造出独特的视觉和语言元素，以提高广告的记忆度和关注度。好的广告创意需要贴近消费者需求，尽可能多地输入互动因素，让受众在分享广告的同时对品牌产生好感和认知。

成功案例

丰富多彩的营销广告不仅是一种理念，更是一种实际应用的方法。现实生活中，许多成功的营销广告案例都吸引了消费者的眼球，留下了深刻的印象。下面我们来看一下两个成功案例。

乐高

乐高是一个有着多年历史的玩具品牌，它创造了无数精美的玩具，深受儿童和家长的喜爱。为了提高品牌在新一代消费者中的认知度，乐高推出了名为"Lego Movie"的电影。该电影融合了乐高玩具的特色和视觉元素，让观众在欣赏电影的同时感受到了品牌的巨大魅力。这个广告成功地提高了乐高品牌的认知度，吸引了更多的消费者购买乐高产品。

可口可乐

可口可乐是全球知名的饮料品牌，在各个国家都有广泛的市场覆盖。为了推广可口可乐的产品，公司推出了许多有趣的广告活动。其中一项名为"Share a Coke"的活动特别受到消费者的喜爱。该活动鼓励消费者分享可口可乐产品，并以此获得特别的奖励。通过这个活动，可口可乐成功地提高了品牌的便携性和分享度，让更多的消费者购买可口可乐。

总结

丰富多彩的营销广告是提高品牌认知度和销售业绩的有效手段。打造丰富多彩的营销广告需要综合考虑品牌形象、传播手段、受众心理和创意元素等要素。通过精心策划和实施，我们可以打造出令消费者难忘的广告，推动品牌的发展。希望这篇文章可以为广告从业人员提供一些有用的指导，实现成功的广告营销。

## 问答话题

1. 如何确定适合的广告媒介？

确定适合的广告媒介需要考虑多个因素，例如目标受众，广告预算和广告主题。在选择媒介时需要考虑目标受众的特点和媒介受众的数量，不同的媒介受众有不同的接收方式和心理需求。在广告预算方面，需要根据实际情况和预期效果进行合理的分配，避免浪费和效果不佳。

2. 创意广告的本质是什么？

创意广告的本质是要引起消费者的共鸣和关注，通过创新的方式和独特的表达方式传达广告内容，达到更好的营销效果。创意广告需要贴近消费者需求，引起他们的情感共鸣，并使他们愿意与品牌产生更多的互动。在实际的营销中，创意广告已经成为一个不可或缺的元素，提高了广告的认知度和传播度。

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新(xin)智(zhi)元(yuan)报道(dao)

編(bian)輯(ji)： Ellie 桃(tao)子(zi)

【新智元導(dao)讀(du)】近(jin)期(qi)生(sheng)成(cheng)式(shi)AI大(da)熱(re)，这為(wei)人(ren)類(lei)社(she)會(hui)帶(dai)來(lai)可(ke)观的(de)機(ji)遇(yu)，但(dan)也(ye)伴(ban)隨(sui)著(zhu)(zhe)巨(ju)大的風(feng)險(xian)。斯坦福HAI研(yan)究(jiu)院(yuan)發(fa)布(bu)对观点报告，带来对生成式AI的見(jian)解(jie)。

近日(ri)，李飞飞領(ling)导的斯坦福HAI研究院发布了(le)關(guan)于「生成式AI」的观点报告。

报告指(zhi)出(chu)，當(dang)前(qian)大多(duo)數(shu)生成式人工(gong)智能(neng)都(dou)是(shi)由(you)基(ji)礎(chu)模(mo)型(xing)驅(qu)動(dong)的。

这些模型为我(wo)們(men)的生活(huo)、社區(qu)以(yi)及(ji)社会带来的机会是巨大的，與(yu)此(ci)同(tong)時(shi)带来的风险也壹(yi)樣(yang)。

一方(fang)面(mian)，生成式AI可以讓(rang)人类更(geng)有生產(chan)力(li)和(he)創(chuang)造(zao)力。另(ling)一方面，它(ta)们可能会放(fang)大社会偏(pian)见，甚(shen)至(zhi)破(po)壞(huai)我们对信(xin)息(xi)的信任(ren)。

我们相(xiang)信，跨(kua)學(xue)科(ke)的合(he)作(zuo)对于確(que)保(bao)这些技(ji)術(shu)惠(hui)及我们所(suo)有人。以下(xia)是斯坦福大学的观点醫(yi)学、科学、工程(cheng)、人文(wen)学科和社会科学领域(yu)的领导人关于「生成式人工智能」如(ru)何(he)影(ying)響(xiang)其(qi)领域和我们世(shi)界(jie)的观点。

本(ben)文，我们選(xuan)取(qu)了李飞飞和Percy Liang对当前生成式AI的见解。

完(wan)整(zheng)观点报告請(qing)參(can)见：

https://hai.stanford.edu/generative-ai-perspectives-stanford-hai

李飞飞：人工智能的偉(wei)大拐(guai)点

斯坦福HAI聯(lian)合主(zhu)任李飞飞发文：「人工智能的伟大拐点」。

1966年(nian)，麻(ma)省(sheng)理(li)工学院的研究人員(yuan)发起(qi)了「夏(xia)季(ji)視(shi)覺(jiao)項(xiang)目(mu)」（Summer Vision Project），旨(zhi)在(zai)用(yong)技术有效(xiao)搭(da)建(jian)视觉系(xi)統(tong)的一個(ge)重(zhong)要(yao)部(bu)分(fen)。这就(jiu)是計(ji)算(suan)机视觉和圖(tu)像(xiang)生成领域研究的開(kai)端(duan)。

近期，得(de)益(yi)于深(shen)度(du)学習(xi)和大数據(ju)的密(mi)切(qie)关联，人们似(si)乎(hu)已(yi)經(jing)到(dao)達(da)了一个重要拐点，即(ji)將(jiang)让机器(qi)具(ju)備(bei)生成語(yu)言(yan)、图像、音(yin)頻(pin)等(deng)的能力。

盡(jin)管(guan)计算机视觉的靈(ling)感(gan)来源(yuan)是打(da)造能看到人类所能看到東(dong)西(xi)的AI，但現(xian)在这一学科的目標(biao)遠(yuan)不(bu)限(xian)于此，未(wei)来要打造的AI應(ying)当看到人类所不能看到的东西。

如何使(shi)用生成式人工智能来增(zeng)強(qiang)人类的视觉呢(ne)？

比(bi)如，在美(mei)國(guo)医療(liao)錯(cuo)誤(wu)造成的死(si)亡(wang)是一个令(ling)人擔(dan)憂(you)的問(wen)題(ti)。生成式AI可以協(xie)助(zhu)医疗保健(jian)提(ti)供(gong)者(zhe)看到潛(qian)在的问题。

如果(guo)错误产生于罕(han)见情(qing)況(kuang)，生成式AI可以创建模擬(ni)版(ban)本的类似数据，来進(jin)一步(bu)訓(xun)練(lian)AI模型，或(huo)者是为医疗人员提供训。

在开始(shi)开发新的生成式工具之(zhi)前，应当关註(zhu)人们希(xi)望(wang)通(tong)過(guo)工具獲(huo)得什(shen)麽(me)。

在近期的一个为机器人任務(wu)制(zhi)定(ding)基準(zhun)的项目中(zhong)，研究團(tuan)隊(dui)在开始工作前进行(xing)了一次(ci)大規(gui)模的用戶(hu)研究，詢(xun)问人们如果由机器人来完成某(mou)些任务，他(ta)们会受(shou)益多少(shao)，使人受益最(zui)多的任务成为项目研究的重点。

为了抓(zhua)住(zhu)生成式人工智能创造的重大机遇，相关风险也需(xu)要合理評(ping)估(gu)。

判(pan)斷(duan)一張(zhang)图片(pian)是否(fou)是使用AI生成的，也是十(shi)分重要的能力。人类社会是建立(li)在在对公(gong)民(min)身(shen)份(fen)的信任之上(shang)，如果缺(que)乏(fa)这種(zhong)能力，我们的信任感就会降(jiang)低(di)。

机器生成能力方面的进展(zhan)是非(fei)常(chang)令人振(zhen)奮(fen)的，发掘(jue)人工智能看到人类無(wu)法看到的东西的潜力也是如此。

然(ran)而(er)，我们需要警(jing)惕(ti)，这些能力可能擾(rao)亂(luan)我们的日常生活、我们所處(chu)的環(huan)境(jing)，破坏我们作为世界公民的角(jiao)色(se)。

Percy Liang：「新寒(han)武(wu)紀(ji)时代(dai)：科学的興(xing)奋、焦(jiao)慮(lv)」

斯坦福大学人类中心(xin)人工智能研究所主任，计算机副(fu)教(jiao)授(shou)Percy Liang发文「新寒武纪时代：科学的兴奋、焦虑」

在人类史(shi)上，创造新鮮(xian)事(shi)物(wu)總(zong)是很(hen)困(kun)難(nan)的，而且(qie)这种能力幾(ji)乎只(zhi)有專(zhuan)家(jia)才(cai)具备。

但随着近期基础模型的进步，人工智能的「寒武纪爆(bao)炸(zha)」正(zheng)在发生，人工智能将可以创造任何东西，從(cong)视频到蛋(dan)白(bai)質(zhi)再(zai)到代碼(ma)。

这种能力降低了创造的門(men)檻(kan)，但它也剝(bo)奪(duo)了我们辨(bian)認(ren)真(zhen)實(shi)的能力。

基于深度神(shen)经網(wang)絡(luo)和自(zi)我監(jian)督(du)学习而建立的基础模型已经存(cun)在有几十年了。然而，最近这些模型所能训练的龐(pang)大数据量(liang)使模型的能力突(tu)飞猛(meng)进。

2021年发布的一篇(pian)論(lun)文詳(xiang)細(xi)介(jie)紹(shao)了基础模型的机会和风险，这些新出现的能力会成为「科学界兴奋的来源」，也会导致(zhi)「意(yi)料(liao)之外(wai)的後(hou)果」。

论文中還(hai)討(tao)论了同质化(hua)问题。同样的几个模型被(bei)重復(fu)使用作为許(xu)多应用的基础，这样能使研究人员集(ji)中精(jing)力在一小(xiao)部分模型上。但集中化也使这些模型成为單(dan)一的故(gu)障(zhang)点，潜在的危(wei)害(hai)会影响到諸(zhu)多下遊(you)应用。

对基础模型进行基准測(ce)試(shi)也是十分重要的，以便(bian)研究人员更好(hao)地(di)了解其能力与缺陷(xian)，制定更合理的发展戰(zhan)略(lve)。

HELM（语言模型的整體(ti)评估）的开发就是为了这个目的。HELM以准确性(xing)、穩(wen)健性、公平(ping)性等多种指标，对30多个著名(ming)的语言模型在一系列(lie)場(chang)景(jing)中的表(biao)现做(zuo)出了评估。

新的模型、新的应用场景和新的评價(jia)指标还会出现，我们歡(huan)迎(ying)大家为HELM的发展添(tian)磚(zhuan)加(jia)瓦(wa)。

参考(kao)資(zi)料：

https://hai.stanford.edu/generative-ai-perspectives-stanford-hai

https://arxiv.org/pdf/2108.07258.pdf返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多

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