从故事开始，点亮广告魅力
从故事开始，点亮广告魅力——如何通过故事营销来提升广告效果
一、故事营销与广告效果提升
随着广告形式的不断创新，传统广告已经无法满足人们对内容的需求。在这样的背景下，故事营销成为了一个备受关注的营销方式。
故事营销是指通过讲述精彩的故事来引发受众共鸣，从而提升品牌认知度、塑造品牌形象、提高品牌忠诚度等。在现代广告中，故事营销已经成为了一种常见的营销手段。
故事营销的成功在于它与传统广告的区别。传统广告大多是单向的、唐突的，而故事营销则是通过传递有意义的故事来吸引人们的注意力，使他们产生共鸣，从而潜移默化地影响他们的消费决策。
从故事开始，点亮广告魅力，利用故事营销的方式，可以在广告的两个重要方面产生效果。首先，它可以提高品牌认知度，吸引更多的潜在客户。其次，它可以增强品牌忠诚度，使已有客户更愿意购买自己的产品和服务。
二、故事营销的核心要素
要想通过故事营销来提升广告效果，必须掌握故事营销的核心要素。以下是故事营销的主要要素：
1. 好的故事情节
好的故事情节是故事营销的核心。一个好的故事情节应该有让人们产生共鸣的元素，例如情感、经历、成长等，同时还应该有趣、有吸引力，能够吸引受众的注意力。
好的故事情节是一个广告能否成功的关键。只有通过好的故事情节来吸引受众的注意力，才能使广告达到预期的效果。
2. 自然融入品牌元素
在故事营销中，品牌元素需要自然融入到故事情节中，不能显得过于唐突。品牌元素应该是故事的一部分，而不是被强行插入其中。
自然融入品牌元素可以在受众的无意识中增强品牌的认知度，从而提升广告效果。
3. 强调品牌文化
品牌文化是品牌的灵魂。在故事营销中，强调品牌文化可以使品牌更加形象化，让受众更好地理解和认识品牌。
强调品牌文化还可以在受众中建立品牌的口碑，提高品牌忠诚度。
三、故事营销的成功案例
以下是几个成功的故事营销案例，可以作为故事营销的参考：
1. 路虎 #Hibernot 活动
路虎的这个故事营销活动，通过诉说人们在寒冷的冬天渴望温暖与自由的故事，吸引人们注意。同时，这个故事中的主角——路虎车，也自然地融入其中，成为渴望自由和温暖的人们的梦想之车。
这个故事营销活动成功的地方在于它引起了人们的共鸣，同时又自然、有机地将路虎车作为主角，使人们自然产生了对路虎车的认知和好感度。
2. 喜茶 不喜茶 广告
这个广告以两位年轻人的精彩故事为主线，通过精巧的剧情安排和充满情感的表演，让人们产生了共鸣。在这个故事中，喜茶这个产品自然地融入到故事中，成为剧情发展的重要元素。
这个广告的成功在于它通过故事吸引人们的注意力和共鸣，在故事中自然而然地展现了喜茶产品的特点和卖点，达到了品牌的推广和认知。
四、故事营销的适用范围
虽然故事营销可以在很多领域和行业中应用，但并不是所有类型的产品都适合使用故事营销。以下是故事营销适用的产品类型：
1. 拥有情感色彩的产品
故事营销最适用于拥有情感色彩的产品，例如化妆品、食品、运动装备等。这些产品往往需要通过情感营销来吸引消费者。
2. 容易创造情境的产品
故事营销也适用于容易创造情境的产品，例如旅游景区、酒店等。这些产品通过故事可以更好地展现自身的特点和卖点。
总结
故事营销是现代广告的重要手段之一。通过好的故事情节、自然融入品牌元素和强调品牌文化，可以使广告更具有吸引力和影响力。同时，故事营销并不适用于所有类型的产品，需要结合产品特点来确定是否使用故事营销。
在今天的竞争激烈的市场环境下，故事营销可以使广告更具有竞争力，提高品牌的认知度和忠诚度，从而帮助企业获得更多的市场份额和利润。
**问答话题：****Q1：故事营销有哪些优势？**故事营销与传统广告的主要区别在于它通过讲述精彩的故事来吸引受众的注意力和产生共鸣，以达到影响消费者的行为和决策的目的。故事可以让受众更加深刻地记住品牌和产品，产生良好的品牌印象和品牌忠诚度。同时，故事营销可以通过吸引受众的注意力提高品牌知名度，潜移默化地影响消费者。因此，故事营销具有更大的影响力和更好的效果。**Q2：如何制作一则好的故事营销广告？**要制作一则好的故事营销广告，需要遵循以下原则：1. 抓住受众的注意力，让他们产生共鸣。一个好的故事情节应该有让人们产生共鸣的元素，例如情感、经历、成长等，同时还应该有趣、有吸引力。2. 自然融入品牌元素。品牌元素需要自然融入到故事情节中，不能显得过于唐突。品牌元素应该是故事的一部分，而不是被强行插入其中。3. 强调品牌文化。品牌文化是品牌的灵魂。在故事营销中，强调品牌文化可以使品牌更加形象化，让受众更好地理解和认识品牌。制作一则好的故事营销广告需要以上三个原则的有机结合，同时也要结合产品的特点和受众的需求。从故事开始，点亮广告魅力 随机日志
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Zhangt提出的擴(kuo)散(san)采(cai)樣(yang)框(kuang)架(jia)ReDi的论文被ICML接收。 其中，论文的共同作(zuo)者(zhe)还有UCSB助(zhu)理教授李(li)磊(lei)。2021年，曾(zeng)是字(zi)節(jie)跳(tiao)動(dong)人工智能(neng)實(shi)驗(yan)室(shi)总監(jian)的李磊，選(xuan)擇(ze)離(li)職(zhi)重(zhong)返(fan)学術(shu)界(jie)时，引起(qi)了不小(xiao)的反(fan)響(xiang)。 這(zhe)篇论文就當(dang)前(qian)扩散模型推理速度(du)慢(man)的問(wen)题提出了新的框架。盡(jin)管(guan)扩散模型生成質(zhi)量高，但需(xu)要(yao)大量采样叠(die)代(dai)，导致(zhi)模型推理耗(hao)时。 最新提出的ReDi是一個(ge)基(ji)于檢(jian)索(suo)的扩散采样框架，能夠(gou)将模型推理速度提升(sheng)2倍(bei)。 论文地(di)址(zhi)：https://arxiv.org/abs/2302.02285 此外，曾獲(huo)北大圖(tu)靈(ling)班(ban)学士学位(wei)，现MIT博士二(er)年級(ji)的学生Yilun Xu提出的PFGM++被ICML 2023接收。 这篇论文提出了一个受(shou)物(wu)理学啟(qi)发的生成模型，也就是PFGM++。它(ta)统一了扩散模型和「泊(bo)松流(liu)」生成模型（PFGM）。 通过将N-dim數(shu)據(ju)嵌(qian)入(ru)N+D-dim空(kong)間(jian)，实现了：灵活(huo)的D，具(ju)有魯(lu)棒(bang)性和刚性；中位数D的表现优于SOTA扩散模型（D-> inf）。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2302.04265 来自UCLA StarAI实验室的张宏(hong)華(hua)就大型语言模型的可靠(kao)控(kong)制(zhi)问题，提出了GeLaTo（易(yi)處(chu)理約(yue)束(shu)的生成语言）。 这是一个神(shen)經(jing)符(fu)號(hao)框架，允(yun)许LLMs以100%保(bao)證(zheng)生成遵(zun)循(xun)邏(luo)辑/詞(ci)匯(hui)约束的文本(ben)。 在GeLaTo中，作者首(shou)先(xian)在从LM采样的数据上訓(xun)練(lian)一个可操(cao)作的概(gai)率模型（TPM），以近似(si)其分布，然(ran)后用TPM计算 p (next-token | prefix, constraints)，以指(zhi)导LM自回(hui)歸(gui)生成。 作者者在CommonGen基准上評(ping)估(gu)了GeLaTo，其目(mu)標(biao)是使(shi)用一些(xie)給(gei)定(ding)的关鍵(jian)词生成文本。 GeLaTo不僅(jin)達(da)到了SoTA的生成质量（如(ru)BLEU分数），而且(qie)还保证了所(suo)有的关键词都(dou)被使用，戰(zhan)勝(sheng)了各种強(qiang)大基線(xian)。 Oral论文 MIT團(tuan)隊(dui)的Oral论文提出了一种減(jian)輕(qing)大型扩散模型所带来的惡(e)意(yi)图像(xiang)编辑風(feng)險(xian)的方法(fa)——图像免(mian)疫(yi)（image immunization）。 項(xiang)目地址：http://gradientscience.org/photoguard/ 比(bi)如，原(yuan)始(shi)图像可以经过DELL-E2、还有Stable Diffusion等(deng)方法恶搞(gao)讓(rang)兩(liang)个人跳舞(wu)，在原始照(zhao)片(pian)上添(tian)加小的（不易察(cha)覺(jiao)的）噪(zao)音(yin)，可以對(dui)这样的恶搞做(zuo)了一个「保護(hu)層(ceng)」。 由(you)港大、UC伯(bo)克(ke)利(li)和天(tian)大合著(zhu)的AdaptDiffuser，也入选了今年ICML的Oral论文。 其中，研(yan)究(jiu)人員(yuan)提出一种名(ming)为AdaptDiffuser的進(jin)化規(gui)劃(hua)方法，它可以通过自我(wo)演(yan)化来改(gai)进扩散模型，进而更(geng)好地进行(xing)规划。AdaptDiffuser不仅适用于已(yi)知的任(ren)務(wu)，而且也可以适應(ying)沒(mei)见过新任务。 相比于前一代模型，AdaptDiffuser不仅在Maze2D和MuJoCo運(yun)动上，分別(bie)提升了20.8％和7.5％的性能，而且在不需要額(e)外專(zhuan)家(jia)数据的情况下，能够更好地适应了新任务，例(li)如在KUKA拾(shi)取和放置(zhi)中提高了27.9％。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2302.01877 在知乎(hu)上，有一位还在读本科(ke)的知友称这还是自己本科的第一篇中奖了。 网友「daddyitsme」投(tou)了两篇都中奖了，有一篇还是oral。 网友「球(qiu)球夜(ye)神」也投了两篇，但只(zhi)有一篇被接收了。 网友「Jiapeng Zhang」对ICLM审稿质量提出了批(pi)评。他表示，本来抱(bao)著(zhe)去夏威夷旅(lv)遊(you)的心(xin)態(tai)投稿ICML，但是在rebuttal后，感觉审稿人和AC基本上没有看。 我审自己 的確(que)，投稿量的激(ji)增(zeng)，审稿人水(shui)平(ping)的下滑(hua)，审稿时间的减少(shao)，审稿人利益(yi)冲突(tu)，审稿报酬(chou)低(di)下……这一系列(lie)问题造(zao)成了如今糟(zao)糕(gao)的同行评議(yi)质量。 有人戲(xi)称说现在的审稿在某(mou)种意義(yi)上甚(shen)至不如隨(sui)机审稿，说得也不無(wu)道理。 那麽(me)，在同行评议仍(reng)无法避(bi)免的今天，有什(shen)么辦(ban)法挽(wan)救(jiu)这一正(zheng)危(wei)及整(zheng)个科学界的现狀(zhuang)呢(ne)？ 为了进一步(bu)改善(shan)审稿质量问题， 在2021年，来自賓(bin)夕(xi)法尼(ni)亞(ya)大学的蘇(su)煒(wei)傑(jie)教授提出了一种让投稿人自己「审稿」的方法，該(gai)论文已发表在NeurIPS 2021中。 值得一提的是，该方法並(bing)不是真(zhen)的让投稿人去审稿自己的论文，而是让投稿人提供(gong)一个对自己投稿文章(zhang)的质量排(pai)序(xu)，并使用保序回归（Isotonic Regression）幫(bang)助审稿人提高审稿质量。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2110.14802 自提出以来，该方法便(bian)受到了学界的廣(guang)泛(fan)关註(zhu)。 而在今年的ICML 2023会议上，更是被应用到了实验之中。 随后，在今年四(si)月，来自普(pu)林(lin)斯(si)頓(dun)的Yuling Yan、Jianqing Fan以及宾大的苏炜杰教授，进一步将保序机制（Isotonic Mechanism）拓(tuo)展到了更为广泛的指数分布族(zu)的情况。 在审稿分数遵循大部分指数分布族的情况下，投稿人通过汇报真实排序可以提高自身效(xiao)用函(han)数以及大幅(fu)提高审稿精(jing)度，这一延(yan)拓使得将作者排序与审稿分数结合的机制更加契(qi)合实際(ji)場(chang)景(jing)。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.11160 为什么作者的信(xin)息(xi)可以被利用？ 对于一位审稿人来说，他在一次(ci)会议中可能被要求(qiu)在短(duan)短十(shi)幾(ji)天內(nei)审稿十余篇互(hu)不相关的文章，如果缺(que)乏(fa)相关背(bei)景知識(shi)，这无疑(yi)是一项巨(ju)大的挑(tiao)战。 相对于审稿人，作者对于自己的文章的了解(jie)度肯(ken)定是更高的。如果有一种方案可以让作者告(gao)訴(su)审稿人自己对于自己的文章的真实看法，这些有效的信息无疑会给审稿过程(cheng)提供一个另一維(wei)度的帮助。 保序机制（Isotonic Mechanism） 假(jia)設(she)投稿人投出了n篇论文，其真实分数为R1, R2, …, Rn，假设投稿人知道这些真实分数的排序(数学上表示为1, 2, …, n的置換(huan))。 那么，机制要求投稿人汇报自己对这n篇论文打(da)分的排序π，再(zai)结合审稿人给出的原始平均(jun)分数y1, y2, …, yn，解一个凸(tu)问题并给出最终分数。 形(xing)式上，这个凸优化问题为： 另外，该机制还假设投稿人是理性的。即(ji)投稿人汇报排序π的最终目的是让自己的利益最大化。数学上，表现为投稿人希(xi)望(wang)机制得出的最终分数可以最大化如下效用函数： 这里假设U是一个不减凸函数。 保序机制的理论保证 我们先将对假设的介(jie)紹(shao)和对合理性的討(tao)论稍(shao)稍后放，以便于突出文章的主要结果，也就是保序机制相对于原始分数在理论上的优越(yue)性： 1. 投稿人的最佳策(ce)略(lve)是如实报告他/她(ta)的论文原始分数的真实排序；甚至在投稿人不能完(wan)全(quan)确定所有真实分数排序时，报告所知道的所有真实信息也是其最优选择。 2. 机制所提供的調(tiao)整后的最终分数确实嚴(yan)格(ge)地比审稿人提供的原始分数要准确。 仅仅是汇报分数的排序，就会提高准确度，其实用性不言而喻(yu)。不仅如此，文章作者还进一步对更一般(ban)的情况做了推广，文章对投稿人只知道真实分数的分塊(kuai)排序、机制的穩(wen)健性（鲁棒性）、效用函数不能表示成n个论文各自效用之和的三(san)种情况进行拓展讨论，充(chong)分的展示了保序机制强大的校正功(gong)能，以及豐(feng)富(fu)的现实意义。 到这里，我们再回頭(tou)看一下假设。除(chu)了对函数U的要求，还要求投稿人自己对真实信息必(bi)須(xu)有一定的了解（这样才(cai)能进行協(xie)助），以及审稿人打分相对真实分数的噪聲(sheng)在置换下的分布是不變(bian)的（可交换性）。这些假设也都是比較(jiao)实际的。 需要格外注意函数U是凸的假设，对以上结论的成立(li)是至关重要的。这里效用衡(heng)量的不是「量」的大小，而是決(jue)定了论文是否(fou)会被作为海(hai)报、口(kou)头报告，甚至是全会报告的分数。对很(hen)多研究者，追(zhui)求会议论文更大的影(ying)响力反映(ying)了他们真实的需求，因(yin)此效用函数的凸性有其合理性。 最后，如果该实验取得了成功，它将成为学术会议同行评议制度的一个里程碑(bei)，并为审稿制度开拓了作者评审这一全新的维度。 对于如何(he)让作者的意见与價(jia)值觀(guan)加入审稿过程，比如是否有除了排序以外其他的形式，未(wei)来也会有更多的可能性值得被探(tan)索。 参考(kao)資(zi)料(liao)： https://www.zhihu.com/question/597314456返回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：