门户网站广告营销案例

什么是门户网站广告营销？

门户网站广告营销是指在大型门户网站上投放广告，以达到推广产品或服务的目的。一般来说，门户网站广告是以横幅广告或图文广告形式呈现在网站首页或各个频道的页面上。门户网站广告营销是一种有效的数字营销方式，它可以帮助企业快速宣传品牌，吸引目标受众，提高销售业绩。

门户网站广告营销的优势在于，门户网站通常拥有大量的流量和用户群体，这些用户都是非常有价值的潜在客户。此外，门户网站广告通常会进行定向投放，可以将广告定向投放给具有特定需求或兴趣的用户，从而提高广告的效果和转化率。

门户网站广告营销案例：最佳实践

以下是一些门户网站广告营销的最佳实践，可以帮助企业在门户网站上获得更好的广告效果：

1. 确定广告投放位置

门户网站通常有多个广告投放位置可供选择，不同的位置对广告效果有着不同的影响。一般来说，首页广告位的曝光率最高，但也是最昂贵的位置。如果预算有限，可以选择在一些频道页或文章页投放广告，这些位置的曝光率虽然不如首页，但价格更加实惠。

2. 创意设计要吸引人眼球

好的创意设计可以吸引目标受众的注意力，从而提高广告的点击率和转化率。创意设计应该突出产品或服务的特点，同时符合品牌的视觉形象，让人快速理解企业所提供的价值。

3. 定向投放提高广告效果

门户网站一般可以进行定向投放，将广告投放给具有特定需求或兴趣的用户。定向投放可以提高广告的效果和转化率，同时节约广告预算。

结论

门户网站广告营销是一种有效的数字营销方式，可以帮助企业快速宣传品牌，吸引目标受众，提高销售业绩。在进行门户网站广告营销时，企业需要确定广告投放位置，设计好创意，进行定向投放等，以获得更好的广告效果。

门户网站广告营销案例随机日志

解决了初始数据录入出现空白行,更正资产负债表中预付账款公式,数量金额明细账打印优化,其他优化（下载量统计）

1、不过根据作者说明「WeWorkCloudesk」针对终端服务的部分注册表项做了优化设置、针对家庭版系统调用了底层接口激活远程桌面功能，可能会被安全防护软件标记为高危操作！当您卸载本产品时，所有设置项都会被还原，请放心使用。

2、【越聊】找个喜欢的人，做点刺激的事！000万用户的共同选择，总能认识和你志趣相投的人！

3、使用方便！只需复制NetFlix的任何视频网址，粘贴它，点击“下载”按钮，稍等片刻就可以享受它。

4、连续下载失败：连续下载失败的文档达到设定个数时，可以选择等待或停止下载。

5、如果实在预约不到，可以直接电话联系医院，多打几个电话

<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>ChatGPT 充(chong)當(dang)大(da)腦(nao)，指(zhi)揮(hui) AudioGPT 解(jie)決(jue)語(yu)音(yin)、音樂(le)、音效(xiao)等(deng)任(ren)務(wu)

最(zui)近(jin)幾(ji)個(ge)月(yue)，ChatGPT、GPT-4 橫(heng)空(kong)出(chu)世(shi)，火(huo)爆(bao)出圈(quan)，大型(xing)语言(yan)模(mo)型 (LLM) 在(zai)语言理(li)解、生(sheng)成(cheng)、交(jiao)互(hu)和(he)推(tui)理方(fang)面(mian)表(biao)現(xian)出的(de)非(fei)凡(fan)能(neng)力(li)，引(yin)起(qi)了(le)學(xue)界(jie)和業(ye)界的極(ji)大關(guan)註(zhu)，也(ye)讓(rang)人(ren)們(men)看(kan)到(dao)了 LLM 在構(gou)建(jian)通(tong)用(yong)人工(gong)智(zhi)能 (AGI) 系(xi)統(tong)方面的潛(qian)力。

现有(you)的 GPT 模型具(ju)有极高(gao)的语言生成能力，是(shi)目(mu)前(qian)最為(wei)先(xian)進(jin)的自(zi)然(ran)语言處(chu)理模型之(zhi)壹(yi)，廣(guang)泛(fan)應(ying)用於(yu)對(dui)話(hua)、翻(fan)譯(yi)、代(dai)碼(ma)生成等的自然语言处理領(ling)域(yu)。除(chu)了書(shu)面语言，用戶(hu)在自然对话中(zhong)主(zhu)要(yao)使(shi)用口(kou)语 (Spoken Language)，而(er)傳(chuan)统大语言模型卻(que)無(wu)法(fa)勝(sheng)任音頻(pin)理解與(yu)生成任务：

GPT 模態(tai)限(xian)制(zhi)。用户在自然对话中主要使用口语，对口语理解与合(he)成有极大需(xu)求(qiu)，而單(dan)模态 GPT 不(bu)能滿(man)足(zu)对音频 (语音、音乐、背(bei)景(jing)音、3D 說(shuo)话人) 模态的理解、生成需求。音频數(shu)據(ju)、模型相(xiang)对少(shao)。基(ji)礎(chu)模型 (Foundation Model) 少或(huo)交互性(xing)差(cha)。相較(jiao)于文(wen)本(ben)模态，用于重(zhong)新(xin)訓(xun)練(lian)语音多(duo)模态 GPT 的数据较少。用户交互性差。用户广泛的使用语音助(zhu)手(shou)如(ru) Siri, Alexa 基于自然对话高效地(di)完(wan)成工作(zuo)。然而目前 GPT 之間(jian)的交互大多根(gen)据鍵(jian)盤(pan)輸(shu)入(ru)的文本，交互性差，口语交互更(geng)能拉(la)进和用户之间的关系，提(ti)升(sheng)模型易(yi)用性。

最近，浙(zhe)江(jiang)大学、北(bei)京(jing)大学、卡(ka)內(nei)基梅(mei)隆(long)大学和中國(guo)人民(min)大学的研(yan)究(jiu)人員(yuan)針(zhen)对性的解决以(yi)上(shang)難(nan)題(ti)，提出了全(quan)新的音频理解与生成系统 AudioGPT。AudioGPT 以 ChatGPT 充当負(fu)責(ze)对话与控(kong)制的大脑，语音基础模型協(xie)同(tong)以完成跨(kua)模态轉(zhuan)換(huan)、以及(ji)音频 (语音、音乐、背景音、3D 说话人) 模态的理解、生成，能夠(gou)解决 20 + 種(zhong)多语种、多模态的 AI 音频任务。

聽(ting)覺(jiao)效果(guo)超(chao)炫(xuan)

现在，HuggingGPT 增(zeng)加(jia)了 Gradio 演(yan)示(shi):

话不多说，直(zhi)接(jie)看一个 AudioGPT 对话的例(li)子(zi)，涵(han)蓋(gai)文本、圖(tu)像(xiang)和语音三(san)种模态的输入，AudioGPT 能够理解不同模态的输入，生成結(jie)果也能以文本、图像、音频相结合的方式(shi)展(zhan)现給(gei)用户。

此(ci)外(wai)，論(lun)文中還(hai)有一个多輪(lun)对话与上下(xia)文理解的例子：

AudioGPT 语音模型在现有模型中具有不同的優(you)勢(shi)：

1. 相较于文本 GPT：ChatGPT、GPT4 等语言模型側(ce)重于自然语言处理领域，在多模态理解与合成上福(fu)利(li)少了一些(xie)，AudioGPT 則(ze)將(jiang)重點(dian)放(fang)在了音频多模态的理解与生成。

2. 相较于 Siri 等檢(jian)索(suo)模型：与簡(jian)单检索並(bing)以语音回(hui)復(fu)检索模型相比(bi)，AudioGPT 強(qiang)大的生成式对话，使得(de)用户能够更加實(shi)時(shi)地獲(huo)取(qu)和处理与内容(rong)相关的音频。

3. 相较于視(shi)觉任务 GPT：图像不存(cun)在像音频一樣(yang)的语种分(fen)類(lei)，音频中存在不同语种：如中文、英(ying)文、法语等，AudioGPT 还需要进行(xing)语种管(guan)理。

技(ji)術(shu)原(yuan)理

AudioGPT 在收(shou)到用户請(qing)求时使用 ChatGPT 进行任务分析(xi)，根据语音基础模型中可(ke)用的功(gong)能描(miao)述(shu)選(xuan)擇(ze)模型，用选定(ding)的语音基础模型執(zhi)行用户指令(ling)，并根据执行结果匯(hui)總(zong)響(xiang)应。借(jie)助 ChatGPT 强大的语言能力和眾(zhong)多的语音基础模型，AudioGPT 能够完成几乎(hu)所(suo)有语音领域的任务。

AudioGPT 为走(zou)向(xiang)语音通用人工智能開(kai)辟(pi)了一條(tiao)新的道(dao)路(lu)。AudioGPT 運(yun)行過(guo)程(cheng)可以分成 4 个階(jie)段(duan)：模态转化(hua)、任务分析、模型分配(pei)和回复生成。

截(jie)至(zhi)目前，AudioGPT 涵盖了语音識(shi)別(bie)、语音合成、语音翻译、语音增强、语音分離(li)、音频字(zi)幕(mu)、音频生成、歌(ge)聲(sheng)合成等任务。实驗(yan)结果證(zheng)明(ming)了 AudioGPT 在处理多模态信(xin)息(xi)和复雜(za) AI 任务方面的强大能力。

目前多模态的 LLM 層(ceng)出不窮(qiong)，Visual ChatGPT，HuggingGPT 等模型吸(xi)引了越(yue)來(lai)越多的关注，然而如何(he)測(ce)評(ping)多模态 LLM 模型也成了一大难点。为了解决這(zhe)一难点，研究人员为多模态 LLM 的性能评估(gu)設(she)計(ji)了测评準(zhun)则和测评过程。具體(ti)来说，AudioGPT 提出從(cong)三个方面测评多模态 LLM：

一致(zhi)性（Consistency）：度(du)量(liang) AudioGPT 是否(fou)正(zheng)確(que)的理解用户意(yi)图，并为之分配所需的模型穩(wen)定性（Capabilitity）：度量基础的语音模型在其(qi)特(te)定任务上的性能表现魯(lu)棒(bang)性（Robustness）：度量 AudioGPT 是否能正确的处理一些极端(duan)的例子

针对一致性，研究人员设计了一套(tao)基于人工测评的流(liu)程。如下图所示：

针对稳定性，AudioGPT 調(tiao)研了各(ge)语音基础模型在单任务领域的性能表现。

针对鲁棒性，研究人员从四(si)个方面进行评估：

多轮对话的稳定性：多模态 LLM 应該(gai)具備(bei)处理多轮对话的能力并且(qie)能处理上下文关系不支(zhi)持(chi)的任务：目前多模态 LLM 并非萬(wan)能的，当收到无法解决的请求时，多模态 LLM 也应该给予(yu)用户反(fan)饋(kui) 錯(cuo)誤(wu)处理：多模态基础模型可能由(you)于不同的原因(yin)而失(shi)敗(bai)，例如不支持的參(can)数或不支持的输入格(ge)式。在这种情(qing)況(kuang)下，多模态 LLM 需要向用户提供(gong)合理的反馈，以解釋(shi)遇(yu)到的問(wen)题并提出潜在的解决方案(an) 上下文中斷(duan)：多模态 LLM 被(bei)期(qi)望(wang)处理不在邏(luo)輯(ji)序(xu)列(lie)中的查(zha)詢(xun)。例如，用户可能會(hui)在查询序列中提交隨(sui)機(ji)查询，但(dan)会繼(ji)續(xu)执行具有更多任务的先前查询網(wang)友(you)熱(re)评

最後(hou)，項(xiang)目剛(gang)刚开源(yuan)，可以在 Github 和 Huggingface 体验。对于这个新工具的誕(dan)生，网友们很(hen)是興(xing)奮(fen)，有人表示：

AudioGPT 是大语言模型在音频处理领域的福利。

还有网友認(ren)为，五(wu)音不全的也可以借助 AudioGPT 唱(chang)歌了：

有网友稱(cheng)，期待(dai)在个人 PC 上也能用到这样的模型，将能够創(chuang)造(zao)出豐(feng)富(fu)多样的音视频内容。返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查看更多

责任編(bian)辑：