广告成功的要素有哪些？
网络资源与广告成功的要素
在如今的数字时代，网络资源和广告已经成为了商家们的重要营销方式。然而，要想在竞争激烈的数字营销环境中脱颖而出，需要掌握一些成功的要素。
1. 优质的内容
在网络推广中，引人注目的内容至关重要。这些内容应该是有价值、可分享和有趣的，能够吸引潜在的客户前来了解你的公司和产品。好的内容不仅能够增加网站流量，还可以提高转化率。
当说到优质内容时，很多人会想到博客文章。博客文章通常都是有线索、有资料支持的文章，可以帮助读者解决一些问题并为他们提供有用的信息。通过博客文章向潜在客户提供有价值的内容，将有益于在网上建立良好形象和信誉。
2. 社交媒体
随着社交媒体的日益普及，越来越多的人开始通过这个渠道与客户建立联系。通过社交媒体渠道与客户沟通，可以加强你的商业品牌的认知度。在使用社交媒体时需要注意以下几点：
首先，需要选择适合你的公司或品牌的社交媒体平台。例如，Instagram更适合视觉性的产品，而Twitter则更适合即时消息和新闻。
其次，需要设定清晰的目标。社交媒体可以用于许多目的，包括建立品牌认知度、推广产品或提高客户忠诚度等。无论你要选择哪种目标，都需要确保它与你公司的业务目标一致。
最后，需要保持活跃度。你需要定期更新你的社交媒体账户，与关注你的客户保持互动。
3. SEO
搜索引擎优化（SEO）可以将你的网站排名提高到搜索引擎结果页面的顶部，从而帮助你获得更多的点击率。SEO是通过在网站上使用正确的关键词、创建高质量的内容和使用正确的标签等方式提高你的网站排名。
要实现成功的SEO，需要注重以下几点：
首先，需要了解你的目标受众。了解你的潜在客户都在搜索什么，可以帮助你确定哪些关键词是最重要的。
其次，需要创建高质量的内容。无论是博客文章、网站页面还是产品说明，都需要优质的内容才能吸引人们的注意力。
最后，需要优化你的标签。这包括在网站页面中使用正确的标题标签（H1、H2等）和描述标签，以确保你的网站在搜索引擎中排名最高。
4. 数据分析
成功的广告营销需要对你的广告系列进行监测和分析。通过监测和分析数据，你可以确定最有效的广告策略，并对你的广告投入进行优化。数据分析可以帮助你了解哪些广告产生了最高的转化率，以及哪些广告需要进行优化。
要进行有效的数据分析，需要掌握以下几点：
首先，你需要收集足够的数据。如果你的广告系列无法产生足够的数据量，那么就很难进行有效的分析。
其次，需要选择正确的数据分析工具。有许多数据分析工具可用，例如Google Analytics、Adobe Analytics等。
最后，需要确保你的数据分析是有意义的。这意味着需要对数据进行解释和分析，并确定你的广告系列中哪些因素是成功的，并且可以进行优化。
总结
网络资源和广告对于现代商业发展至关重要。要想在竞争的数字营销环境中脱颖而出，需要掌握一些成功的要素，包括优质的内容、社交媒体、SEO和数据分析。通过掌握这些要素，你可以在竞争激烈的数字营销环境中成功。
问答话题
1. 什么是SEO？
搜索引擎优化（SEO）是一种通过使用正确的关键词、创建高质量的内容和使用正确的标签等方式提高你的网站排名的方法。SEO可以将你的网站排名提高到搜索引擎结果页面的顶部，从而帮助你获得更多的点击率。
2. 为什么数据分析对于广告营销如此重要？
数据分析可以帮助你了解哪些广告产生了最高的转化率，以及哪些广告需要进行优化。通过监测和分析数据，你可以确定最有效的广告策略，并对你的广告投入进行优化。数据分析可以让你在竞争激烈的数字营销环境中脱颖而出。
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2、写下母亲传下来的营养美味的凉菜自制牛肉面和腌米饭
3、不过有一点，那就是相对于其他的小怪，黑色恶蛆的攻击速度还是算比较快的要小心。
4、多样的照片选择
5、药品资源的种类齐全，大部分不是特别严重的病都是有相对应的的药品的。
ruguoninyourenhewenti，keyijishizixunkefuweininjiejueyonghulejiegeleibangongxinxi，jishilejiezuiquandebangongfuwu。zhenrenwaijiaogeihaizigengjiazhuanyedeyingyujiaoyu;dayinbingyoujinindekapianshejihuodianziyoujianhaiyouzhongduotesedeyouxitaozhuanghejinengdapei淘(tao)汰(tai)ChatGPT的(de)Auto-GPT是(shi)炒(chao)作(zuo)？自(zi)己(ji)跑(pao)代(dai)碼(ma)，不(bu)需(xu)要(yao)人(ren)類(lei)，GitHub已(yi)破(po)5萬(wan)星(xing) 新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao) 編(bian)輯(ji)：编辑部(bu) 【新智元導(dao)讀(du)】Auto-GPT究(jiu)竟(jing)是壹(yi)個(ge)開(kai)創(chuang)性(xing)的項(xiang)目(mu)，還(hai)是一个被(bei)過(guo)度(du)炒作的AI實(shi)驗(yan)？這(zhe)篇(pian)文(wen)章(zhang)為(wei)我(wo)們(men)揭(jie)开了(le)喧(xuan)囂(xiao)背(bei)後(hou)的真(zhen)相(xiang)，並(bing)揭示(shi)了Auto-GPT不適(shi)合(he)实際(ji)應(ying)用(yong)的局(ju)限(xian)性。 这兩(liang)天(tian)，Auto-GPT——一款(kuan)讓(rang)最(zui)強(qiang)語(yu)言(yan)模(mo)型(xing)GPT-4能(neng)夠(gou)自主(zhu)完(wan)成(cheng)任(ren)務(wu)的模型，让整(zheng)个AI圈(quan)瘋(feng)了。 此(ci)前(qian)爆(bao)火(huo)的ChatGPT，唯(wei)一不太(tai)好(hao)用的地(di)方(fang)，就(jiu)是需要人类來(lai)prompt。 而(er)Auto-GPT的一大(da)突(tu)破是，可(ke)以(yi)让AI自我提(ti)示，就是說(shuo)，这个AI完全(quan)不需要咱(zan)们人类了。 短(duan)短七(qi)天時(shi)間(jian)，它(ta)就在(zai)GitHub上(shang)獲(huo)得(de)了驚(jing)人star數(shu)（已經(jing)突破5万），并吸(xi)引(yin)了無(wu)数开源(yuan)社(she)區(qu)的關(guan)註(zhu)。 项目地址(zhi)：https://github.com/Torantulino/Auto-GPT?ref=jina-ai-gmbh.ghost.io Auto-GPT到(dao)底(di)有(you)多(duo)火，看(kan)这張(zhang)網(wang)友(you)做(zuo)的對(dui)比(bi)圖(tu)就知(zhi)道了——僅(jin)仅幾(ji)天的时间，它就追(zhui)平(ping)了某(mou)个紅(hong)極(ji)一时项目差(cha)不多積(ji)攢(zan)了11年(nian)的star。 不过，在为Auto-GPT狂(kuang)歡(huan)的同(tong)时，我们也(ye)有必(bi)要退(tui)一步(bu)審(shen)視(shi)其(qi)潛(qian)在的不足(zu)之(zhi)處(chu)，探(tan)討(tao)这个「AI神(shen)童(tong)」所(suo)面(mian)臨(lin)的局限和(he)挑(tiao)戰(zhan)。 近(jin)日(ri)，Jina AI CEO Han Xiao發(fa)表(biao)了一篇長(chang)文《揭秘(mi)Auto-GPT ：生(sheng)產(chan)陷(xian)阱(jing)的炒作和硬(ying)道理(li)》，與(yu)我们深(shen)入(ru)探讨了Auto-GPT究竟是一个开创性的项目，还是另(ling)一个被过度炒作的人工(gong)智能实验。 Auto-GPT是如(ru)何(he)工作的？ 不得不说，Auto-GPT在AI領(ling)域(yu)掀(xian)起(qi)了巨(ju)大的波(bo)瀾(lan)，它就像(xiang)是賦(fu)予(yu)了GPT-4記(ji)憶(yi)和实體(ti)一樣(yang)，让它能够獨(du)立(li)应对任务，甚(shen)至(zhi)從(cong)经验中(zhong)學(xue)習(xi)，不斷(duan)提高(gao)自己的性能。 为了便(bian)於(yu)Auto-GPT是如何工作的，让我们可以用一些(xie)簡(jian)單(dan)的比喻(yu)来分(fen)解(jie)它。 首(shou)先(xian)，想(xiang)象(xiang)Auto-GPT是一个足智多謀(mou)的機(ji)器(qi)人。 我们每(mei)分配(pei)一个任务，Auto-GPT都(dou)會(hui)給(gei)出(chu)一个相应的解決(jue)計(ji)劃(hua)。比如，需要瀏(liu)覽(lan)互(hu)聯(lian)网或(huo)使(shi)用新数據(ju)，它便会調(tiao)整其策(ce)略(lve)，直(zhi)到任务完成。这就像擁(yong)有一个能处理各(ge)種(zhong)任务的私(si)人助(zhu)手(shou)，如市(shi)場(chang)分析(xi)、客(ke)戶(hu)服(fu)务、市场營(ying)銷(xiao)、財(cai)务等(deng)。 已关注 关注 重(zhong)播(bo)分享(xiang)贊(zan) 关閉(bi) 觀(guan)看更(geng)多 更多 正(zheng)在加(jia)載(zai) 正在加载 退出全屏(ping) 视頻(pin)加载失(shi)敗(bai)，請(qing)刷(shua)新頁(ye)面再(zai)試(shi) 刷新 视频詳(xiang)情(qing) 具(ju)体来说，想让Auto-GPT運(yun)行(xing)起来，就需要依(yi)靠(kao)以下(xia)4个組(zu)件(jian)： 架(jia)構(gou)： Auto-GPT是使用强大的GPT-4和GPT-3.5语言模型构建(jian)的，它们充(chong)當(dang)机器人的大腦(nao)，幫(bang)助它思(si)考(kao)和推(tui)理。 自主疊(die)(die)代： 这就像机器人从錯(cuo)誤(wu)中学习的能力(li)。Auto-GPT 可以回(hui)顧(gu)它的工作，在以前的努(nu)力的基(ji)礎(chu)上再接(jie)再厲(li)，并利(li)用它的歷(li)史(shi)来产生更準(zhun)確(que)的結(jie)果(guo)。 內(nei)存(cun)管(guan)理： 与矢(shi)量(liang)数据庫(ku)（一种内存存儲(chu)解决方案(an)）集(ji)成，使Auto-GPT能够保(bao)留(liu)上下文并做出更好的决策。这就像给机器人配備(bei)了长时记忆，可以记住(zhu)过去(qu)的经历。 多功(gong)能性： Auto-GPT的文件操(cao)作、网页浏览和数据檢(jian)索(suo)等功能使其用途(tu)廣(guang)泛(fan)。这就像赋予机器人多种技(ji)能来处理更广泛的任务。 然(ran)而，这些誘(you)人的前景(jing)可能还尚(shang)未(wei)轉(zhuan)化(hua)为Auto-GPT真正可以实現(xian)的能力。 天價(jia)的成本(ben) 想要在现实的生产環(huan)境(jing)中使用Auto-GPT，首先面临的障(zhang)礙(ai)便是其高昂(ang)的成本。 由(you)于任务需要通(tong)过一系(xi)列(lie)的思維(wei)迭代来完成，为了供(gong)更好的推理和提示，模型每个step通常(chang)都会用盡(jin)所有token。 然而，GPT-4的token并不便宜(yi)。 根(gen)据OpenAI的说法(fa)，具有8K上下文窗(chuang)口(kou)的GPT-4模型，对于提示部分，每1000个token收(shou)費(fei)0.03美(mei)元；而对于结果部分，每1000个token收费0.06美元。 而1000个token大概(gai)可以換(huan)算(suan)成750个英(ying)文单詞(ci)。 让我们分解思维鏈(lian)中每个step的成本，假(jia)設(she)每个動(dong)作都用尽了8000个token的上下文窗口，其中80%是提示（6,400个token），20%是结果（1,600个token）。 提示成本：6,400个token x 0.03美元/1,000个token = 0.192美元 结果成本：1,600 个代幣(bi) x 0.06 美元/1,000个token = 0.096美元 因(yin)此，每个step的成本就是：0.192美元 + 0.096美元 = 0.288美元 平均(jun)而言，Auto-GPT完成一项小(xiao)任务需要50个step。 因此，完成单个任务的成本就是：50个step x 0.288美元/step = 14.4美元 以VueGPT为例(li)：这是一个Auto-GPT创建的AI，旨(zhi)在使用Vue JS创建网站(zhan)应用程(cheng)序(xu)，我们来看看它在思维链中的一个step 而且(qie)这还是一次(ci)就能出结果的情況(kuang)，如果需要重新生成，成本会更高。 从这个角(jiao)度来看，Auto-GPT目前对大部分用户和组織(zhi)来说，都是不现实的。 开发与生产 乍(zha)一看，花(hua)14.4美元来完成一项復(fu)雜(za)的任务，好像并无不妥(tuo)。 舉(ju)个例子(zi)，我们首先让Auto-GPT制(zhi)作一份(fen)聖(sheng)誕(dan)節(jie)食(shi)譜(pu)。然后，再找(zhao)它要一份感(gan)恩(en)节食谱的話(hua)，猜(cai)猜会发生什(shen)麽(me)？ 沒(mei)错，Auto-GPT会按(an)照(zhao)相同的思维链从頭(tou)再做一遍(bian)，也就是说，我们需要再花14.4美元才(cai)行。 但(dan)实际上，这两个任务在「參(can)数」的区別(bie)应該(gai)只(zhi)有一个：节日。 既(ji)然我们已经花了14.4美元开发了一种创建食谱的方法，那(na)么再用化相同的錢(qian)来调整参数，顯(xian)然是不符(fu)合邏(luo)辑的。 想象一下，在玩(wan)《我的世(shi)界(jie)》（Minecraft），每次都要从头开始(shi)建造(zao)一切(qie)。显然，这会让遊(you)戲(xi)變(bian)得非(fei)常无趣(qu) 而这便暴(bao)露(lu)了Auto-GPT的一个根本問(wen)題(ti)：它无法区分开发和生产。 当Auto-GPT完成目標(biao)时，开发階(jie)段(duan)就完成了。不幸(xing)的是，我们并没有辦(ban)法將(jiang)这一系列操作「序列化」为一个可重用的函(han)数，从而投(tou)入生产。 因此，用户每次想要解决问题时都必須(xu)从开发的起點(dian)开始，不仅费时费力，而且还费钱。 这种低(di)下效(xiao)率(lv)，引发了关于Auto-GPT在现实世界生产环境中实用性的質(zhi)疑(yi)，也突显了Auto-GPT在为大型问题解决提供可持(chi)續(xu)、经濟(ji)有效的解决方案方面的局限性。 循(xun)环的泥(ni)潭(tan) 不过，如果14.4美元真的能解决问题，那么它仍(reng)然是值(zhi)得的。 但问题在于，Auto-GPT在实际使用时，经常会陷入到死(si)循环裏(li)…… 那么，为什么Auto-GPT会陷入这些循环？ 要理解这一点，我们可以把(ba)Auto-GPT看作是依賴(lai)GPT来使用一种非常简单的编程语言来解决任务。 解决任务的成功取(qu)决于两个因素(su)：编程语言中可用的函数範(fan)圍(wei)和GPT的分治(zhi)法能力（divide and conquer ），即(ji)GPT能够多好地将任务分解成預(yu)定(ding)義(yi)的编程语言。遺(yi)憾(han)的是，GPT在这两点上都是不足的。 Auto-GPT提供的有限功能可以在其源代码中观察(cha)到。例如，它提供了用于搜(sou)索网絡(luo)、管理内存、与文件交(jiao)互、執(zhi)行代码和生成图像的功能。然而，这种受(shou)限的功能集縮(suo)小了Auto-GPT能够有效执行的任务范围。 此外(wai)，GPT的分解和推理能力仍然受到限制。尽管GPT-4相較(jiao)于GPT-3.5有了显著(zhu)的改(gai)進(jin)，但其推理能力遠(yuan)非完美，进一步限制了Auto-GPT的解决问题的能力。 这种情况类似(si)于嘗(chang)试使用Python构建像《星际爭(zheng)霸(ba)》这样复杂的游戏。雖(sui)然Python是一种强大的语言，但将《星际争霸》分解为Python函数极具挑战性。 本质上，有限功能集和GPT-4受限的推理能力的结合，最終(zhong)造成了这个循环的泥潭，使Auto-GPT在許(xu)多情况下无法实现预期(qi)的结果。 人类与GPT的区别 分治法是Auto-GPT的关鍵(jian)。尽管GPT-3.5/4在前任基础上有了显著的进步，但在使用分治法时，其推理能力仍然无法達(da)到人类水(shui)平。 问题分解不充分： 分治法的有效性在很(hen)大程度上取决于将复杂问题分解为较小、易(yi)于管理的子问题的能力。人类推理通常可以找到多种分解问题的方法，而GPT-3.5/4可能没有同样程度的适应性或创造力。 識(shi)别合适基本案例的難(nan)度： 人类可以直观地選(xuan)擇(ze)适当的基本案例以得到有效的解决方案。相比之下，GPT-3.5/4可能难以确定给定问题的最有效基本案例，这会显著影(ying)響(xiang)分治过程的整体效率和准确性。 问题背景理解不充分： 虽然人类可以利用其领域知识和背景理解来更好地应对复杂问题，但GPT-3.5/4受其预先訓(xun)練(lian)的知识所限，可能缺(que)乏(fa)用分治法有效解决某些问题所需的背景信(xin)息(xi)。 处理重叠子问题： 人类通常可以识别出解决重叠子问题时，并有策略地重用先前计算过的解决方案。而GPT-3.5/4可能没有同样程度的意(yi)识，可能会多次冗(rong)余(yu)地解决相同的子问题，从而导致(zhi)解决方案的效率降(jiang)低。 Vector DB：过度的解决方案 Auto-GPT依赖向(xiang)量数据库进行更快(kuai)的k-最近鄰(lin)（kNN）搜索。这些数据库检索先前的思维链，并将它们融(rong)入到当前查(zha)詢(xun)上下文中，以便为GPT提供一种记忆效果。 然而，考慮(lv)到Auto-GPT的約(yue)束(shu)和局限性，这种方法被批(pi)評(ping)为过度且不必要地消(xiao)耗(hao)資(zi)源。其中，反(fan)对使用向量数据库的主要論(lun)点源于与Auto-GPT思维链相关的成本约束。 一个50步的思维链将花费14.4美元，而一个1000步的链将花费更多。因此，记忆大小或思维链的长度很少(shao)超(chao)过四(si)位(wei)数。在这种情况下，对最近邻点进行窮(qiong)举搜索（即256维向量与10,000 x 256矩(ju)陣(zhen)之间的点积）被證(zheng)明(ming)是足够高效的，用时不到一秒(miao)鐘(zhong)。 相比之下，每个GPT-4调用大约需要10秒钟来处理，所以实际上限制系統(tong)处理速(su)度的是GPT，而非数据库。 尽管在特(te)定场景下，向量数据库可能在某些方面具有優(you)勢(shi)，但在Auto-GPT系统中实现向量数据库以加速kNN「长时记忆」搜索似乎(hu)是一种不必要的奢(she)侈(chi)和过度的解决方案。 智能体机制的诞生 Auto-GPT引入了一个非常有趣的概念(nian)，允(yun)许生成智能体来委(wei)托(tuo)任务。 虽然，这种机制还处于初(chu)級(ji)阶段，其潜力尚未被充分挖(wa)掘(jue)。不过，有多种方法可以增(zeng)强和擴(kuo)展(zhan)当前的智能体系统，为更高效、更具动態(tai)性的互动提供新的可能性。 使用異(yi)步智能体可以显著(zhe)提高效率 一个潜在的改进是引入异步智能体。通过结合异步等待(dai)模式(shi)，智能体可以并发操作而不会阻(zu)塞(sai)彼(bi)此，从而显著提高系统的整体效率和响应速度。这个概念受到了现代编程范式的啟(qi)发，这些范式已经采(cai)用了异步方法来同时管理多个任务。 另一个有前景的方向是实现智能体之间的相互通信。通过允许智能体进行通信和協(xie)作，它们可以更有效地共(gong)同解决复杂问题。这种方法类似于编程中的IPC概念，其中多个線(xian)程/进程可以共享信息和资源以实现共同目标。 生成式智能体是未来的方向 隨(sui)着GPT驅(qu)动的智能体不断发展，这种创新方法的未来似乎十(shi)分光(guang)明。 新的研(yan)究，如「Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior」，强调了基于智能体的系统在模擬(ni)可信的人类行为方面的潜力。 论文中提出的生成式智能体，可以以复杂且引人入勝(sheng)的方式互动，形(xing)成观点，发起对话，甚至自主计划和参加活(huo)动。这项工作进一步支(zhi)持了智能体机制在AI发展中具有前景的论点。 通过拥抱(bao)面向异步编程的范式转变并促(cu)进智能体间通信，Auto-GPT可以为更高效和动态的问题解决能力开辟(pi)新可能。 将《生成式智能体》论文中引入的架构和交互模式融入其中，可以实现大型语言模型与计算、交互式智能体的融合。这种组合有可能徹(che)底改变在AI框(kuang)架内分配和执行任务的方式，并实现更为逼(bi)真的人类行为模拟。 智能体系统的开发和探索可极大地促进AI应用的发展，为复杂问题提供更强大且动态的解决方案。 總(zong)结一下 总之，围繞(rao)Auto-GPT的熱(re)議(yi)引发了关于AI研究现狀(zhuang)以及(ji)公(gong)眾(zhong)理解在推动新興(xing)技術(shu)炒作中的作用的重要问题。 正如上面所展示的，Auto-GPT在推理能力方面的局限性、向量数据库的过度使用以及代理机制的早(zao)期发展阶段，揭示了它距(ju)離(li)成为实际解决方案还有很长的路(lu)要走(zou)。 围绕Auto-GPT的炒作，提醒(xing)我们膚(fu)淺(qian)的理解可能让期望(wang)过高，最终导致对AI真正能力的扭(niu)曲(qu)認(ren)识。 话虽如此，Auto-GPT确实为AI的未来指(zhi)明了一个充滿(man)希(xi)望的方向：生成式智能体系统。 最后，Han Xiao总结道：「让我们从Auto-GPT的炒作中吸取教(jiao)训，培(pei)養(yang)关于AI研究的更为細(xi)致和知情的对话。」 这样，我们就可以利用生成式代理系统的变革(ge)力量，繼(ji)续推动AI能力的邊(bian)界，塑(su)造一个技术真正造福(fu)人类的未来。 参考资料(liao)： https://jina.ai/news/auto-gpt-unmasked-hype-hard-truths-production-pitfalls/返(fan)回搜狐(hu)，查看更多 責(ze)任编辑：