经典系列广告文案案例

经典广告文案案例解析：如何创造令人难忘的广告

广告是一种非常重要的市场推广手段，能够让品牌更好地被消费者所知晓，提升品牌的认知度和美誉度。而如何创造令人难忘的广告则是每一个广告人的追求。在这篇博客中，我们将结合经典广告文案案例，探讨如何创造令人难忘的广告。

文案要突出产品的特点和优势

好的广告文案应该能够准确传达产品的特点和优势，吸引客户的注意力，激发购买欲望。例如，苹果公司的“Think Different”广告就展现了苹果公司的创新精神，强调了其产品的特点和优势。这个广告采用了简单的黑白背景，配以诗意的文字和一系列独特的形象，让人们记住了苹果的品牌形象。这种广告创造了强烈的情感共鸣，让人们感受到了苹果的创新和革新精神。

此外，广告也要突出产品的独特之处。例如，可口可乐公司的“Share a Coke”广告就是一个非常好的例子。这个广告采用了个性化的瓶标签，让人们可以将自己的名字放在可乐瓶上，从而营造出一种亲密感和归属感。这种广告创造了一种新的消费体验，让消费者更加亲近可口可乐的品牌形象。

情感共鸣是创造令人难忘广告的关键

广告的核心是情感共鸣，好的广告应该能够触动人们的情感。例如，耐克公司的“Just Do It”广告系列就充分体现了这一点。这个广告系列突出了人们的梦想和追求，让人们感受到运动的力量和激情。这个广告系列采用了充满激情的音乐、震撼的画面和鼓舞人心的话语，让人们感到自己可以做到任何事情。这种广告创造了一种积极的情绪氛围，让人们更加向往和信任耐克的品牌形象。

此外，广告也要充分利用人们的情感需求和心理诉求。例如，保险公司的广告就可以采用这种方式。保险广告通常会强调家庭、财富、健康等方面，让人们意识到未来的不确定性和风险，从而激发他们购买保险的欲望。这种广告创造了一种安全感和保障感，让消费者更加信任和依赖保险公司。

结论

创造令人难忘的广告需要全方位的思考，包括文案、画面、音乐、情感共鸣等方面。只有在这些方面都做到了极致，才能真正创造出令人难忘的广告。如果你是一位广告人，不妨借鉴一些经典的广告文案案例，从中汲取灵感，创造出属于自己的广告。

经典系列广告文案案例特色

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新智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：LRS

【新智元導(dao)讀(du)】马库斯分(fen)析(xi)了(le)幾(ji)個(ge)可(ke)能(neng)性(xing)，認(ren)為(wei)國(guo)家(jia)必須(xu)出(chu)臺(tai)監(jian)管(guan)措(cuo)施(shi)，否(fou)則(ze)大(da)公(gong)司(si)將(jiang)會(hui)摧(cui)毀(hui)AI行(xing)業(ye)。

自(zi)從(cong)新必应開(kai)啟(qi)大範(fan)圍(wei)內(nei)測(ce)後(hou)，網(wang)友(you)發(fa)現(xian)，相(xiang)比内斂(lian)的ChatGPT，新必应的回(hui)答(da)實(shi)在(zai)是太(tai)狂野了，比如(ru) 宣(xuan)布(bu)壹(yi)段(duan)不必要(yao)的愛(ai)情(qing)、鼓(gu)勵(li)人(ren)們(men)離(li)婚(hun)、敲(qiao)詐(zha)用(yong)戶(hu)、教(jiao)人们如何(he)犯(fan)罪(zui) 等(deng)等。

可以(yi)說(shuo)微软是保(bao)留(liu)了一部(bu)分語(yu)言(yan)模(mo)型(xing)的「胡(hu)言亂(luan)语」的能力(li)，這(zhe)樣(yang)妳(ni)才(cai)知(zhi)道你用的不是ChatGPT，而(er)是新必应。

到(dao)底(di)是微软的RLHF沒(mei)做(zuo)到位(wei)，还是精(jing)彩(cai)的互(hu)聯(lian)网语料(liao)讓(rang)ChatGPT迷(mi)失(shi)了自我(wo)？

最(zui)近(jin)，著(zhu)名(ming)AI學(xue)者(zhe)、Robust.AI的創(chuang)始(shi)人兼(jian) CEO 、紐(niu)約(yue)大学的名譽(yu)教授(shou)Gary Marcus又(you)发表(biao)了一篇(pian)博(bo)客(ke)，分析了必应发狂的几个可能性，並(bing)表示(shi)放(fang)任(ren)不管，可能会對(dui)AI界(jie)的发展(zhan)產(chan)生(sheng)極(ji)其(qi)嚴(yan)重(zhong)的后續(xu)影(ying)響(xiang)。

必应为何如此(ci)狂野？

普(pu)林(lin)斯頓(dun)大学教授 Arvind Narayanan 提(ti)出了四(si)个關(guan)於(yu)Bing为什(shen)麽(me)如此「狂野」的可能性。

在推(tui)文(wen)中(zhong)，Narayanan教授认为OpenAI 在過(guo)濾(lv) ChatGPT 的有(you)毒(du)輸(shu)出方(fang)面(mian)做得(de)不錯(cuo)，但(dan)看(kan)起(qi)來(lai)Bing似(si)乎(hu)移(yi)除(chu)了这些(xie)保護(hu)措施，非(fei)常(chang)令(ling)人困(kun)惑(huo)。

他(ta)认为微软这么做并不只(zhi)是为了搞(gao)笑(xiao)，这么著(zhe)急(ji)发布新必应肯(ken)定(ding)还有其他原(yuan)因(yin)。

可能性1：新必应就(jiu)是GPT-4

新必应表现出的行为與(yu) ChatGPT 可以说是相當(dang)不同(tong)了，看起来不可能是基(ji)于相同的底層(ceng)模型。也(ye)許(xu) LLM 只是最近才完(wan)成(cheng)訓(xun)練(lian)（即(ji)GPT-4？）。如果(guo)是这样的話(hua)，微软很(hen)可能選(xuan)擇(ze)（很不明(ming)智地(di)）決(jue)定迅(xun)速(su)推出新模型，而没有选择延(yan)遲(chi)发布，經(jing)受(shou)進(jin)一步(bu)的RLHF训练。

马库斯在之(zhi)前(qian)的文章(zhang)《ChatGPT的黑(hei)暗(an)内心》中也表示，在大型语言模型中潛(qian)藏(zang)着许多(duo)令人感(gan)到不適(shi)的内容(rong)，也许微软没有采(cai)取(qu)任何措施来过滤有毒内容。

博客鏈(lian)接(jie)：https://garymarcus.substack.com/p/inside-the-heart-of-chatgpts-darkness

可能性2：假(jia)陽(yang)性太多

微软可能確(que)实为Bing打(da)造(zao)了一个过滤器(qi)，但是实際(ji)使(shi)用中預(yu)测了太多的假阳性（false positives）样本(ben)。对于ChatGPT来说，这个問(wen)題(ti)無(wu)关痛(tong)癢(yang)，但在搜(sou)索(suo)場(chang)景(jing)下(xia)，就会严重影响用户體(ti)驗(yan)。

也就是说，过滤器太煩(fan)人了，所(suo)以在真(zhen)正(zheng)的搜索引(yin)擎(qing)裏(li)不能用。

可能性3：为了獲(huo)取用户反(fan)饋(kui)

Bing有可能故意关閉(bi)了过滤器的限(xian)制(zhi)，以获得更多关于可能出错的用户反馈。微软在早(zao)些時(shi)候(hou)提出了一个奇(qi)怪(guai)的聲(sheng)明，认为不可能在实验室(shi)中完成测試(shi)。

可能性4：微软也没想(xiang)到会这样

有可能微软认为基于prompt工(gong)程(cheng)打造的过滤器已(yi)经夠(gou)用了，并且(qie)是真的没有预料到新必应出错的方式(shi)发展到了今(jin)天(tian)这種(zhong)地步。

马库斯表示基本认同Narayanan教授的看法(fa)，不过他认为也许微软并没有移除保护措施，可能就是「單(dan)純(chun)地没作(zuo)用」，这也是第(di)五(wu)种可能性。

即，也许微软确实试圖(tu)将他们现有的、已经训练过的 RLHF 模型置(zhi)于GPT 3.6之上(shang)，但这种做法并不奏(zou)效(xiao)。

強(qiang)化(hua)学習(xi)是出了名的挑(tiao)剔(ti)，稍(shao)微改(gai)變(bian)一下環(huan)境(jing)，就可能没用了。

DeepMind 著名的 DQN 强化学习在雅(ya)達(da)利(li)遊(you)戲(xi)中创造了記(ji)錄(lu)，然(ran)后只是加(jia)入(ru)一些小的改動(dong)，比如在 Breakout 游戏中将槳(jiang)只是向(xiang)上移动了几个像(xiang)素(su)，模型就崩(beng)潰(kui)了，也许每(mei)一次(ci)大型语言模型的更新都(dou)需(xu)要对强化学习模塊(kuai)进行全(quan)面的重新训练。

这是一个非常糟(zao)糕(gao)的消(xiao)息(xi)，不僅(jin)在人力和(he)经濟(ji)成本方面（意味(wei)着需要更多的低(di)薪(xin)人員(yuan)做糟糕的工作），而且在可信(xin)度(du)方面，也将意味着无法保證(zheng)任何新的大型语言模型的叠(die)代(dai)是安(an)全的。

这种情況(kuang)尤(you)其可怕(pa)，主(zhu)要有兩(liang)个原因：

1. 大公司可以在任何时候自由(you)推出新的更新，无需发布任何警(jing)告(gao)信息；

2. 发布新模型时可能需要一遍(bian)又一遍地在公眾(zhong)身(shen)上进行测试，而事(shi)先(xian)并不知道在公众上进行实证测试的效果如何。

類(lei)比醫(yi)学領(ling)域(yu)发布新藥(yao)，公众要求(qiu)在新药发布之前在实验室内进行充(chong)分的测试，換(huan)到大型语言模型的发布，特(te)別(bie)是如果數(shu)十(shi)億(yi)人可能使用到，且可能存(cun)在严重的風(feng)險(xian)（例(li)如擾(rao)乱用户的心理(li)健(jian)康(kang)和婚姻(yin)狀(zhuang)况）的情况下，我们也不应該(gai)让他们直(zhi)接公开测试，

政(zheng)策(ce)上，公众有權(quan)（或(huo)严格(ge)来说应该堅(jian)持(chi)）知道模型存在什么问题。

比如必应披(pi)露(lu)问题后，就可以制定政策，防(fang)止(zhi)类似事件(jian)再(zai)次发生。而目(mu)前，人工智能基本上處(chu)于狂野发展的階(jie)段，任何人都可以发布一个聊(liao)天機(ji)器人。

国会需要弄(nong)清(qing)楚(chu)发生了什么，并开始設(she)置一些限制，特别是在情感或身体上很容易(yi)造成傷(shang)害(hai)的地方。

新聞(wen)业里，媒(mei)体也让人很失望(wang)。

Kevin Roose在最初(chu)的报告中表示，他对必应感到「驚(jing)嘆(tan)」（awed），这让马库斯感到尤为不安，很顯(xian)然，在《纽约时报》(The New York Times)上过早地宣傳(chuan)，没有深(shen)入挖(wa)掘(jue)潜在的问题，这并不是一件好(hao)事。

除此之外(wai)，再補(bu)充一點(dian)，已经到了2023年(nian)，微软的保护措施是否足(zu)够？有被(bei)徹(che)底研(yan)究(jiu)过嗎(ma)？

請(qing)不要说，你除了对新系(xi)統(tong)感到「惊叹」以外，没有任何感受。

最后，Narayanan教授认为我们正处于人工智能和公民(min)社(she)会的关鍵(jian)时刻(ke)，如果不采取措施，过去(qu)五年多在「发布負(fu)責(ze)任的人工智能」（responsible AI release）上的实踐(jian)努(nu)力将被抹(mo)殺(sha)。

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