地铁广告投放APP，广告精准投放不再难！
地铁广告投放APP，广告精准投放不再难！
在现代社会，广告已经成为各大商家宣传产品的重要手段。然而，在广告投放方面，往往会出现广告效果不明显、广告覆盖面不够广等现象。因此，针对这种情况，地铁广告投放APP应运而生。此次文章将从四个方面，详细阐述地铁广告投放APP。
第一方面：地铁广告投放APP的优势
地铁广告投放APP能够精准投放广告，将广告传送至目标受众，从而提升广告效果。通过地铁广告投放APP，商家可以在特定时间、地点、人群投放广告，覆盖面更广，达到更多的人群。此外，地铁广告投放APP还能够实时反馈广告效果，商家可以根据数据调整广告投放细节，提高广告效果。
由此可以看出，地铁广告投放APP的优势在于精准投放、时间地点自由掌控、数据实时反馈等方面。商家可以根据自己的需求定制广告投放计划，精准投放广告，提高广告效果。
第二方面：地铁广告投放APP的使用方法
要使用地铁广告投放APP，商家首先需要在应用商店下载安装地铁广告投放APP。之后，商家需要注册账号，填写相关信息，才能在地铁广告投放APP内完成广告投放计划的制定。
商家制定广告投放计划时，需要填写广告投放时间、地点、人群、广告内容等信息。之后，商家需要上传广告素材（如广告图片、视频），并设置广告预算。最后，商家需要支付广告费用，并启动广告投放。
总的来说，地铁广告投放APP的使用方法较为简单明了，商家只需要按照应用的提示逐步操作即可完成广告投放计划的制定。
第三方面：地铁广告投放APP的推广手段
地铁广告投放APP本身就是一种广告投放手段。因此，在推广地铁广告投放APP时，需要着重宣传地铁广告投放APP的优势和使用方法，吸引更多的商家使用地铁广告投放APP。
同时，地铁广告投放APP还可以通过社交媒体等渠道进行宣传。商家可以在官方网站上公布广告投放案例，展示广告效果和广告覆盖面等数据。商家还可以邀请业内知名人士担任地铁广告投放APP代言人，提高地铁广告投放APP的知名度。
总的来说，地铁广告投放APP的推广手段多种多样，商家需要根据自己的实际情况选择合适的推广手段。
第四方面：地铁广告投放APP的市场前景
随着社会发展和技术进步，广告行业也在不断发展和壮大。地铁广告投放APP作为一种新型广告投放手段，正逐渐受到越来越多商家的青睐。
当前，地铁广告投放APP市场还处于初级阶段。但从广告投放的需求和市场潜力来看，地铁广告投放APP有着广泛的市场前景。未来，随着地铁广告投放APP的不断完善和改进，其市场份额有望继续扩大。
总结
地铁广告投放APP作为一种新型的广告投放手段，在精准投放、时间地点自由掌控、数据实时反馈等方面有着明显的优势。商家使用地铁广告投放APP时，需要按照应用的提示逐步操作，制定广告投放计划。在推广地铁广告投放APP时，商家可以通过社交媒体等渠道进行宣传。未来，随着地铁广告投放APP的不断完善和改进，其市场份额有望继续扩大。
问答话题
Q1：地铁广告投放APP与传统广告投放有什么不同？
A1：地铁广告投放APP与传统广告投放的不同之处在于：地铁广告投放APP可以实现精准投放、时间地点自由掌控、数据实时反馈等功能，而传统广告投放相对而言较为固定，覆盖面和投放效果也难以精确把握。
Q2：如何保证地铁广告投放APP所投放的广告精准传递至目标受众？
A2：地铁广告投放APP可以通过多种手段保证广告精准传递至目标受众，如：根据用户的地理位置、购买习惯、兴趣等信息进行人群分类和投放定向；根据用户手机端的搜索记录、浏览记录等信息进行精准投放等。此外，商家在制定广告投放计划时，也可以根据自己的实际情况进行广告内容和投放时间的选择，提高广告投放的效果。
地铁广告投放APP，广告精准投放不再难！特色
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Specifically, you have access to the following APIs:\n\nget_translation: . Your input should be a json (args json schema): {{\"text\" : string, \"tgt_lang\" : string, }} The Action to trigger this API should be get_translation and the input parameters should be a json dict string. Pay attention to the type of parameters.\n\nUse the following format:\n\nQuestion: the input question you must answer\nThought: you should always think about what to do\nAction: the action to take, should be one of [get_translation]\nAction Input: the input to the action\nObservation: the result of the action\n... (this Thought/Action/Action Input/Observation can repeat N times, max 7 times)\nThought: I now know the final answer\nFinal Answer: the final answer to the original input question\n\nBegin! Remember: (1) Follow the format, i.e,\nThought:\nAction:\nAction Input:\nObservation:\nFinal Answer:\n (2) Provide as much as useful information in your Final Answer. (3) Do not make up anything, and if your Observation has no link, DO NOT hallucihate one. (4) If you have enough information and want to stop the process, please use \nThought: I have got enough information\nFinal Answer: **your response. \n The Action: MUST be one of the following:get_translation\nQuestion: {input}\n Agent scratchpad (history actions):\n {agent_scratchpad}","query":"My intention is to convert the data provided in ?? ?? ??????? ??????? ?????? ???????? into Arabic(ara).\n","chains": [ {"thought":"I need to use the get_translation API to convert the text into Arabic.","action":"get_translation","action_input":"{\"text\": \"What are the three branches of the military?\", \"tgt_lang\": \"ara\"}","observation":"\"?? ?? ?????? ??????? ????? ?\""}],"answer":"The translation of \"What are the three branches of the military?\" into Arabic is \"?? ?? ?????? ??????? ????? ?\"."} 模型实验 機(ji)器(qi)评估：研究人员对每个工具隨(sui)机抽(chou)取(qu)100个链步（chain steps）来构建机器评估測(ce)試(shi)平(ping)臺(tai)，平均(jun)27个最终步驟(zhou)和73个中间工具调用步骤，其中最终步骤的评估使用Rouge-L指標(biao)，中间步骤的评估使用ExactMatch指标进行评估。 人工评估：在天气、地(di)圖(tu)、股票、翻(fan)譯(yi)、化学和WolframAlpha工具中随机抽取10个query，然后评估工具调用过程的通过率、最终答案以及和ChatGPT最终答案的比(bi)較(jiao)。 ChatGPT评估：通过ChatGPT对LLaMA和ChatGPT的答案和工具使用链进行自动评估。 评估结果如下（分(fen)数越高越好(hao)），可以看(kan)到ToolLLaMA在不同(tong)场景下与ChatGPT的性能相同或(huo)更好。 工具学习 在清华大学、人民(min)大学、北(bei)京(jing)郵(you)電(dian)大学等个國(guo)內(nei)外(wai)知(zhi)名(ming)高校(xiao)和大学聯(lian)合发布的一篇(pian)論(lun)文(wen)中，对工具学习进行了系(xi)统的研究，介(jie)紹(shao)了工具学习的背(bei)景，包括認(ren)知起(qi)源、基础模型的范式(shi)轉(zhuan)變(bian)，以及工具和模型的互(hu)補(bu)作(zuo)用。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2304.08354.pdf 文中还回顧(gu)了现有的工具学习研究，包括工具增強(qiang)型和工具导向(xiang)型学习，并制定了一个通用的工具学习框(kuang)架(jia)：從(cong)理解(jie)用戶(hu)指令开始(shi)，模型應(ying)該(gai)学会把(ba)一个复杂的任(ren)務(wu)分解成幾(ji)个子(zi)任务，通过推(tui)理动態(tai)地调整(zheng)计劃(hua)，并通过選(xuan)擇(ze)合適(shi)的工具有效地征(zheng)服(fu)每个子任务。 文中还討(tao)论了如何(he)训练模型以提高工具使用能力并促进工具学习的普(pu)及。 考(kao)慮(lv)到之(zhi)前的工作中缺乏系统的工具学习评估，研究人员用17種(zhong)有代表(biao)性的工具进行了实验，并展示了當(dang)前基础模型在熟(shu)练利用工具方面的潛(qian)力。 论文最后讨论了几个需要进一步研究的工具学习的开放(fang)性問(wen)題(ti)，例(li)如確(que)保(bao)安(an)全(quan)和可信賴(lai)的工具使用、用基础模型实现工具创建，以及解決(jue)个性化的難(nan)题。 參(can)考資(zi)料(liao)： https://github.com/OpenBMB/ToolBench返(fan)回搜狐(hu)，查看更多 責(ze)任编辑：