中国广告经典案例评析

中国广告经典案例评析

在中国广告业中,有一些经典的案例,它们为我们展示了优秀的广告创意和营销策略。这些案例的成功离不开深入了解目标受众、巧妙运用广告法规、精心策划的营销方案和独特的创意。在本文中,我们将对几个中国广告经典案例进行评析。

广告案例

1. 京东618购物节

京东618购物节是互联网零售巨头京东每年的促销活动,被誉为中国的“黑色星期五”。2018年,京东通过创意的营销手段和精准的定位,取得了卓越的成果。

电商购物

京东618购物节的广告创意主题是“狂欢价,一起疯”。广告语简单易懂,直接传达了购物节的促销信息。此外,京东还通过明星代言、虚拟现实技术等吸引眼球的营销手段,吸引了更多的年轻消费者。

京东在广告中强调了品牌的优势,同时也考虑到了广告法规的限制,避免使用夸张、误导等违法违规的言辞。其营销方案非常精细,针对不同的消费者群体推出了相应的促销活动和礼品。这些因素联合起来,让京东618购物节成为了一次非常成功的营销活动。

2. 星巴克“Meet Me at Starbucks”

星巴克在中国市场的广告活动一向备受关注。2014年,他们在中国推出了一项名为“Meet Me at Starbucks”的广告活动,获得了广泛好评。

咖啡店

这个广告活动的主题是“星巴克与你相遇”,着重表达了星巴克作为一个社交场所的特点。广告中使用了真实的场景和人物,展示了人们在星巴克相遇的场景和情感。这种真实感触动了消费者的情感,让他们更加认同星巴克的品牌价值。

星巴克在广告中也非常注意营销策略的巧妙运用。他们选择了在社交媒体和视频网站上发布广告,吸引了广大年轻消费者的关注。此外,他们在推广活动中也注重了广告法规的遵守,避免使用夸张、误导等违法违规的言辞。

3. 汽车之家“口碑车行天下”

汽车之家是中国领先的汽车生活服务平台。2017年,他们推出了一项名为“口碑车行天下”的广告活动,旨在推广该平台的口碑服务。

汽车

这个广告活动的创意非常独特。他们邀请了真实的车主,拍摄了他们口中的“口碑车”。这些车主的口碑评价非常真实、贴切,可以让消费者更加了解各种车型的优缺点。同时,这些车主也成为了广告活动的推广人,让更多的消费者了解到汽车之家的口碑服务。

这个广告活动的策划非常精细,针对不同的消费者群体推出了不同的营销方案。他们使用了社交媒体、视频广告、户外广告等多种方式进行推广,吸引了广大消费者的关注。同时,他们也注意遵守广告法规,避免使用夸张、误导等违法违规的言辞。

结论

以上三个广告案例展示了优秀的广告创意和营销策略。这些广告的成功离不开深入了解目标受众、巧妙运用广告法规、精心策划的营销方案和独特的创意。同时,他们也注重了广告的真实性、合法性和诚信性,遵守了中国广告法规,树立了良好的品牌形象。这些经典的广告案例可以为我们提供灵感和借鉴,帮助我们更好地开展广告营销工作。

中国广告经典案例评析随机日志

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7月(yue)5日(ri)下午(wu),2023世(shi)界(jie)人工智能大(da)會(hui)開(kai)幕(mu)的(de)前(qian)一天(tian),華(hua)為(wei)輪(lun)值(zhi)董(dong)事(shi)長(chang)胡(hu)厚(hou)崑(崑)去(qu)展(zhan)臺(tai)轉(zhuan)了(le)一圈(quan),想(xiang)看(kan)看大家(jia)都(dou)在(zai)忙(mang)什(shen)麽(me)。7月6日的开幕式(shi)上(shang),胡厚崑給(gei)出(chu)了他(ta)的總(zong)結(jie):一種(zhong)是(shi)大模(mo)型(xing)的研(yan)究(jiu),另(ling)一种是大模型在不(bu)同(tong)行(xing)業(ye)的應(ying)用(yong)。

這(zhe)兩(liang)件(jian)事概(gai)括(kuo)出了在人工智能爆(bao)火(huo)的半(ban)年(nian)裏(li),业內(nei)發(fa)力(li)的重(zhong)點(dian)方(fang)向(xiang),也(ye)預(yu)示(shi)出了人工智能行业发展的星(xing)辰(chen)大海(hai)。开幕式上,“黄金时代”成(cheng)了一个關(guan)鍵(jian)詞(ci),胡厚崑說(shuo),“通(tong)用人工智能正(zheng)帶(dai)領(ling)我(wo)們(men)走(zou)向下一个黄金十(shi)年”。微(wei)軟(ruan)CEO納(na)德(de)拉(la)也曾(zeng)提(ti)到(dao),“人工智能的黄金时代已(yi)經(jing)到來(lai)”。

共(gong)識(shi)已经達(da)成,但(dan)人工智能浪(lang)潮(chao)之(zhi)下,要(yao)回(hui)答(da)的顯(xian)然(ran)不止(zhi)是这一个問(wen)題(ti)。通過(guo)这場(chang)大会,圍(wei)繞(rao)著(zhe)人工智能发展,一场觀(guan)点的盛(sheng)宴(yan)也已然开啟(qi)。

特(te)斯(si)拉CEO馬(ma)斯克(ke):未(wei)来機(ji)器(qi)人數(shu)量(liang)將(jiang)超(chao)人類(lei)

特斯拉缺(que)席(xi)了上海車(che)展,卻(que)出現(xian)在了2023世界人工智能大会。據(ju)悉(xi),这是特斯拉首(shou)次(ci)应邀(yao)參(can)展,特斯拉的展台上除(chu)了“车元(yuan)素(su)”外(wai),其(qi)人形(xing)机器人“擎(qing)天柱(zhu)”也成了亮(liang)点。

马斯克以(yi)視(shi)頻(pin)形式“现身(shen)”开幕式,以机器人开启了“話(hua)匣(xia)子(zi)”。马斯克稱(cheng),“當(dang)下我们领略(lve)到了数字(zi)計(ji)算(suan)能力的爆炸(zha)式增(zeng)长,机器和(he)人类算力之間(jian)的差(cha)距(ju)進(jin)一步(bu)擴(kuo)大,一段(duan)时间以後(hou),人类的智能在全(quan)部(bu)智能中(zhong)所(suo)占(zhan)比(bi)例(li)将会越(yue)来越低(di),这可(ke)能是人类歷(li)史(shi)上影(ying)響(xiang)最(zui)为深(shen)刻(ke)的一个时期(qi)”。

特斯拉的人形机器人還(hai)處(chu)於(yu)研发早(zao)期,但马斯克预计,未来将会有(you)越来越多(duo)的机器人,“机器人和人类的比例可能会超过1:1,也就(jiu)是说未来机器人的数量可能会超过人类。但这同樣(yang)也会带来‘雙(shuang)刃(ren)劍(jian)’一般(ban)的问题。机器人的生(sheng)產(chan)效(xiao)率(lv)比人的生产效率大很(hen)多,所以我们要確(que)保(bao)它(ta)始(shi)終(zhong)是有助(zhu)于人类的”。

另外,马斯克透(tou)露(lu),特斯拉的自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)已经非(fei)常(chang)接(jie)近(jin)于沒(mei)有人类幹(gan)预的狀(zhuang)態(tai),且(qie)已经在美(mei)國(guo)道路(lu)上进行測(ce)試(shi)。“我们预测,大概在今(jin)年晚(wan)些(xie)时候(hou),就能實(shi)现全自动驾驶。”

华为轮值董事长胡厚崑:人工智能“走深向实”,需(xu)要深耕(geng)算力和行业大模型

“我们都堅(jian)信(xin),在一个不长的时间里,人工智能尤(you)其是通用人工智能,会幫(bang)助我们改(gai)寫(xie)身邊(bian)的一切(qie)。当方向清(qing)晰(xi)了之后,最关键的就是路徑(jing)的設(she)计。”胡厚崑表(biao)示,华为当下考(kao)慮(lv)的核(he)心(xin)问题,就是要全力推(tui)进人工智能“走深向实”。

实现这一目(mu)標(biao),华为有两个关键的舉(ju)措(cuo)或(huo)者(zhe)说两个抓(zhua)手(shou),即(ji)深耕算力,打(da)造(zao)強(qiang)有力的算力底(di)座(zuo)支(zhi)撐(cheng)中国人工智能事业的发展,和结合(he)大模型,实现從(cong)通用大模型到行业大模型的研究創(chuang)新(xin),讓(rang)人工智能真(zhen)正服(fu)務(wu)好(hao)千(qian)行百(bai)业,服务好科(ke)學(xue)研究,也就是华为提出的AI for industries,AI for science。

胡厚崑称,华为推出了新的三(san)層(ceng)大模型结構(gou)。最底层對(dui)标通用大模型,华为称之为基(ji)礎(chu)大模型,这一层可以形象(xiang)地(di)理(li)解(jie)为“讀(du)萬(wan)卷(juan)書(shu)”,主(zhu)要作(zuo)用就是做(zuo)好海量基础知(zhi)识的学習(xi)。在这一层上,华为还打造了行业模型和场景(jing)模型,可以称作“行万里路”。

“从‘读万卷书’到‘行万里路’,还有很多挑(tiao)戰(zhan)需要克服,其中很关键的一点就是要把(ba)各(ge)行各业的知识與(yu)大模型进行充(chong)分(fen)的匹(pi)配(pei)和融(rong)合,华为正在与各个行业的夥(huo)伴(ban)一起(qi)努(nu)力。”胡厚崑称。

胡厚崑还提到,盤(pan)古(gu)大模型3.0将于7月7日发布(bu)。

微软大中华區(qu)董事长侯(hou)陽(yang):未来每(mei)个应用都将由(you)人工智能驅(qu)动

在开幕式上,微软全球(qiu)資(zi)深副(fu)总裁(cai)、微软大中华区董事长兼(jian)首席執(zhi)行官(guan)侯阳表示,微软坚信,今后任(ren)何(he)一家公(gong)司(si)都需要具(ju)備(bei)驾馭(yu)数字技(ji)術(shu)的能力,“我们也看到隨(sui)着生成式人工智能不斷(duan)展现出巨(ju)大潛(qian)力,今后每一家公司的每一个应用程(cheng)序(xu)都将由人工智能来驱动。”

侯阳提到,随着去年底ChatGPT的一夜(ye)爆紅(hong),大模型和生成式人工智能仿(fang)佛(fo)在瞬(shun)间爆发,很多科技行业的从业者都对AIGC的湧(yong)现驚(jing)詫(cha)不已。但在微软看来,这种涌现絕(jue)非偶(ou)然,無(wu)数優(you)秀(xiu)的科研人員(yuan)数十年如(ru)一日地进行基础研究,以及(ji)海量计算资源(yuan)的投(tou)入(ru),才(cai)造就了这样的创新成果(guo)。据悉,OpenAI ChatGPT的突(tu)破(po),靠(kao)的便(bian)是微软智能雲(yun)提供(gong)的基础架(jia)构和算力支持(chi)。

侯阳还根(gen)据近期其全球客(ke)戶(hu)产业智能化(hua)解決(jue)方案(an),总结出了6个重点行业应用人工智能的创新化场景,包(bao)括优化制(zhi)造与能源行业的供应鏈(lian)韌(ren)性(xing),革(ge)新零(ling)售(shou)電(dian)商(shang)的智能客服,在遊(you)戲(xi)中构建(jian)栩(xu)栩如生的NPC角(jiao)色(se),在金融行业随时獲(huo)取(qu)市(shi)场实时行情(qing)分析(xi)報(bao)告(gao),更(geng)早发现、更快(kuai)管(guan)控(kong)潜在金融交(jiao)易(yi)風(feng)險(xian),在生命(ming)科学领域(yu)提升(sheng)臨(lin)床(chuang)试驗(yan)数据分析能力,在教(jiao)育(yu)领域带来更具启发性、互(hu)动性、定(ding)制化的学习方式等(deng)。

圖(tu)靈(ling)獎(jiang)得(de)主楊(yang)立(li)昆(kun):让人工智能安(an)全的唯(wei)一辦(ban)法(fa)就是开源

自ChatGPT橫(heng)空(kong)出世以来,围绕監(jian)管的话题便始终如影随形。但在发布会上,图灵奖得主、Meta AI團(tuan)隊(dui)首席人工智能科学家杨立昆提出了完(wan)全不同的看法。在他看来,从长遠(yuan)视角来说,要让人工智能安全且良(liang)善(shan)的唯一办法就是开源。

“想象一下,未来我们每个人都需要通过人工智能助手与数字世界进行互动,我们所有的信息(xi)都会经过人工智能助手系(xi)統(tong),如果那(na)时候技术还只(zhi)是被(bei)少(shao)数公司控制的话,绝对不是一件好事。”杨立昆称。

杨立昆認(ren)为,未来人工智能系统应該(gai)成为人类所有知识的寶(bao)庫(ku),訓(xun)練(lian)它们的方式也必(bi)須(xu)要基于眾(zhong)多源頭(tou),“因(yin)此(ci)我们也希(xi)望(wang)看到更多的开源AI系统”。

中国科学院(yuan)院士(shi)姚(yao)期智:通用人工智能的完善还有很长路要走

在被问及大模型发展基础理论方面(mian)的突破时,图灵奖获得者、中国科学院院士、上海期智研究院院长姚期智引(yin)用了他们一位(wei)年輕(qing)学者在算法上的突破性貢(gong)獻(xian),即能夠(gou)将现在主流(liu)的强化学习加(jia)快数百倍(bei)。

姚期智表示,在ChatGPT以后,下一个非常重要的目标就是让智能机器人有视覺(jiao)、聽(ting)觉等多种感(gan)知能力,能够在不同的環(huan)境(jing)里自主学习各种新技能。现在一般的强化学习方法太(tai)慢(man),学习一項(xiang)新技术通常需要幾(ji)个月,但上述(shu)突破可以使(shi)强化学习在几个小(xiao)时之内完成这项工作。

“这不僅(jin)是一个实用的问题,也是一种理论上的贡献。”姚期智提到,过去六(liu)七(qi)年间,人工智能的思(si)想家们一直(zhi)存(cun)在一个路線(xian)之爭(zheng),就是依(yi)賴(lai)强化学习这條(tiao)路是否(fou)正确。上述突破正是把天平(ping)傾(qing)斜(xie)向了另一边,即我们应该坚持现在这条路,通用人工智能的完善还有很长的路要走。

Moonshot AI创始人杨植(zhi)麟(lin):解决大模型“幻(huan)觉”不能头痛(tong)醫(yi)头

人工智能並(bing)不总是智能的,也可能出现“幻觉”等挑战。面对如何应对大語(yu)言(yan)模型在实際(ji)应用过程中的困(kun)難(nan)和挑战这一问题,清华大学交叉(cha)信息研究院助理教授(shou)、AI初(chu)创大模型企(qi)业Moonshot AI创始人杨植麟给出了他的回答。

杨植麟认为,当下大模型确实有很多问题尚(shang)未解决,比如安全性如何可控,如何避(bi)免(mian)产生“幻觉”,不去編(bian)造一些很不存在的内容(rong)等。这其中很重要的一个点,就是我们在思考这些问题的时候,不能采(cai)用“头痛医头”的办法,而(er)是需要更系统地抽(chou)象出这些问题之间的底层,有哪(na)些共同的问题,回到更本(ben)質(zhi)的层面解决。

“畢(bi)竟(jing)是通用的模型,我们更希望它能够在这些方面做到举一反(fan)三。”杨植麟表示,最本质的解决办法还是要去做更規(gui)模化、高(gao)效的壓(ya)縮(suo),比如用更好的、更適(shi)合分布式训练的框(kuang)架,更好地分配算力等方式,去解决人工智能当下存在的局(ju)限(xian)性。

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发布于:四川凉山会东县