广告ROI如何计算，掌握这些方法！
如何计算广告ROI？
广告ROI计算公式：广告ROI=（收益-成本）/成本
要想计算广告ROI，首先需要明确广告投放的目的，以及收益的计算方法。一般来说，广告投放的目的是为了达成某种营销效果，如提高品牌知名度、增加销售额等。而收益可以通过实际销售额、网站转化率等指标进行量化。
一、成本的计算方法
广告成本通常包括两部分：广告投放的费用和广告制作的费用。广告投放的费用根据不同的媒体和广告形式而有所不同，如CPM、CPC、CPA等。而广告制作的费用包括广告创意的设计、制作和审核等。这些成本都需要计入广告ROI的计算中。
1. 广告投放费用的计算方法：
CPM计价方式：
广告投放费用=广告曝光量/1000*CPM单价
CPC计价方式：
广告投放费用=点击量*CPC单价
CPA计价方式：
广告投放费用=成果量*CPA单价
2. 广告制作费用的计算方法：
广告制作费用=广告创意设计费用+广告审核费用
广告创意设计费用通常由外包公司或专业广告公司承担，费用根据服务的细节和广告形式有所不同；广告审核费用是指企业内部审核广告的成本，包括审核人员的薪资和审核所需的时间。
二、收益的计算方法
收益的计算方法需要根据广告的投放目的和营销策略进行选择。
1. 实际销售额的计算方法：
实际销售额=订单量*订单平均价
2. 网站转化率的计算方法：
网站转化率=订单量/网站访客数*100%
3. 品牌知名度的计算方法：
品牌知名度可以通过市场调研、问卷调查等方式进行量化，通过对广告投放前后的调研结果进行对比，计算品牌知名度的增长率。
4. 用户留存率的计算方法：
用户留存率=（当期新增用户数-当期流失用户数）/当期总用户数*100%
三、如何提高广告ROI？
1. 精准投放
通过精准的人群定位和广告投放方式，提高广告点击率和转化率，从而降低广告成本，提高广告ROI。
2. 优化广告创意
通过不断优化广告创意，提高广告的吸引力和点击率，从而提高广告的转化率和收益，最终提高广告ROI。
3. 测试优化广告投放策略
通过对广告投放策略进行测试和优化，如不同的定价方式、投放时间和投放媒体等，提高广告的效果和转化率，从而提高广告ROI。
4. 细化营销策略
不同的广告投放目的和受众需要采用不同的营销策略，如提供优惠券、赠品等来吸引用户购买，或者采取品牌建设和口碑营销等方式来提高品牌知名度和客户满意度。
四、总结
广告ROI是衡量广告效果的重要指标，需要综合考虑广告投放成本和收益，通过精准的广告投放、优化广告创意、测试广告投放策略和细化营销策略等方式提高广告ROI，从而达成广告投放的目标，提高企业的市场竞争力。
问答话题
1. 什么是广告ROI？
广告ROI（Return on Investment）是广告投放效果的一种指标，表示广告的投放成本和收益之间的比率。广告ROI越高，说明广告投放的效果越好，越能达成广告投放的目标。
2. 广告ROI怎么计算？
广告ROI计算公式：广告ROI=（收益-成本）/成本。其中，成本包括广告投放的费用和广告制作的费用，收益根据广告投放目的和营销策略的不同进行选择，如实际销售额、网站转化率、品牌知名度和用户留存率等指标。
3. 如何提高广告ROI？
提高广告ROI可以从多个方面入手，如精准投放、优化广告创意、测试优化广告投放策略和细化营销策略等。通过不断优化广告投放效果，提高广告的转化率和收益，从而提高广告ROI。
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CNBC甚(shen)至(zhi)直(zhi)接(jie)把(ba)这句话放(fang)到(dao)了(le)標(biao)題(ti)裏(li)，而LeCun也(ye)在之後(hou)火(huo)速(su)轉(zhuan)推(tui)。 “ChatGPT和狗：比不了一點(dian)” LeCun表(biao)示(shi)，當(dang)前(qian)的AI系(xi)統(tong)，哪(na)怕(pa)是(shi)ChatGPT，根(gen)本就(jiu)不具(ju)備(bei)人(ren)類(lei)的智能水(shui)平(ping)，甚至還(hai)沒(mei)有(you)狗聪明。 要(yao)知(zhi)道，在AI爆炸(zha)發(fa)展(zhan)的今(jin)天，無(wu)數(shu)人已經(jing)為(wei)ChatGPT的強(qiang)大(da)性(xing)能所(suo)折(zhe)服(fu)。在这種(zhong)情(qing)況(kuang)下(xia)，LeCun的这句话可谓驚(jing)世(shi)駭(hai)俗(su)。 不過(guo)，LeCun一貫(guan)的觀(guan)点都是——不必(bi)太(tai)过緊(jin)張(zhang)，如今的AI智能水平遠(yuan)远没到我(wo)們(men)該(gai)擔(dan)憂(you)的地(di)步(bu)。 而其(qi)他(ta)的科(ke)技(ji)巨头則(ze)基(ji)本和LeCun持(chi)截(jie)然(ran)相(xiang)反(fan)的意(yi)見(jian)。 比如同(tong)为图灵三巨头的Hinton和Bengio，以(yi)及(ji)AI屆(jie)人士(shi)由(you)Sam Altman挑(tiao)头簽(qian)的公(gong)開(kai)信(xin)，馬(ma)斯(si)克(ke)的危(wei)機(ji)言论等(deng)等。 在这种大環(huan)境(jing)下，LeCun一直「不忘(wang)初(chu)心(xin)」，堅(jian)定(ding)認(ren)为現(xian)在真(zhen)没啥(sha)可担心的。 LeCun表示，目(mu)前的生(sheng)成(cheng)式(shi)AI模型都是在LLM上訓(xun)練(lian)的，而这种只(zhi)接受(shou)语言训练的模型聪明不到哪去(qu)。 「这些(xie)模型的性能非(fei)常(chang)有限(xian)，他们對(dui)现實(shi)世界(jie)没有任(ren)何(he)理(li)解(jie)。因(yin)为他们純(chun)粹(cui)是在大量(liang)文(wen)本上训练的。」 而又因为大部(bu)分(fen)人类所擁(yong)有的知識(shi)其实和语言无關(guan)，所以这部分內(nei)容AI是捕(bu)捉(zhuo)不到的。 LeCun打(da)了个比方(fang)，AI现在可以通(tong)过律(lv)師(shi)考(kao)試(shi)，因为考试内容都停(ting)留(liu)在文字(zi)上。但(dan)AI絕(jue)对没可能安(an)裝(zhuang)一个洗(xi)碗(wan)机，而一个10歲(sui)的小(xiao)孩(hai)兒(er)10分鐘(zhong)就能學(xue)會(hui)怎(zen)麽(me)装。 这就是为什(shen)么LeCun强調(tiao)，Meta正(zheng)嘗(chang)试用(yong)視(shi)頻(pin)训练AI。视频可不僅(jin)仅是语言了，因此(ci)用视频来训练在实现上会更(geng)加(jia)艱(jian)巨。 LeCun又舉(ju)了个例(li)子(zi)，试图說(shuo)明什么叫(jiao)智能上的差(cha)別(bie)。 一个五(wu)个月(yue)大的嬰(ying)儿看(kan)到一个漂(piao)浮(fu)的東(dong)西(xi)，並(bing)不会想(xiang)太多(duo)。但是一个九(jiu)个月大的婴儿再看到一个漂浮的物(wu)體(ti)就会感(gan)到非常惊訝(ya)。 因为在九个月大的婴儿的认知里，一个物体不该是漂浮著(zhe)的。 LeCun表示，如今我们是不知道如何讓(rang)AI实现这种认知能力的。在能做(zuo)到这一点之前，AI根本就不可能拥有人类智能，连貓(mao)猫狗狗的都不可能。 Attali：我也要签公开信 在这场討(tao)论中，法(fa)國(guo)经濟(ji)和社(she)会理论家(jia)Jaques Attali表示，AI的好(hao)壞(huai)取(qu)決(jue)於(yu)人们如何進(jin)行(xing)利(li)用。 然而他卻(que)对未(wei)来持悲(bei)观態(tai)度。他和那(na)些签公开信的AI大牛(niu)一樣(yang)，认为人类会在未来三四十(shi)年(nian)内面(mian)臨(lin)很(hen)多危險(xian)。 他指(zhi)出，氣(qi)候(hou)災(zai)難(nan)和戰(zhan)爭(zheng)是他最(zui)为关註(zhu)的問(wen)题，同時(shi)担心AI机器(qi)人会「阻(zu)撓(nao)」我们。 Attali认为，需(xu)要为AI技術(shu)的发展設(she)置(zhi)邊(bian)界，但由誰(shui)来设定、设定怎么样的边界仍(reng)是未知的。 这和前一陣(zhen)子签的兩(liang)封(feng)公开信所主(zhu)张的内容相同。 当然，公开信LeCun也是壓(ya)根没搭(da)理，发推高(gao)调表示哥(ge)们儿没签。 LeCun炮(pao)轟(hong)ChatGPT——没停过 而在此之前，LeCun針(zhen)对ChatGPT不止(zhi)講(jiang)过过一次(ci)类似(si)的话。 就在今年的1月27日，Zoom的媒(mei)体和高管(guan)小型聚(ju)会上，LeCun对ChatGPT給(gei)出了一段(duan)令(ling)人惊讶的評(ping)價(jia)—— 「就底(di)層(ceng)技术而言，ChatGPT并不是多么了不得(de)的創(chuang)新。雖(sui)然在公眾(zhong)眼(yan)中，它(ta)是革(ge)命(ming)性的，但是我们知道，它就是一个組(zu)合(he)得很好的產(chan)品(pin)，仅此而已。」 「除(chu)了谷(gu)歌(ge)和Meta之外(wai)，还有六(liu)家初创公司(si)，基本上都拥有非常相似的技术。」 此外，他还表示，ChatGPT用的Transformer架(jia)構(gou)是谷歌提(ti)出的，而它用的自監(jian)督(du)方式，正是他自己(ji)提倡(chang)的，那时OpenAI还没誕(dan)生呢(ne)。 当时鬧(nao)得更大，Sam Altman直接在推上给LeCun取关了。 1月28日，LeCun梅(mei)开二(er)度，繼(ji)續(xu)炮轰ChatGPT。 他表示，「大型语言模型并没有物理直覺(jiao)，它们是基于文本训练的。如果(guo)它们能從(cong)龐(pang)大的聯(lian)想記(ji)憶(yi)中檢(jian)索(suo)到类似问题的答(da)案(an)，他们可能会答对物理直觉问题。但它们的回(hui)答，也可能是完(wan)全(quan)錯(cuo)誤(wu)的。」 而LeCun对LLM的看法一以贯之，从未改(gai)變(bian)。从昨天的辩论就可以看出，他觉得语言训练出来的东西毫(hao)无智能可言。 今年2月4日，LeCun直白(bai)地表示，「在通往(wang)人类級(ji)别AI的道路(lu)上，大型语言模型就是一条歪(wai)路」。 「依(yi)靠(kao)自動(dong)回歸(gui)和響(xiang)應(ying)預(yu)測(ce)下一个單(dan)詞(ci)的LLM是条歪路，因为它们既(ji)不能計(ji)劃(hua)也不能推理。」 当然，LeCun是有充(chong)分的理由相信这一点的。 ChatGPT这种大语言模型是「自回归」。AI接受训练，从一个包(bao)含(han)多達(da)14000億(yi)个单词的语料(liao)庫(ku)中提取单词，预测给定句子序(xu)列(lie)中的最后一个单词，也就是下一个必須(xu)出现的单词。 Claude Shannon在上个世紀(ji)50年代(dai)开展的相关研(yan)究(jiu)就是基于这一原(yuan)则。 原则没变，变得是语料库的規(gui)模，以及模型本身(shen)的计算(suan)能力。 LeCun表示，「目前，我们无法靠这类模型生成長(chang)而连贯的文本，这些系统不是可控(kong)的。比如说，我们不能直接要求(qiu)ChatGPT生成一段目标人群(qun)是13岁儿童(tong)的文本。 其次，ChatGPT生成的文本作(zuo)为信息(xi)来源(yuan)并不是100%可靠的。GPT的功(gong)能更像(xiang)是一种輔(fu)助(zhu)工(gong)具。就好比现有的駕(jia)駛(shi)辅助系统一样，开着自动驾驶功能，也得把着方向(xiang)盤(pan)。 而且(qie)，我们今天所熟(shu)知的自回归语言模型的壽(shou)命都非常短(duan)，五年算是一个周期(qi)，五年以后，过去的模型就没有人再会用了。 而我们的研究重(zhong)点，就应该集(ji)中在找(zhao)到一种是这些模型可控的辦(ban)法上。換(huan)句话说，我们要研究的AI，是能根據(ju)给定目标进行推理和计划的AI，并且得能保(bao)證(zheng)其安全性和可靠性的标準(zhun)是一致(zhi)的。这种AI能感受到情緒(xu)。」 要知道，人类情绪的很大一部分和目标的实现與(yu)否(fou)有关，也就是和某(mou)种形式的预期有关。 而有了这样的可控模型，我们就能生成出长而连贯的文本。 LeCun的想法是，未来设计出能混(hun)合来自不同工具的数据的增(zeng)强版(ban)模型，比如计算器或(huo)者(zhe)搜(sou)索引(yin)擎(qing)。 像ChatGPT这样的模型只接受文本训练，因此ChatGPT对现实世界的认识并不完整(zheng)。而想要在此基礎(chu)上进一步发展，就需要学習(xi)一些和整个世界的感官(guan)知觉、世界結(jie)构有关的内容。 然而好玩(wan)儿的是，Meta自己的模型galactica.ai上線(xian)三天就被(bei)網(wang)友(you)噴(pen)的查(zha)无此人了。 原因是胡(hu)话连篇(pian)。 笑(xiao)。 參(can)考資(zi)料： https://www.cnbc.com/2023/06/15/ai-is-not-even-at-dog-level-intelligence-yet-meta-ai-chief.html返(fan)回搜狐(hu)，查看更多 責(ze)任编辑：