提高广告 ROI，学习 CPS 广告代码
如何借助 CPS 广告代码提高广告ROI
在现代社会中，数码广告已经成为企业获取客户的主要方式之一。然而，数字广告是一门需要花费时间和精力来研究的学科，因为它不断变化。因此，我们需要始终关注广告ROI以确保我们的努力得到了回报。提高广告ROI的一种方法是通过CPS广告代码。在本文中，我们将对CPS广告代码进行深入探讨，并介绍如何利用它来提高广告ROI。
什么是CPS广告代码
CPS广告代码是指成本每次销售（Cost per Sale）的广告代码。简而言之，CPS广告代码是一种基于销售提成的广告方式。当某个人通过您的广告购买产品或服务时，您将获得一定比例的销售提成。这种广告方式对于广告主和推广者都是双赢的，因为只有当销售成功时，双方才能获得利益。
CPS广告代码的优点
CPS广告代码的最大优点是能够极大地提高广告ROI。这是因为CPS广告代码仅在销售成功时才会支付费用，因此，广告主可以确保他们的广告预算只会花费在具有真正潜在客户的推广领域。此外，CPS广告代码还具有以下优点：
1.降低风险
CPS广告代码可以最大限度地降低您的广告风险。因为您只有在销售成功时才需要支付费用，所以它减少了非目标客户的浪费。这也意味着您可以预算更多的资金来推广您的产品或服务。
2.提高品牌知名度
CPS广告代码不只是一种促销方式，它还可以用于提高品牌知名度。由于您的广告将会被放置在不同的网站和社交媒体上，因此您的品牌将会被更多的人看到。这有助于提高知名度，吸引更多的目标客户。
如何使用CPS广告代码提高广告ROI
以下是一些使用CPS广告代码帮助提高广告ROI的方法：
1.选择正确的推广平台
选择一个合适的推广平台非常重要，因为不同的平台可能会吸引不同类型的潜在客户。例如，如果您是一家美妆品牌，那么您可能需要在美妆博客上放置广告，而不是在汽车博客上。正确选择推广平台可以增加目标客户的数量，提高销售成功的机会。
2.选择正确的销售提成比例
销售提成比例的选择对于您的广告ROI至关重要。设置过低的销售提成可能会导致推广者失去兴趣，而设置过高的销售提成可能会导致您的广告预算过度消耗。因此，您需要认真考虑并决定最合适的销售提成比例。
3.跟踪数据
跟踪数据可以帮助您了解CPS广告的运作情况以及哪些广告具有更高的ROI。通过了解这些信息，您可以决定是否需要更改您的广告策略，以便获得更高的广告ROI。
总结
在本文中，我们介绍了CPS广告代码以及如何使用它来提高广告ROI。CPS广告代码极大地降低了广告风险，提高了品牌知名度，并最大程度地减少了广告预算浪费。正确选择推广平台和销售提成比例以及跟踪数据是CPS广告极大提高广告ROI的重要方法。
问答话题
1. CPS广告代码适用于哪些类型的企业？
CPS广告对许多企业都是有用的，但适用于那些有明确销售目标且销售收入可以用来支付广告费用的企业。这样的企业包括电商、在线服务和旅游等行业。
2. 如何判断CPS广告代码是否适合您的企业？
您可以通过测试CPS广告代码来判断是否适合你的企业。您可以选择一个适合您产品或服务的平台，设置适当的销售提成比例，并跟踪数据来评估广告ROI。如果您的ROI达到预期，那么CPS广告代码可能适合您的企业。
提高广告 ROI，学习 CPS 广告代码特色
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AI超级计算机。據(ju)稱(cheng)，該(gai)计算机在(zai)16位(wei)半(ban)精(jing)度下(xia)能(neng)提(ti)供(gong)超過(guo)1 ExaFLOP，相(xiang)當(dang)于每秒100 億(yi)亿次运算的算力(li)！ Andromeda是一个由(you)16台Cerebras CS-2计算机連(lian)接(jie)起(qi)来的集群，擁(yong)有1350万个AI核心，遠(yuan)远超过全(quan)球(qiu)超算TOP500冠(guan)軍(jun)Frontier的870万个核心。 该计算机還(hai)采(cai)用了18,176个AMD Epyc中(zhong)央(yang)處(chu)理(li)單(dan)元的芯片。 Andromeda由Cerebras晶(jing)圓(yuan)级引(yin)擎(qing)Wafer Scale Engine（WSE-2）提供核心算力。 处理器(qi)是由被(bei)称為(wei)晶圆的矽(gui)盘制(zhi)成(cheng)的。在芯片制造过程(cheng)中，一塊(kuai)晶圆被分(fen)割(ge)成幾(ji)十(shi)个長(chang)方(fang)形(xing)，然(ran)後(hou)每个长方形被變(bian)成一个单獨(du)的处理器。 但(dan)是，Cerebras另(ling)辟(pi)蹊(qi)徑(jing)，没有將(jiang)晶圆分割成几十个小处理器，而(er)是将其变成一个拥有數(shu)万亿晶體(ti)管(guan)的大处理器。 WSE-2是有史(shi)以(yi)来最大的芯片，包(bao)含(han)2.6万亿个晶体管，組(zu)成85万个內(nei)核，面(mian)積(ji)超过46225平(ping)方毫(hao)米(mi)。Andromeda超级计算的芯片拼(pin)起来，有16个餐盘那么大！ 相比(bi)之(zhi)下，英(ying)偉(wei)達(da)最大的GPU只(zhi)有540亿个晶体管，面积为815平方毫米。 用大芯片賺(zhuan)足(zu)眼(yan)球后，Cerebras打起了Andromeda的三(san)大招(zhao)牌(pai)。 首(shou)先(xian)，Andromeda运行(xing)AI任(ren)務(wu)的設(she)置(zhi)非(fei)常(chang)簡(jian)单。在嚴(yan)格(ge)的数据並(bing)行模(mo)式(shi)下，Andromeda實(shi)現(xian)了CS-2简易(yi)的模型(xing)分配(pei)，以及(ji)從(cong)1到(dao)16个CS-2的单鍵(jian)擴(kuo)展(zhan)。 Cerebras表(biao)示(shi)，用戶(hu)只需(xu)3天(tian)時(shi)間(jian)，就可(ke)以在不對(dui)代(dai)碼(ma)做(zuo)任何(he)改(gai)動(dong)的前(qian)提下，组裝(zhuang)完(wan)成16个CS-2，進(jin)行AI任务处理。 其次，它的编程很(hen)简单。Cerebras的编譯(yi)器处理了所(suo)有的細(xi)節(jie)和(he)善(shan)后工(gong)作(zuo)，用户只需輸(shu)入(ru)一行代码，指(zhi)定(ding)在多(duo)少(shao)个CS-2上(shang)运行，然后就大功(gong)告(gao)成了。 Andromeda可由多个用户同(tong)时使(shi)用，这意(yi)味(wei)着该超算不僅(jin)可以供一个用户从事(shi)一項(xiang)工作，还可以同时服(fu)务于16个不同的用户从事16项不同的工作，工作效(xiao)率(lv)和靈(ling)活(huo)度瞬(shun)间拉(la)滿(man)。 更重(zhong)要(yao)的是，这个系(xi)統(tong)展示了近(jin)乎(hu)完美(mei)的線(xian)性(xing)可伸(shen)縮(suo)性。 「近乎完美」的可伸缩性 近几年(nian)，神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)的規(gui)模一直(zhi)在穩(wen)步(bu)增(zeng)长。在过去(qu)的一年裏(li)，OpenAI的GPT-3自(zi)然語(yu)言(yan)处理程序(xu)，一度以1750亿參(can)数成为世界上最大的神经网络，后来很快被谷(gu)歌(ge)的1.6万亿参数模型Switch Transformer超过。 如此(ci)龐(pang)大的模型會(hui)遇(yu)到算力瓶(ping)頸(jing)问题，系统需求(qiu)已(yi)经远远超出(chu)了单个计算机系统的处理能力。单个GPU的内存(cun)約(yue)为16GB，而GPT-3等(deng)模型所需的内存往(wang)往高(gao)达几百(bai)TB。 像(xiang)过去一樣(yang)，单純(chun)进行简单粗(cu)暴(bao)的算力扩展，已经難(nan)以满足需求。 因(yin)此，系统集群变得(de)至(zhi)關(guan)重要。而如何实现集群，是一个最关键的问题。要讓(rang)每台机器都(dou)保(bao)持(chi)忙(mang)碌(lu)，否(fou)則(ze)系统的利(li)用率就会下降(jiang)。 Cerebras 正(zheng)是为了解决这个问题。 與(yu)任何已知(zhi)的基(ji)于GPU的集群不同，Andromeda在GPT级大型语言模型中展现了「近乎完美」的可伸缩性。在GPT-3、GPT-J和GPT-NeoX中，Andromeda的处理能力隨(sui)CS-2数量(liang)的增加(jia)呈(cheng)现了近乎完美的线性增长。 这意味着，在集群中每增加一台CS-2计算机，整(zheng)体的訓(xun)練(lian)时间会以近乎线性的趨(qu)勢(shi)減(jian)少。 做到这一點(dian)，離(li)不開(kai)芯片与存儲(chu)、分解和集群技(ji)術(shu)的協(xie)同工作。 Weight Memory & MemoryX：实现極(ji)速(su)扩展 MemoryX是一種(zhong)内存扩展技术，它使模型参数能夠(gou)存储在芯片外(wai)，并有效地(di)流(liu)式傳(chuan)输到 CS-2，实现同在芯片上那样的性能。 这一架(jia)構(gou)灵活性极強(qiang)，支(zhi)持4TB到2.4PB的存储配置，2000亿到120万亿的参数大小。 而通(tong)过軟(ruan)件(jian)執(zhi)行模式Weight Memory，可以将计算和参数存储分解，使规模和速度得以独立(li)且(qie)灵活地扩展，同时解决了小型处理器集群存在的延(yan)遲(chi)和内存带寬(kuan)问题。 最終(zhong)，WSE 2可以提供高达 2.4 PB 的高性能内存，CS-2 可以支持具(ju)有多达 120 万亿个参数的模型。 Cerebras SwarmX：提供更大、更高效的集群 这是一种人(ren)工智能優(you)化(hua)的高性能通信(xin)結(jie)构，可将 Cerebras的芯片内结构扩展到芯片外，从而扩展AI集群，而且使其性能实现线性扩展。 最终，SwarmX 可以将CS-2 系统从2个扩展到192 个，鑒(jian)于每个 CS-2 提供85万个 AI 优化内核，Cerebras 便(bian)可连接 1.63 亿个 AI 优化内核集群。 同时，Cerebras WSE-2基于细粒(li)度数据流架构，其 85万个 AI 优化计算内核可以单独忽(hu)略(lve)零(ling)。 Cerebras 架构独有的数据流調(tiao)度和巨(ju)大的内存带宽，使这种類(lei)型的细粒度处理能够加速所有形式的稀(xi)疏(shu)性。这些(xie)都是其他(ta)硬(ying)件加速器，包括(kuo)GPU，根(gen)本(ben)無(wu)法(fa)做到的事情(qing)。 Cerebras表示，可以训练超过90%的稀疏性模型，达到最先进的精度。 目(mu)前，包括美國(guo)阿(e)貢(gong)国家(jia)实驗(yan)室(shi)、AMD和劍(jian)橋(qiao)大学等多名(ming)用户已经使用了Andromeda超算系统，都对其近乎完美的线性可收(shou)缩性能力贊(zan)不絕(jue)口(kou)。 其中，与阿贡国家实验室合(he)作的基于HPC的COVID-19研(yan)究(jiu)还入選(xuan)有「超算領(ling)域(yu)的諾(nuo)貝(bei)爾(er)獎(jiang)」之称的戈(ge)登(deng)·贝尔奖。 拥有世界最大的芯片和协同技术，Cerebras能否挑(tiao)戰(zhan)目前超算Top 1的Frontier？我(wo)們(men)拭(shi)目以待(dai)。 参考(kao)資(zi)料(liao)： https://arstechnica.com/information-technology/2022/11/hungry-for-ai-new-supercomputer-contains-16-dinner-plate-size-chips/ https://www.forbes.com/sites/karlfreund/2022/11/14/cerebras-builds-its-own-ai-supercomputer-andromeda/?sh=2794ece11057返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看(kan)更多 責(ze)任编辑：