广告平台太局限？试试超越之道！
广告平台太局限？试试超越之道！
现代商业市场中，广告营销渠道的选择对企业的发展至关重要。在寻求广告投放的解决方案时，许多企业会考虑依靠网络资源与广告平台。但是，尽管这些平台提供了广泛的公司、产品和目标受众选择，它们依然存在明显的局限性。在本文中，我们将探讨超越传统广告平台的新选择，以满足企业营销的多样化需求。
第一部分：网络资源与广告平台的局限性
网络资源与广告平台通常能够让企业抵达广泛的受众，但是它们也面临几个重要的局限性：
局限性1：缺乏个性化定制
广告平台通常提供企业一个广告框架，企业可以在该框架下进行少量的个性化定制。然而，由于广告平台与众多企业的关系，广告投放几乎没有办法给出满足每个企业的独特需求的定制方案。另外，广告平台的竞争环境下，企业可能会面临低价竞争压力，而且广告平台往往会根据投放量收取高额服务费用。
局限性2：受众狭窄
广告平台通常提供企业的受众定位方式有限，通常只能基于广告的地理位置、人口统计信息或者浏览历史等。但是，这些信息很难考虑到来自其他社交媒体和网站的信息，这意味着广告平台常常无法完全反映出受众的真实行为方式。
第二部分：超越传统平台的新选择
在这个局限之下，企业需要更灵活的方式来迅速响应营销需求，并以最低的成本获得更高的投资回报率。因此，企业可以考虑以下这些新方案：
解决方案1：社交媒体广告网络
企业可以选择将社交媒体作为广告平台的一部分，以便将受众定位到更为精细的人口统计资料和行文画像中，为企业带来更多的广告收入。这种方式涉及的平台很多，例如Facebook、Instagram和Twitter等。在这些平台上投放广告，可以带来更具有精准性的广告投放。另外，这些平台通常也支持更具有个性化的营销方案，并且可以充分利用用户信息，帮助企业实现更加有效的广告投放。
在这些平台上，企业可以选择投放不同形式的广告，例如文本广告、视频广告和图片广告等。同时，企业也可以定义自己需要的付费模式，例如超级曝光、按 千次曝光付费、按点击量付费等等。这种方式比传统平台更为灵活、具有个性化的服务。更重要的是，这种方式可以让企业不受局限的自由选择投放位置，例如在首页、群组页面、博客页面或是文章页面等。
解决方案2：内容市场营销
另外一个超越传统广告平台的选择是内容市场营销。内容市场营销是一种通过制作高质量的内容吸引用户，进而推广企业产品和服务的策略。与传统的广告投放方式不同，内容营销通过吸引人们阅读、观看、分享和评论有价值的内容，建立自己品牌形象和影响力，以此增加品牌在目标受众中的信任度和关注度，从而达到营销推广的目的。
为了成功的实施内容市场营销，企业需要投入相应的时间、人力和资源，建立内容营销团队，从事规划、设计、创作、执行和监控等全面工作。同时，企业需要扮演好一个自然、大地道、有价值的内容生产者、出版者和传播者的角色。
第三部分：综合营销策略
综合营销策略与内容市场营销紧密相连，意味着企业不仅可以通过联合社交媒体广告网络和内容市场营销策略，获得精细的广告投放，同时，企业也可以控制自己的品牌宣传和影响力，将关系营销、事件营销和内容营销的优势相结合，达到最佳ROI和客户满意度。
在综合营销中，企业需要综合考虑以下方面：
营销策略1：建立营销目标和关键指标
企业需要明确自己的营销目标和关键指标，以便以目标为导向制定相应的策略和计划，比如增加产品销售额、提高品牌知名度、增加网站流量等。
营销策略2：选择目标受众
企业需要了解自己的目标受众，包括受众群体的喜好、需求、优点、缺点和行动方式等，以便精准定位和定制营销方案。
营销策略3：建立营销策略和计划
企业需要根据自己的目标受众和营销目标制定相应的策略和计划，包括社交媒体广告网络、内容市场营销、关系营销、事件营销等。企业还需要确定各种营销活动的时间表和预算，并分别进行监控和优化。
营销策略4：实施和优化
最后，企业需要实施所有的营销策略和计划，并进行监控和优化，以确保策略和计划的效果达到最佳。
第四部分：总结
在商业营销中，企业需要选择最适合自己的营销渠道，以获得最大的投资回报率。虽然网络资源和广告平台在许多方面都优于传统广告渠道，但是它们还是存在许多局限性。随着社交媒体广告网络和内容市场营销等新兴选择的发展，企业可以选择更为灵活、个性化的投放方式，更好地满足自己的营销需求。
问答话题
问题1：如何选择最适合自己的广告营销策略？
企业在选择广告营销策略时，应先考虑自己的产品和受众。如果您的产品受众更全面，可以考虑选择广告平台。如果您的产品定位比较精准，建议选择社交媒体广告和内容市场营销。此外，企业还需要考虑自己的资金和人力资源，以合理地安排投入的广告预算和营销计划。
问题2：社交媒体广告网络如何提高广告的精准性？
社交媒体广告网络可以基于人口统计和行为画像等不同的维度对受众进行精准定位，并通过摆放广告的位置和广告内容来吸引客户。另外，通过分析用户数据和行为模式，企业还可以通过社交媒体广告网络创建目标受众，并针对其行为进行广告投放，以达到最佳ROI。
广告平台太局限？试试超越之道！随机日志
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演(yan)示(shi)地(di)址(zhi)：https://huggingface.co/spaces/mmlab-ntu/relate-anything-model 代(dai)碼(ma)地址：https://github.com/Luodian/RelateAnything 數(shu)据集(ji)地址：https://github.com/Jingkang50/OpenPSG 效果演示 首(shou)先(xian)，讓(rang)我(wo)們(men)来看(kan)一看「Relate-Anything-Model（RAM）」的應(ying)用实例(li)吧(ba)！ 比(bi)如(ru)，下(xia)面(mian)这些(xie)关于踢(ti)足(zu)球(qiu)、跳舞(wu)和交(jiao)朋(peng)友(you)的RAM模型实現(xian)的圖(tu)像(xiang)分析(xi)結(jie)果，就(jiu)让人(ren)印(yin)象(xiang)非(fei)常(chang)深(shen)刻(ke)，很(hen)好地展(zhan)示了模型出色(se)的性(xing)能和多(duo)樣(yang)化(hua)应用的潛(qian)力。 預(yu)備(bei)知(zhi)识：全場(chang)景(jing)图生(sheng)成(cheng)PSG任(ren)務(wu) RAM模型基于ECCV'22 SenseHuman Workshop & 国際(ji)算(suan)法(fa)算例大賽(sai)「Panoptic Scene Graph Generation」赛道冠(guan)軍(jun)方(fang)案(an)。 論(lun)文(wen)地址：https://arxiv.org/abs/2302.02651 该PSG挑(tiao)戰(zhan)赛獎(jiang)金(jin)百(bai)萬(wan)，共(gong)收(shou)到(dao)来自全球100支(zhi)团队提交的各种解決(jue)方案，其(qi)中(zhong)包(bao)括(kuo)了使(shi)用先進(jin)的图像分割方法以(yi)及(ji)解决長(chang)尾(wei)問(wen)題(ti)等。此(ci)外(wai)，競(jing)赛還(hai)收到了一些創(chuang)新性的方法，如场景图專(zhuan)用的数据增(zeng)強(qiang)技(ji)術(shu)。 經(jing)過(guo)評(ping)估(gu)，根(gen)据性能指(zhi)標(biao)、解决方案的新穎(ying)性和意(yi)義(yi)等方面的考(kao)慮(lv)，小(xiao)紅(hong)書(shu)团队的GRNet脫(tuo)颖而(er)出，成为獲(huo)勝(sheng)的方法。 比赛詳(xiang)情(qing)：https://github.com/Jingkang50/OpenPSG 在(zai)介(jie)紹(shao)解决方案之前(qian)，我们首先来介绍兩(liang)个经典(dian)的PSG基線(xian)方法，其中一个是雙(shuang)階(jie)段(duan)方法，另(ling)一个是單(dan)阶段方法。 對(dui)于双阶段基线方法，如图a所(suo)示，在第(di)一阶段中，使用预訓(xun)練(lian)的全景分割模型Panoptic FPN從(cong)图像中提取(qu)特(te)征(zheng)、分割和分類(lei)预測(ce)。然(ran)後(hou)，將(jiang)每(mei)个个體(ti)对象的特征提供(gong)給(gei)经典的场景图生成器，如IMP，以便(bian)在第二(er)阶段进行(xing)適(shi)应PSG任务的场景图生成。该双阶段方法允(yun)許(xu)经典的SGG方法通(tong)过最小的修(xiu)改(gai)适应PSG任务。 如图b所示，单阶段基线方法PSGTR首先使用CNN提取图像特征，然后使用类似(si)DETR的transformer编码器-解码器来直(zhi)接(jie)学习三(san)元組(zu)表(biao)示。匈(xiong)牙(ya)利匹(pi)配(pei)器用于将预测的三元组與(yu)基本真(zhen)实三元组进行比較(jiao)。然后，優(you)化目(mu)标最大化匹配器計(ji)算的成本，並(bing)使用交叉(cha)熵(shang)进行标簽(qian)和分割的DICE/F-1損(sun)失(shi)计算總(zong)损失。 RAM模型架(jia)構(gou) 在RAM模型的設(she)计过程(cheng)中，作者(zhe)參(can)考了PSG冠军方案GRNet的双阶段结构範(fan)式(shi)。盡(jin)管(guan)PSG原(yuan)文的研(yan)究(jiu)中表明(ming)，单阶段模型目前的表现优于双阶段模型，然而，单阶段模型通常無(wu)法像双阶段模型那(na)样達(da)到良(liang)好的分割性能。 经对不同模型结构的觀(guan)察(cha)推测，单阶段模型在关系三元组预测上(shang)的优異(yi)表现可能是由于来自图像特征图的直接監(jian)督(du)信(xin)號(hao)有(you)利于捕(bu)捉(zhuo)关系。 基于这一观察，RAM的设计同GRNet一样，旨(zhi)在两个模式之间找(zhao)到一个權(quan)衡(heng)，通过重(zhong)视双阶段范式并赋予其类似于单阶段范式中获取全局(ju)上下文的能力来实现。 具(ju)体地，首先利用Segment Anything Model（SAM）作为特征提取器，识别和分割图像中的物(wu)体对象，将来自SAM分割器的特定对象的中间特征映(ying)射(she)与其对应的分割融(rong)合，得(de)到对象級(ji)别特征。 隨(sui)后，把(ba)Transformer作为一种全局上下文模塊(kuai)，将获得的对象级别特征经过线性映射后輸(shu)入(ru)其中。通过Transformer编码器中的交叉註(zhu)意力机制(zhi)，输出的对象特征从其他(ta)对象中收集了更(geng)多的全局信息(xi)。 最后，对于Transformer输出的每个对象级别特征，通过self-attention机制进一步(bu)豐(feng)富(fu)上下文信息并使各个物体对象之间完(wan)成交互(hu)。 請(qing)注意，这裏(li)还添(tian)加(jia)了一个类别嵌(qian)入以指示对象的类别，并由此得到了成对的物体及它们之间关系的预测。 RAM关系分类 在训练过程中，对于每个关系类别，需(xu)要(yao)執(zhi)行关系二元分类任务以確(que)定对象对之间是否(fou)存(cun)在关系。 和GRNet相(xiang)似的，对关系二元分类任务还有一些特别的考虑。例如， PSG数据集通常包含(han)两个具有多个关系的对象，例如「人看著(zhe)大象」和「人餵(wei)大象」同时存在。为了解决多标签问题，作者将关系预测从单标签分类问题轉(zhuan)換(huan)为多标签分类问题。 此外，由于PSG数据集通过要求(qiu)注釋(shi)者選(xuan)擇(ze)特定和準(zhun)确的谓詞(ci)（如「停(ting)在」而不是更一般(ban)的「在」）来追(zhui)求精(jing)度(du)和相关性，可能不适合学习邊(bian)界(jie)关系（如「在」实际上与「停在」同时存在）。为了解决这个问题，RAM采(cai)用了一种自我训练策(ce)略(lve)，使用自我蒸(zheng)餾(liu)标签进行关系分类，并使用指数移(yi)動(dong)平(ping)均(jun)来动態(tai)更新标签。 RAM的其他设计 在计算关系二元分类损失时，每个预测对象必(bi)須(xu)与其对应的基礎(chu)真实对象配对。匈牙利匹配算法用于此目的。 然而，该算法容(rong)易(yi)出现不穩(wen)定情況(kuang)，特别是在網(wang)絡(luo)准确度低(di)的早(zao)期(qi)训练阶段。这可能导致(zhi)对于相同的输入，匹配產(chan)生不同的匹配结果，导致网络优化方向(xiang)不一致，使训练變(bian)得更加困難(nan)。 在RAM中，不同于之前方案，作者借(jie)助(zhu)于强大的SAM模型，可以对几乎(hu)任何(he)图片(pian)进行完整且(qie)細(xi)致的分割，因(yin)此，在匹配预测和GT过程中， RAM自然地设计了新的GT匹配方法：使用PSG数据集来训练模型。 对于每个训练图像，SAM會(hui)分割多个物体，但(dan)只(zhi)有少(shao)数与PSG的ground truth（GT）mask相匹配。作者根据它们的交集-并集（IOU）分数进行簡(jian)单的匹配，以便（几乎）每个GT mask都(dou)被(bei)分配到一个SAM mask中。之后，作者根据SAM的mask重新生成关系图，自然地匹配上了模型的预测。 RAM模型总结 在RAM模型中，作者利用Segment Anything Model（SAM）来识别和分割图像中的物体，并提取每个分割物体的特征。随后使用Transformer模块来使分割物体之间产生交互作用，从而得到新的特征。最后将这些特征经过类别嵌入后，通过self-attention机制输出预测结果。 在训练过程中，特别地，作者提出了新的GT匹配方法并基于该方法，计算预测和GT的配对关系并分类它们的相互关系。在关系分类的监督学习过程中，作者视之为多标签分类问题并采用了一种自我训练策略学习标签的边界关系。 最后，希(xi)望(wang)RAM模型能夠(gou)为妳(ni)帶(dai)来更多的啟(qi)发和创新。如果你也(ye)想(xiang)训练会找关系的机器学习模型，可以关注该团队的工作，并随时提出反(fan)饋(kui)和建(jian)議(yi)。 項(xiang)目地址：https://github.com/Jingkang50/OpenPSG 参考資(zi)料(liao)： https://github.com/Luodian/RelateAnything返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：