【绝不浪费】饰品广告预算策略
不浪费饰品广告预算策略
在当今竞争激烈的电商市场，如何将广告预算用在最明智的地方是一个至关重要的问题。对于饰品行业而言，如何制定一套不浪费广告预算的策略来提高销售和ROI成为了业内关注的热点话题。本文将从四个方面详细阐述这个话题。1.确定目标群体和广告平台
饰品是一个广泛的市场，涵盖了不同种类的人群。因此，首先需要明确目标群体是谁。比如说，是女性购买饰品的比例更高，其中又以18-3岁的年轻女性为主，因此我们可以把广告目标人群设置在这个范围内。然后，需要确定哪些广告平台最适合我们的目标群体，比如说Instagram和Facebook适合吸引年轻人，而LinkedIn等则适合专业人士。选择合适的广告平台可以帮助我们将广告投放到合适的人群中，从而提高广告效果。2. 制作吸引人的广告内容
广告内容是吸引目标客户的关键。在制作广告内容时，需要考虑一些要素：清晰的标题、吸引人的配图、简洁的文案和有效的呼吸行动。关键信息需要排在广告的头部，以吸引用户的注意力，同时配合清晰、吸引人的配图或视频，以引起客户的兴趣。这样，客户才会继续往下阅读文案并采取行动。此外，广告文案需要简洁明了，避免文字过多，使得客户阅读起来很复杂乏味。最后，在广告最后添加有效的呼吁行动，比如说现在购买，即可享受20%的折扣，以促进客户的购买欲望。3. 利用数据分析提高广告效果
监控广告效果是制定不浪费广告预算策略非常关键的一个步骤。通过使用数据分析工具，如Google Analytics、Facebook Insights等，可以轻松了解广告的效果，以及客户的行为模式。通过分析广告效果和用户数据，可以确定什么内容最吸引客户，以及针对所选择的广告平台，什么样的广告效果是最好的。这样，我们可以根据数据，调整预算和广告策略以提高ROI和销售。4. 关注广告预算和投放时间
在制定广告预算和投放时间时，需要考虑多种因素，如广告投放期间的风险、销售季节、市场趋势等等。广告需要投放在销售高峰期并避开市场低迷期，这样可以提高广告的效果和ROI。此外，不能忽视每个广告平台的广告预算限制。在制定广告预算时，需要根据广告平台的特点和目标客户群体的规模来制定合适的预算。结论
制定不浪费广告预算策略是提高饰品销售的关键。通过确定目标客户群体和广告平台、制作吸引人的广告内容、利用数据分析来提高广告效果、关注广告预算和投放时间，可以制定一套适合自己的广告策略，提高销售和ROI。只有在制定此类策略时，饰品销售商才能在竞争激烈的市场中快速增长并取得成功。问答话题
1. 饰品广告预算策略如何针对目标客户进行调整？针对目标客户的广告预算策略需要在广告平台中根据客户的特点和行为模式进行广告投放。通过目标客户的年龄、性别、地理位置等信息，将广告投放到特定的用户小组中，并根据数据分析监控广告效果，实时调整广告预算以提高ROI。2. 如何调整饰品广告投放时间以提高广告效果？广告投放时间需要根据销售季节和市场趋势进行调整。比如说，在重要节日、大型促销活动时，可以增加广告投放量以增加销售量。此外，在市场低迷期和竞争激烈的时候，可以减少广告投放量，并调整广告策略以减少成本。只有在广告投放时间合理的情况下，才能真正提高广告效果。【绝不浪费】饰品广告预算策略随机日志
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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>Stability AI連(lian)扔(reng)兩(liang)個(ge)王(wang)炸(zha)！首(shou)个開(kai)源(yuan)RLHF模(mo)型(xing)登(deng)基(ji)，DeepFloyd IF像(xiang)素(su)級(ji)出(chu)圖(tu) 新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao) 編(bian)輯(ji)：Aeneas 好(hao)困(kun) 【新智元導(dao)讀(du)】开源先(xian)鋒(feng)StabilityAI壹(yi)天(tian)扔了(le)两枚(mei)重(zhong)磅(bang)炸彈(dan)：發(fa)布(bu)史(shi)上(shang)首个开源RLHF大(da)語(yu)言(yan)模型，以(yi)及(ji)像素级图像模型DeepFloyd IF。开源社(she)區(qu)狂(kuang)喜(xi)！ 最(zui)近(jin)，大名(ming)鼎(ding)鼎的(de)Stable Diffusion背(bei)後(hou)的公(gong)司(si)，一连整(zheng)了两个大活(huo)。 首先，Stability AI重磅发布了世(shi)上首个基於(yu)RLHF的开源LLM聊(liao)天機(ji)器(qi)人(ren)——StableVicuna。 StableVicuna基于Vicuna-13B模型實(shi)現(xian)，是(shi)第(di)一个使(shi)用(yong)人類(lei)反(fan)饋(kui)訓(xun)練(lian)的大規(gui)模开源聊天机器人。 有(you)網(wang)友(you)經(jing)過(guo)实測(ce)后表(biao)示(shi)，StableVicuna就(jiu)是目(mu)前(qian)當(dang)之(zhi)無(wu)愧(kui)的13B LLM之王！ 對(dui)此(ci)，1x exited創(chuang)始(shi)人表示，這(zhe)可(ke)以看(kan)作(zuo)是自(zi)ChatGPT推(tui)出以來(lai)的第二(er)个裏(li)程(cheng)碑(bei)。 另(ling)外(wai)，Stability AI 发布了开源模型DeepFloyd IF，这个文(wen)本(ben)到(dao)图像的级聯(lian)像素擴(kuo)散(san)模型功(gong)能(neng)超(chao)強(qiang)，可以巧(qiao)妙(miao)地(di)把(ba)文本集(ji)成(cheng)到图像中(zhong)。 这个模型的革(ge)命(ming)性(xing)意(yi)義(yi)在(zai)于，它(ta)一连解(jie)決(jue)了文生(sheng)图領(ling)域(yu)的两大難(nan)題(ti)：正(zheng)確(que)生成文字(zi)，正确理(li)解空(kong)間(jian)關(guan)系(xi)！ 秉(bing)持(chi)著(zhe)开源的一貫(guan)傳(chuan)統(tong)，DeepFloyd IF在以后會(hui)完(wan)全(quan)开源。 Stailibity AI，果(guo)然(ran)是开源界(jie)当之无愧的扛(kang)把子(zi)。 StableVicuna 世上首个开源RLHF LLM聊天机器人StableVicuna，由(you)Stability AI震(zhen)撼(han)发布！ 一位(wei)Youtube主(zhu)播(bo)对Stable Vicuna進(jin)行(xing)了实测，Stable Vicuna在每(mei)一次(ci)测試(shi)中，都(dou)擊(ji)敗(bai)了前任(ren)王者(zhe)Vicuna。 所(suo)以这位Youtuber激(ji)動(dong)地喊(han)出：Stable Vicuna就是目前最强大的 13B LLM模型，是当之无愧的LLM模型之王！ StableVicuna基于小(xiao)羊(yang)駝(tuo)Vicuna-13B模型实现， 是Vicuna-13B的进一步(bu)指(zhi)令(ling)微(wei)調(tiao)和(he)RLHF训练的版(ban)本。 而(er)Vicuna-13B是LLaMA-13B的一个指令微调模型。 從(cong)以下(xia)基準(zhun)测试可以看出，StableVicuna與(yu)类似(si)规模的开源聊天机器人在整體(ti)性能上的比(bi)較(jiao)。 StableVicuna可以做(zuo)基礎(chu)數(shu)學(xue)题。 可以寫(xie)代(dai)碼(ma)。 還(hai)能為(wei)妳(ni)講(jiang)解语法(fa)知(zhi)識(shi)。 开源聊天机器人平(ping)替(ti)狂潮(chao) Stability AI想(xiang)做这樣(yang)一个开源的聊天机器人，当然也(ye)是受(shou)了此前LLaMa權(quan)重泄(xie)露(lu)引(yin)爆(bao)的ChatGPT平替狂潮的影(ying)響(xiang)。 从去(qu)年(nian)春(chun)天Character.ai的聊天机器人，到后来的ChatGPT和Bard， 都引发了大家(jia)对开源平替的强烈(lie)興(xing)趣(qu)。 这些(xie)聊天模型的成功，基本都歸(gui)功于这两種(zhong)训练範(fan)式(shi)：指令微调和人类反馈强化(hua)学習(xi) (RLHF)。 这期(qi)间，开发者一直(zhi)在努(nu)力(li)構(gou)建(jian)开源框(kuang)架(jia)幫(bang)助(zhu)训练这些模型，比如(ru)trlX、trl、DeepSpeed Chat和ColossalAI等(deng)，然而，卻(que)並(bing)沒(mei)有一个开源模型，能夠(gou)同(tong)時(shi)應(ying)用指令微调和RLHF。 大多(duo)数模型都是在没有RLHF的情(qing)況(kuang)下进行指令微调的，因(yin)为这个过程十(shi)分(fen)復(fu)雜(za)。 最近，Open Assistant、Anthropic 和 Stanford都开始向(xiang)公眾(zhong)提(ti)供(gong)RLHF数據(ju)集。 Stability AI把这些数据集与trlX提供的RLHF相(xiang)結(jie)合(he)，就得(de)到了史上第一个大规模指令微调和RLHF模型——StableVicuna。 训练过程 为了实现StableVicuna的强大性能，研(yan)究(jiu)者利(li)用Vicuna作为基础模型，并遵(zun)循(xun)了一种典(dian)型的三(san)级RLHF管(guan)線(xian)。 Vicuna在130億(yi)參(can)数LLaMA模型的基础上，使用Alpaca进行调整后得到的。 他(ta)們(men)混(hun)合了三个数据集，训练出具(ju)有監(jian)督(du)微调 (SFT) 的Vicuna基础模型： OpenAssistant Conversations Dataset (OASST1)，一个人工(gong)生成的、人工註(zhu)釋(shi)的助理式对話(hua)语料(liao)庫(ku)，包(bao)含(han) 161,443條(tiao)消(xiao)息(xi)，分布在66,497个对话樹(shu)中，使用35种不(bu)同的语言； GPT4 All Prompt Generations，由 GPT-3.5 Turbo 生成的 437,605 个提示和响应的数据集； Alpaca，这是由OpenAI的text-davinci-003引擎(qing)生成，包含52,000条指令和演(yan)示的数据集。 研究者使用trlx，训练了一个獎(jiang)勵(li)模型。在以下这些RLHF偏(pian)好数据集上，研究者得到了SFT模型，这是奖励模型的基础。 OpenAssistant Conversations Dataset (OASST1)，包含7213个偏好样本； Anthropic HH-RLHF，一个关于AI助手(shou)有用性和无害(hai)性的偏好数据集，包含160,800个人类標(biao)簽(qian)； 斯(si)坦(tan)福(fu)人类偏好 (SHP)，这是一个数据集，包含348,718个人类对各(ge)种不同回(hui)答(da)的集体偏好，包括(kuo)18个从烹(peng)飪(ren)到哲(zhe)学的不同学科(ke)领域。 最后，研究者使用了trlX，进行近端(duan)策(ce)略(lve)優(you)化 (Proximal Policy Optimization, PPO) 强化学习，对SFT模型进行了RLHF训练，然后，StableVicuna就誕(dan)生了！ 据Stability AI稱(cheng)，会进一步开发StableVicuna，并且(qie)会很(hen)快(kuai)在Discord上推出。 另外，Stability AI还計(ji)劃(hua)給(gei)StableVicuna一个聊天界面(mian)，目前正在开发中。 相关演示已(yi)经可以在HuggingFace上查(zha)看了，开发者也可以在Hugging Face上下載(zai)模型的权重，作为原(yuan)始LLaMA模型的增(zeng)量(liang)。 但(dan)如果想使用StableVicuna，还需(xu)要(yao)獲(huo)得原始LLaMA模型的訪(fang)問(wen)权限(xian)。 获得权重增量和 LLaMA 权重后，使用GitHub存(cun)儲(chu)库中提供的腳(jiao)本將(jiang)它们組(zu)合起(qi)来，就能得到StableVicuna-13B了。不过，也是不允(yun)許(xu)商(shang)用的。 DeepFloyd IF 在同一时间，Stability AI还放(fang)出了一个大动作。 你敢(gan)信(xin)，AI一直无法正确生成文字这个老(lao)大难问题，竟(jing)然被(bei)解决了？（基本上） 没錯(cuo)，下面这張(zhang)「完美(mei)」的招(zhao)牌(pai)，就是由StabilityAI全新推出的开源图像生成模型——DeepFloyd IF制(zhi)作的。 除(chu)此之外，DeepFloyd IF还能够生成正确的空间关系。 模型剛(gang)一发布，网友们已经玩(wan)瘋(feng)了： prompt: Robot holding a neon sign that says"I can spell". 不过，对于prompt中没有明(ming)确說(shuo)明的文字，DeepFloyd IF大概(gai)率(lv)还是会出错。 prompt：A neon sign of an American motel at night with the sign javilop 官(guan)方(fang)演示 下图可左(zuo)右(you)滑(hua)动查看更(geng)多 順(shun)便(bian)一提，在硬(ying)件(jian)的需求(qiu)上，如果想要实现模型所能支(zhi)持的最大1,024 x 1,024像素輸(shu)出，建議(yi)使用24GB的顯(xian)存；如果只(zhi)要256 x 256像素，16GB的显存即(ji)可。 是的，RTX 3060 16G就能跑(pao)。 代码实现：https://gist.github.com/Stella2211/ab17625d63aa03e38d82ddc8c1aae151 开源版谷(gu)歌(ge)Imagen 2022年5月(yue)，谷歌高(gao)调发布了自家的图像生成模型Imagen。 根(gen)据官方演示的效(xiao)果，Imagen不僅(jin)在質(zhi)量上完勝(sheng)OpenAI最强的DALL-E 2，更重要的是——它能够正确地生成文本。 迄(qi)今(jin)为止(zhi)，没有任何(he)一个开源模型能够穩(wen)定(ding)地实现这一功能。 与其(qi)他生成式AI模型一样，Imagen也依(yi)賴(lai)于一个凍(dong)结的文本编码器：先将文本提示轉(zhuan)換(huan)为嵌(qian)入(ru)，然后由扩散模型解码成图像。但不同的是，Imagen并没有使用多模態(tai)训练的CLIP，而是使用了大型T5-XXL语言模型。 这次，StabilityAI推出的DeepFloyd IF复刻(ke)的正是这一架构。 甚(shen)至(zhi)在测试中，DeepFloyd IF憑(ping)借(jie)着COCO数据集上6.66的zero-shot FID分数，直接(jie)超越(yue)了谷歌的Imagen，以及一众競(jing)品(pin)（包括自家Stable Diffusion）。 下一代图像生成AI模型 具体来说，DeepFloyd IF是一个模塊(kuai)化、级联的像素扩散模型。 模块化： DeepFloyd IF由幾(ji)个神(shen)经模块组成（可以解决獨(du)立(li)任務(wu)的神经网絡(luo)），它们在一个架构中相互(hu)協(xie)同工作。 级联： DeepFloyd IF以多个模型级联的方式实现高分辨(bian)率输出：首先生成一个低(di)分辨率的样本，然后通(tong)过连續(xu)的超分辨率模型进行上采(cai)样，最終(zhong)得到高分辨率图像。 扩散： DeepFloyd IF的基本模型和超分辨率模型都是扩散模型，其中使用馬(ma)爾(er)可夫(fu)鏈(lian)的步驟(zhou)将隨(sui)机噪(zao)聲(sheng)注入到数据中，然后反转該(gai)过程从噪声中生成新的数据样本。 像素： DeepFloyd IF在像素空间工作。与潛(qian)在扩散模型（如Stable Diffusion）不同，扩散是在像素级別(bie)实现的，其中使用潜在表征(zheng)。 上面这个流(liu)程图展(zhan)示的就是，DeepFloyd IF三个階(jie)段(duan)的性能： 阶段1： 基本扩散模型将定性文本转换为64x64图像。DeepFloyd團(tuan)隊(dui)已经训练了三个版本的基本模型，每个版本都有不同的参数：IF-I 400M、IF-I 900M和IF-I 4.3B。 阶段2： 为了「放大」图像，团队将两个文本条件超分辨率模型（Efficient U-Net）应用于基本模型的输出。其中之一将64x64图像放大到256x256图像。同样，这个模型也有几个版本：IF-II 400M和IF-II 1.2B。 阶段3： 应用第二个超分辨率扩散模型，生成生动的1024x1024图像。最后的第三阶段模型IF-III擁(yong)有700M参数。 值(zhi)得注意的是，团队还没有正式发布第三阶段的模型，但DeepFloyd IF的模块化特(te)性讓(rang)我(wo)们可以使用其他上采样模型——如Stable Diffusion x4 Upscaler。 团队表示，这項(xiang)工作展示了更大的UNet架构在级联扩散模型的第一阶段的潜力，从而为文本到图像合成展示了充(chong)滿(man)希(xi)望(wang)的未(wei)来。 数据集训练 DeepFloyd IF是在一个定制的高质量LAION-A数据集上进行训练的，该数据集包含10亿（图像，文本）对。 LAION-A是LAION-5B数据集英(ying)文部(bu)分的一个子集，基于相似度(du)哈(ha)希去重后获得，对原始数据集进行了額(e)外的清(qing)理和修(xiu)改(gai)。DeepFloyd的定制过濾(lv)器用于刪(shan)除水(shui)印(yin)、NSFW和其他不適(shi)当的內(nei)容(rong)。 目前，DeepFloyd IF模型的许可仅限于非(fei)商業(ye)目的的研究，在完成反馈的收(shou)集之后，DeepFloyd和StabilityAI团队将发布一个完全免(mian)費(fei)的商业版本。 参考(kao)資(zi)料： https://stability.ai/blog/stablevicuna-open-source-rlhf-chatbot https://stability.ai/blog/deepfloyd-if-text-to-image-model返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查看更多 責(ze)任编辑：