QQ对接广告：定向投放效果翻倍
QQ对接广告：定向投放效果翻倍
越来越多的企业开始借助QQ对接广告来进行品牌推广和销售增长，这是因为QQ对接广告具有定向投放的特性，能够将广告投放至目标客户，大幅度提升广告效果。本文将从四个方面详细阐述QQ对接广告的定向投放效果，帮助你更好地了解并利用QQ对接广告。
一、定向投放的优势
QQ对接广告是一种投放至QQ聊天界面上的广告，与传统媒体广告不同，通过QQ对接广告，广告主可以在广告投放前选择目标客户群体，例如性别、年龄、地域、兴趣爱好等，从而将广告精准投放至目标人群，提高广告效果。
QQ对接广告的投放方式包括两种：一种是基于QQ号码的定向投放，即将广告投放至指定的QQ号码，另一种是基于标签的定向投放，即按照广告主设定的标签，将广告投放至符合条件的用户。
与传统广告相比，QQ对接广告的定向投放具有以下三个优势：
1. 精准投放
传统媒体广告的投放效果受众多因素影响，难以实现精准投放。而QQ对接广告的定向投放功能可以精准投放至目标客户，提高广告效果。
2. 高效投放
QQ对接广告的投放速度很快，通常在广告投放后的几分钟之内，广告就会显示在目标客户的QQ聊天界面上。此外，广告主可以根据广告效果实时调整广告内容和投放策略，提升广告效果。
3. 低成本投放
由于QQ对接广告的定向投放功能，广告主可以将广告仅投放至目标客户，避免了广告浪费。这样可以节省投放成本，提高广告效果。
二、定向投放的实现
QQ对接广告的定向投放实现主要依赖于广告主提供的客户信息和QQ对接广告平台提供的用户画像。
广告主提供的客户信息包括性别、年龄、地域、兴趣爱好、行业、职业等，QQ对接广告平台可以根据这些信息匹配用户画像。
用户画像是QQ对接广告平台提供的一种用户分析工具，可以分析用户的兴趣爱好、购买行为、社交互动等，为广告主提供更为详细的用户信息。广告主可以根据用户画像选择目标客户并投放广告。
需要注意的一点是，广告主提供的客户信息越详细，定向投放的效果就越好。
三、定向投放的策略
QQ对接广告的定向投放需要广告主制定相应的投放策略，以下是几点建议：
1. 视频广告投放时长
在投放视频广告时，广告主需要关注视频广告的时长。视频广告时长不宜过长，一般应在30秒以内，否则可能会让用户感到烦躁而选择关闭广告。此外，视频广告最好设置为可以跳过，让用户自行选择是否观看，提高广告观看率。
2. 投放时间选择
广告主需要根据目标客户的生活习惯和活动时间选择投放的时间段，例如周末和晚上是广告投放的高峰期，可以考虑在这些时间段进行投放。
3. 广告内容设计
广告内容需要具有吸引力和互动性，例如可以加入产品介绍、优惠活动、品牌故事等元素，吸引用户点击广告并了解更多信息。
四、定向投放的效果分析
QQ对接广告的定向投放可以提高广告效果，但需要广告主对广告效果进行分析和评估，以下是几个方面需要关注的点：
1. 广告展示率和点击率
广告主需要关注广告的展示率和点击率，展示率可以反映广告投放的数量，点击率可以反映广告吸引用户的能力。
2. 成本效益比
广告主需要关注广告投放的成本效益比，即广告投入了多少成本，带来了多少收益，从而不断调整广告投放策略，提高广告效果。
QQ对接广告的定向投放可以提高广告效果，但需要广告主制定相应的投放策略，并对广告效果进行分析和评估。
本文从四个方面详细阐述了QQ对接广告的定向投放效果，并为广告主制定投放策略和评估广告效果提供了指导意见。
如果您有关于QQ对接广告定向投放的问题，可以咨询QQ对接广告平台的客服人员，他们将为您提供最专业的解答。
**问答话题**1. QQ对接广告如何做到精准定向投放？ 答：QQ对接广告实现精准定向投放的方法包括两种：基于QQ号码的定向投放和基于标签的定向投放。广告主可以根据目标客户的性别、年龄、地区、兴趣爱好等信息进行设定，QQ对接广告平台可以根据这些信息匹配用户画像，实现精准定向投放。2. 如何提高QQ对接广告的点击率？答：提高QQ对接广告的点击率需要广告主注意以下几点：① 广告内容设计需要具有吸引力和互动性，加入产品介绍、优惠活动、品牌故事等元素。② 广告主可以在广告投放时选择投放时间段，选择目标客户的生活习惯和活动时间进行投放。③ 广告主可以根据广告效果实时调整广告内容和投放策略，提高广告效果。3. QQ对接广告的定向投放效果如何评价？答：评价QQ对接广告的定向投放效果可以从以下几个方面进行：① 广告展示率和点击率：展示率可以反映广告投放的数量，点击率可以反映广告吸引用户的能力。② 成本效益比：广告投放的成本效益比可以反映广告投入了多少成本，带来了多少收益。广告主需要关注这些指标，并根据实际情况进行不断调整，提高广告效果。QQ对接广告：定向投放效果翻倍特色
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最近(jin)，來(lai)自(zi)谷歌的研(yan)究(jiu)員(yuan)提出了一種(zhong)用(yong)於(yu)描述多事件视频的预训练视觉语言模型——Vid2Seq，目(mu)前(qian)已被CVPR23接收。 在以前，理解视频內(nei)容(rong)是(shi)一項(xiang)具(ju)有(you)挑(tiao)戰(zhan)性(xing)的任(ren)務(wu)，因(yin)為(wei)视频通(tong)常(chang)包(bao)含(han)在不同(tong)時(shi)間(jian)尺(chi)度(du)發(fa)生(sheng)的多个事件。 比(bi)如(ru)，一个雪(xue)橇(qiao)手(shou)將(jiang)狗(gou)拴(shuan)在雪橇上(shang)、然(ran)後(hou)狗開(kai)始(shi)跑(pao)的视频涉(she)及(ji)一个長(chang)事件（狗拉(la)雪橇）和一个短(duan)事件（狗被拴在雪橇上）。 而(er)促(cu)進(jin)视频理解研究的一种方(fang)法(fa)是，通過(guo)密(mi)集(ji)视频標(biao)註(zhu)任务，該(gai)任务包括(kuo)在一分鐘(zhong)长的视频中對(dui)所(suo)有事件进行(xing)时间定(ding)位(wei)和描述。 论文地(di)址(zhi)：https://arxiv.org/abs/2302.14115 Vid2Seq架(jia)構(gou)用特(te)殊(shu)的时间标記(ji)增(zeng)強(qiang)了语言模型，使(shi)其(qi)能(neng)夠(gou)在同一輸(shu)出序(xu)列(lie)中無(wu)縫(feng)预測(ce)事件邊(bian)界(jie)和文本(ben)描述。 为了对这个統(tong)一的模型进行预训练，研究者(zhe)通过将轉(zhuan)錄(lu)的语音(yin)的句(ju)子(zi)边界重(zhong)新表(biao)述为偽(wei)事件边界，並(bing)将转录的语音句子作(zuo)为伪事件的标注，来利(li)用未(wei)标记的旁(pang)白(bai)视频。 Vid2Seq模型概(gai)述 由(you)此(ci)產(chan)生的Vid2Seq模型在數(shu)以百(bai)萬(wan)計(ji)的旁白视频上进行了预训练，提高(gao)了各(ge)种密集视频标注基(ji)準(zhun)的技(ji)術(shu)水(shui)平(ping)，包括YouCook2、ViTT和ActivityNet Captions。 Vid2Seq還(hai)能很(hen)好(hao)地適(shi)用于few-shot的密集视频标注設(she)置(zhi)、视频段落(luo)标注任务和标准视频标注任务。 用于密集视频标注的视觉语言模型 多模态Transformer架构已經(jing)刷(shua)新了各种视频任务的SOTA，比如動(dong)作識(shi)別(bie)。然而，要(yao)使这樣(yang)的架构适應(ying)在长達(da)幾(ji)分钟的视频中聯(lian)合(he)定位和标注事件的復(fu)雜(za)任务，并不簡(jian)單(dan)。 为了實(shi)現(xian)这一目标，研究者用特殊的时间标记（如文本标记）来增强视觉语言模型，这些(xie)时间标记代(dai)表视频中離(li)散(san)的时间戳(chuo)，類(lei)似(si)于空(kong)间領(ling)域(yu)的Pix2Seq。 对于給(gei)定的视觉输入(ru)，所产生的Vid2Seq模型既(ji)可以接受(shou)输入，也(ye)可以生成(cheng)文本和时间标记的序列。 首(shou)先(xian)，这使Vid2Seq模型能够理解转录的语音输入的时间信(xin)息(xi)，它(ta)被投(tou)射(she)为单一的标记序列。其次(ci)，这使Vid2Seq能够联合预测密集的事件标注，并在视频中以时间为基礎(chu)，同时生成单一的标记序列。 Vid2Seq架构包括一个视觉编碼(ma)器(qi)和一个文本编码器，它們(men)分别对视频幀(zhen)和转录的语音输入进行编码。产生的编码隨(sui)后被转发到(dao)文本解码器，该解码器自动预测密集事件标注的输出序列，以及它们在视频中的时间定位。该架构初(chu)始化(hua)时有一个强大(da)的视觉主(zhu)幹(gan)和一个强大的语言模型。 对视频进行大規(gui)模预训练 由于任务的密集性，为密集的视频标注手动收集注釋(shi)的成本特别高。 因此，研究者使用了无标簽(qian)的解說(shuo)视频对Vid2Seq模型进行预训练，这些视频在规模上很容易(yi)獲(huo)得(de)。他(ta)们还使用了YT-Temporal-1B数據(ju)集，其中包括1800万个涵(han)蓋(gai)廣(guang)泛(fan)领域的旁白视频。 研究者使用转录的语音句子及其相(xiang)应的时间戳作为監(jian)督(du)，这些句子被投射为单一的token序列。 然后用一个生成目标对Vid2Seq进行预训练，该目标教(jiao)导解码器僅(jin)仅预测给定视觉输入的转录的语音序列，以及一个鼓(gu)勵(li)多模态学習(xi)的去(qu)噪(zao)目标，要求(qiu)模型在有噪聲(sheng)的转录语音序列和视觉输入的情(qing)況(kuang)下预测掩(yan)码。特别是，通过随機(ji)掩盖跨(kua)度的token，把(ba)噪声添(tian)加(jia)到语音序列中。 下遊(you)任务的基准测室(shi)結(jie)果(guo) 由此产生的预训练的Vid2Seq模型可以通过一个简单的最大似然目标在下游任务中进行微(wei)調(tiao)，该目标使用教師(shi)强迫(po)（即(ji)在给定先前的基础真(zhen)实token的情况下预测下一个token）。 经过微调，Vid2Seq在三(san)个标准的下游密集视频标注基准（ActivityNet Captions、YouCook2和ViTT）和兩(liang)个视频剪(jian)辑标注基准（MSR-VTT、MSVD）上超(chao)越(yue)了SOTA。 在论文中，还有額(e)外(wai)的消(xiao)融(rong)研究、定性结果，以及在few-shot设置和视频段落标注任务中的结果。 定性测試(shi) 结果表明(ming)，Vid2Seq可以预测有意(yi)義(yi)的事件边界和标注，而且(qie)预测的标注和边界與(yu)转录的语音输入有很大的不同（这也表明输入中视觉标记的重要性）。 下一个例(li)子有關(guan)于烹(peng)飪(ren)食(shi)譜(pu)中的一系(xi)列指(zhi)令(ling)，是Vid2Seq对YouCook2驗(yan)證(zheng)集的密集事件标注预测的例子： 接下来是Vid2Seq对ActivityNet Captions验证集的密集事件标注预测的例子，在所有这些视频中，都(dou)沒(mei)有转录的语音。 不过还是会有失(shi)敗(bai)的案(an)例，比如下面(mian)标紅(hong)的这个畫(hua)面，Vid2Seq说是一个人对著(zhe)鏡(jing)頭(tou)脫(tuo)帽(mao)致(zhi)敬(jing)。 对标SOTA 表5将Vid2Seq与最先进的密集视频标注方法进行了比較(jiao)：Vid2Seq在YouCook2、ViTT 和ActivityNet Captions这三个数据集上刷新了SOTA。 Vid2Seq在YouCook2和ActivityNet Captions上的SODA指标比PDVC和UEDVC分别提高了3.5和0.3分。且E2ESG在Wikihow上使用域内純(chun)文本预训练，而Vid2Seq優(you)于这一方法。这些结果表明，预训练的Vid2Seq模型具有很强的密集事件标注能力(li)。 表6評(ping)估(gu)了密集视频标注模型的事件定位性能。与YouCook2和ViTT相比，Vid2Seq在處(chu)理密集视频标注作为单一序列生成任务时更(geng)勝(sheng)一籌(chou)。 然而，与PDVC和UEDVC相比，Vid2Seq在ActivityNet Captions上表现不佳(jia)。与这两种方法相比，Vid2Seq整(zheng)合了较少(shao)的关于时间定位的先验知(zhi)识，而另(ling)两种方法包括特定的任务組(zu)件，如事件计数器或(huo)单獨(du)为定位子任务训练一个模型。 实现細(xi)節(jie) 架构 视觉时间transformer编码器、文本编码器和文本解码器都有12層(ceng)，12个头，嵌(qian)入維(wei)度768，MLP隱(yin)藏(zang)维度2048。 文本编码器和解码器的序列在预训练时被截(jie)斷(duan)或填(tian)充(chong)为L=S=1000个token，在微调期(qi)间，S=1000和L=256个token。在推理过程(cheng)中，使用波(bo)束(shu)搜(sou)索(suo)解码，跟(gen)蹤(zong)前4个序列并应用0.6的长度歸(gui)一化。 训练 作者使用Adam优化器，β=(0.9, 0.999)，没有權(quan)重衰(shuai)減(jian)。 在预训练期间，使用1e^-4的学习率(lv)，在前1000次叠(die)代中线性预熱(re)（從(cong)0开始），并在其余(yu)迭代中保(bao)持(chi)不變(bian)。 在微调期间，使用3e^-4的学习率，在前10%的迭代中线性预热（从0开始），其余90%的迭代中保持余弦(xian)衰减（降(jiang)至(zhi)0）。过程中，使用32个视频的批(pi)处理量(liang)，并在16个TPU v4芯(xin)片(pian)上分割(ge)。 作者对YouCook2进行了40次epoch调整，对ActivityNet Captions和ViTT进行了20次epoch调整，对MSR-VTT进行了5次epoch调整，对MSVD进行了10次epoch调整。 结论 谷歌提出的Vid2Seq，是一种用于密集视频标注的新型视觉语言模型，它可以有效(xiao)地在无标签的旁白视频上进行大规模的预训练，并在各种下游密集视频标注的基准上取(qu)得了SOTA的结果。 作者介(jie)紹(shao) 论文一作：Antoine Yang Antoine Yang是法國(guo)国立(li)计算(suan)机及自动化研究院(yuan)Inria和巴(ba)黎(li)高等(deng)师範(fan)学校(xiao)école Normale Supérieure的WILLOW團(tuan)隊(dui)的三年(nian)級(ji)博士生，导师为Antoine Miech, Josef Sivic, Ivan Laptev和Cordelia Schmid。 目前的研究重點(dian)是学习用于视频理解的视觉语言模型。他于2019年在华为諾(nuo)亞(ya)方舟(zhou)实验室实习，在2020年获得了巴黎綜(zong)合理工(gong)学院的工程学位和巴黎薩(sa)克(ke)雷(lei)国立大学的数学、视觉和学习碩(shuo)士学位，2022年在谷歌研究院实习。 參(can)考(kao)資(zi)料(liao)： https://ai.googleblog.com/2023/03/vid2seq-pretrained-visual-language.html返(fan)回(hui)搜狐(hu)，查(zha)看(kan)更多 責(ze)任编辑：