创新广告投放策略，提升线上平台品牌曝光！

如何利用创新广告投放策略提升线上平台品牌曝光？

在如今的数字时代中，营销方式已经发生了翻天覆地的变化。线上平台已经成为品牌宣传的重要渠道，而如何将品牌有效地传达给潜在用户，提高线上平台曝光率成为了时代互联下品牌营销的核心问题。在这篇文章中，我将从四个方面探讨如何利用创新广告投放策略提升线上平台品牌曝光。

1.基于数据分析进行精准投放

广告投放的核心目的是将品牌有效地传达给目标用户，让他们产生购买的欲望。而进行广告投放的第一步就是精准锁定目标用户。在现代数字营销中，基于数据分析的广告投放策略成为了主流。通过利用消费者的搜索关键词、浏览记录、社交媒体行为等数据信息，我们能够尽可能的了解潜在用户的需求、兴趣和消费习惯，从而实现更加精准的广告投放。比如，当你在购买旅游机票时，在某些平台上你会看到关于机票折扣、机票优惠等广告，这就是利用数据分析进行精准投放的结果。这种广告投放方式可以让广告更加贴近目标用户，提高广告点击率和流量转化率，从而实现更好的品牌曝光效果。

2.多平台联动，深入用户心理

在进行线上广告投放时，单一的平台投放已经很难满足品牌宣传的需要。我们需要将品牌推广扩展到更多的平台上，通过多种广告触达潜在用户。同时，多平台联动也能够在不同的场景中深入用户心理。例如，当你看到某个品牌在知名电商平台上推出的商品与在社交媒体平台上推出的同款商品相同，就能够潜意识地产生这是一个值得信赖的品牌的认知。同时，不同平台之间的联动还能够增加品牌在潜在用户心中的印象，提高品牌曝光率。

3.创新广告形式，提升广告点击率

创意和创新是广告投放的生命。在当今广告投放市场上，可以看到越来越多的品牌在广告投放形式上进行了创新尝试，包括宣传视频、H页面、短视频、直播等多种形式。这些创新广告形式能够有效地吸引用户的注意力，提高广告的点击率和转化率。例如，某品牌在一次推广活动中，推出了一款H小游戏，用户完成游戏后可以领取品牌提供的优惠券，这样的创新广告形式不仅能够提升用户参与度，还能让品牌在用户心中更加深入。

4.利用社交媒体达到品牌口碑传播

社交媒体成为了品牌在数字时代下最重要的宣传平台之一。利用社交媒体进行品牌营销，既能让品牌与潜在用户建立联系，还能够让用户成为品牌的传播者，形成口碑传播效应。通过社交媒体平台传播品牌，既能够让品牌在用户心中留下深刻印象，还能够增加品牌曝光率。例如，某品牌在社交媒体上发布了一篇高质量的微博，获得了大量粉丝的关注和转发，进而形成了较好的品牌口碑，这种方法不仅可以增加品牌曝光率，还可以提高用户对品牌的信任度和认知度。

总结

在数字时代，利用创新广告投放策略提升线上平台品牌曝光率成为品牌营销的核心问题。我们需要基于数据分析进行精准投放，利用多平台联动深入用户心理，尝试创新广告形式，利用社交媒体进行品牌口碑传播来提高线上平台品牌曝光率。

问答话题

Q1: 利用创新广告投放策略是否必须要大量投入资金？A1: 利用创新广告投放策略不一定需要大量投入资金，而是要将资金用在刀刃上。例如，利用数据分析进行精准投放，可以在消耗较少的资金下获得较好的效果。Q2: 如何避免创新广告形式的尝试失败？A2: 在尝试创新广告形式时，要充分调研用户需求，了解市场环境，找到品牌传达的痛点，并且充分测试和调整广告投放方式。同时，可以选用多种形式进行尝试，最终确定最适合品牌的广告形式。

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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：桃(tao)子(zi) 拉(la)燕(yan)

【新智元導(dao)讀(du)】手机12秒壹(yi)鍵(jian)生(sheng)图？谷歌最(zui)新研(yan)究(jiu)做(zuo)到(dao)了(le)。

手机生图只(zhi)要(yao)12秒？

這(zhe)不(bu)是(shi)吹(chui)的(de)，谷歌就(jiu)給(gei)實(shi)現(xian)了。

最新研究中(zhong)，谷歌研究人員(yuan)對(dui)4個(ge)GPU分(fen)層(ceng)優(you)化(hua)，在(zai)三(san)星(xing)手机上(shang)成(cheng)功(gong)運(yun)行(xing)Stable Diffusion 1.4。

实现了11.5秒生成图像(xiang)，重(zhong)要的是，內(nei)存(cun)使(shi)用(yong)量(liang)也(ye)大(da)幅(fu)減(jian)少(shao)。

正(zheng)所(suo)謂(wei)，Speed Is All You Need！

論(lun)文(wen)地(di)址(zhi)：https://arxiv.org/abs/2304.11267

谷歌最新提(ti)出的方(fang)法(fa)是通(tong)用的，可(ke)以(yi)对所有(you)扩散模型的改(gai)進(jin)，並(bing)非(fei)僅(jin)針(zhen)对特(te)定(ding)設(she)備(bei)实现的。

通過(guo)实驗(yan)結(jie)果(guo)發(fa)现，三星S23 Ultra和(he)iPhone 14 Pro的整(zheng)體(ti)图像生成時(shi)間(jian)分別(bie)减少了52%和33%。

这意(yi)味(wei)著(zhu)(zhe)，一部(bu)手机裝(zhuang)下(xia)一个生成式(shi)AI模型的未(wei)來(lai)更(geng)近(jin)了。

從(cong)3080到一部手机

當(dang)前(qian)，將(jiang)大型扩散模型合(he)并到任(ren)何(he)APP中的一个關(guan)键考(kao)慮(lv)因(yin)素(su)是，模型将在何處(chu)執(zhi)行選(xuan)擇(ze)。

在一个消(xiao)費(fei)級(ji)设备上部署(shu)模型的好(hao)处是，較(jiao)低(di)的服(fu)務(wu)成本(ben)、改善(shan)扩展(zhan)性(xing)、還(hai)可以離(li)線(xian)，并且(qie)能(neng)改善用戶(hu)隱(yin)私(si)。

22年(nian)，Stable Diffusion剛(gang)刚发布(bu)的第(di)一个版(ban)本，最初(chu)只能緩(huan)慢(man)运行在RTX 3080上。

Stable Diffusion有超(chao)过10億(yi)的參(can)數(shu)，DALL-E是120亿，以後(hou)隨(sui)着扩散模型的发展，参数量會(hui)逐(zhu)漸(jian)增(zeng)加。

由(you)於(yu)设备計(ji)算(suan)和内存資(zi)源(yuan)的限(xian)制(zhi)，因此(ci)在运行时帶(dai)来了諸(zhu)多(duo)挑(tiao)戰(zhan)。

在沒(mei)有精(jing)心(xin)设计情(qing)況(kuang)下，在设备上运行这些(xie)模型可能会导致(zhi)，由于叠(die)代(dai)去(qu)噪(zao)过程(cheng)和过多的内存消耗(hao)，輸(shu)出内容(rong)延(yan)遲(chi)就会增加。

此前，也有研究实现了将Stable Diffusion成功部署到设备上，但(dan)仅局(ju)限于特定的设备或(huo)芯(xin)片(pian)組(zu)。

对此，谷歌研究人员对大型扩散模型提供(gong)了一系(xi)列(lie)实现优化，这些模型在配(pei)备 GPU 的移(yi)動(dong)设备上实现了迄(qi)今(jin)為(wei)止(zhi)报道的最快(kuai)推(tui)理(li)延迟。

在不使用INT8量化的情况下，对于一張(zhang)512x512的图片进行20次(ci)迭代，Stable Diffusion 1.4的推理延迟低于12秒。

具(ju)体是如(ru)何实现的呢(ne)？

GPU感(gan)知(zhi)优化

在论文中，研究人员側(ce)重的是使用大型扩散模型，然(ran)后完(wan)成从文本描(miao)述(shu)生成图像的任务。

雖(sui)說(shuo)论文中，部分討(tao)论是研究者(zhe)为Stable Diffusion特定结構(gou)所提出的优化建(jian)議(yi)，但这些优化可以很(hen)容易(yi)推廣(guang)到其(qi)它(ta)大型扩散模型上。

研究人员表(biao)示(shi)，当用文本提示进行推理时，这个过程包(bao)含(han)根(gen)據(ju)所需(xu)的文本描述，應(ying)用額(e)外(wai)條(tiao)件(jian)来指(zhi)导反(fan)向(xiang)扩散。

具体来说，Stable Diffusion的主(zhu)要组成部分包括(kuo)：文本嵌(qian)入(ru)器(qi)（Text Embedder）、噪聲(sheng)生成（Noise Generation）、去噪神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)（Denoising Neural Network，aka UNet），以及(ji)图像解(jie)碼(ma)器（Image Decoder）。

如下图所示：

Stable Diffusion中主要组件及其相(xiang)互(hu)作(zuo)用的示意图

下面(mian)，我(wo)們(men)分别介(jie)紹(shao)一下这幾(ji)个组成部分，各(ge)部分间的关系参照(zhao)图。

· 文本嵌入器：

利(li)用CLIP模型对文本提示y进行编码，生成一个高(gao)維(wei)嵌入向量τθ(y)，将文本提示的語(yu)義(yi)封(feng)装进去。該(gai)嵌入被(bei)当作去噪神经网络的输入，为逆(ni)向扩散的过程提供指示。

· 噪声生成：

给潛(qian)在空(kong)间提供随机噪声z，该噪声作为逆向扩散过程的起(qi)始(shi)點(dian)。

· 去噪神经网络：

该网络被设计为近似(si)p(z|y)形(xing)式的条件分布，利用条件去噪自(zi)动编码器θ(zt, t, τθ(y))（denoising autoencoder）。每(mei)次迭代t采(cai)用UNet架(jia)构。

同(tong)时，交(jiao)叉(cha)註(zhu)意机制（cross-attention mechanism）被用来操(cao)作潜在空间和文本嵌入向量，在迭代过程中預(yu)測(ce)z的去噪版本。

· 图像解码器：

逆行扩散过程在潜在空间中进行。一旦(dan)这个过程完成，图像解码器D被用来从潜在矢(shi)量中重建RGB图像。

研究人员在整个UNet架构中实现了群(qun)组歸(gui)一化（Group normalization，GN）。

这種(zhong)归一化技(ji)術(shu)的工(gong)作原(yuan)理是将特征(zheng)图（feature map）的pipeline劃(hua)分为较小(xiao)的组，并对每个组进行獨(du)立(li)的归一化，使GN对批(pi)次大小的依(yi)賴(lai)性降(jiang)低，更適(shi)合于各种大小的批次和各种网络结构。

应用公(gong)式①，每个特征值(zhi)

被归一化为其所屬(shu)组的组均(jun)值

和方差(cha)

。

（公式①）

研究人员并没有依次执行上述提到的重塑(su)、平(ping)均值、方差和归一化的所有操作，而(er)是以GPU Shader的形式设计了一个特别的程序(xu)，在一个GPU命(ming)令(ling)中执行所有这些操作，無(wu)需中间流(liu)程。

这裏(li)先(xian)介绍一下Gaussian Error Linear Unit（GELU）。

GELU作为模型中普(pu)遍(bian)存在的激(ji)活(huo)函(han)数，包含許(xu)多数值计算，如乘(cheng)法、加法和高斯(si)誤(wu)差函数，如公式②所示。

研究人员弄(nong)了一个專(zhuan)門(men)的Shader来整合这些数值计算及其伴(ban)随的分割(ge)和乘法操作，使其在一次繪(hui)图調(tiao)用中完成执行。

（公式②）

穩(wen)定扩散中的文本/图像變(bian)換(huan)器有助(zhu)于对条件分布P(z|τθ(y))进行建模，这对文本到图像的生成任务至(zhi)关重要。

然而，自我/交叉注意力(li)机制在处理長(chang)序列时遇(yu)到了困(kun)難(nan)，因为它们的时间和内存復(fu)雜(za)性是平过方的。在论文中，研究人员介绍了兩(liang)种可能的优化，旨(zhi)在缓解这些计算瓶(ping)頸(jing)。

一种是Partially Fused Softmax，另(ling)一种是FlashAttention。

下面仅以Softmax为例(li)。

上图是在注意力模塊(kuai)中，优化过的softmax实现。

虛(xu)线以上的流程图描述的是直(zhi)接(jie)在矩(ju)陣(zhen)

中应用softmax的初始实现。

虚线以下的展示的則(ze)是修(xiu)正后的模块（紅(hong)色(se)部分）。

總(zong)而言(yan)之(zhi)，论文中研究人员提出了一整套(tao)优化方案(an)，可以在各种设备上执行大型扩散模型时，共(gong)同達(da)到了突(tu)破性的延迟数字(zi)。

这些改进扩大了模型的通用性，并提高了在各种设备上的整体用户体验。

12秒，業(ye)界(jie)領(ling)先

为了評(ping)估(gu)改进后的模型，研究人员分别在三星S23 Ultra (Adreno 740) 和iPhone 14 Pro Max (A16) 进行了一组基(ji)準(zhun)测試(shi)。

作为去噪神经网络，UNet是计算需求(qiu)最高的组件。

研究人员提供了执行單(dan)次迭代的UNet所需的延迟数据，以毫(hao)秒为单位(wei)测量，图像分辨(bian)率(lv)为512x512。

此外，他(ta)们记录了运行时生成的中间张量在「Tensor」列中的内存使用情况，以及为保(bao)存模型權(quan)重分配的内存在「Weight」列中的使用情况，均以兆(zhao)字節(jie)为单位。

請(qing)注意，内存管(guan)理器通过重用中间张量的缓沖(chong)區(qu)来优化内存占(zhan)用。

如表中数据顯(xian)示，第一行显示了在公共Github倉(cang)庫(ku)中使用内部OpenCL内核(he)实现，但没有任何优化的结果。

实现之后的结果，并且研究者在没有任何优化的情况下使用内部OpenCL内核。

第2-5行，分别逐个啟(qi)用每个优化：

Opt. Softmax：部分融(rong)合的softmax和优化的softmax减少步(bu)驟(zhou)

S-GN/GELU：用于组归一化和GELU的专用内核

FlashAttn.：FlashAttention实现

Winograd(All)：采用Winograd卷(juan)積(ji)

随着每个优化的启用，实验结果发现延迟逐步减少。

與(yu)基线相比(bi)，在两种设备上都(dou)觀(guan)察(cha)到了显著的总体延迟降低：三星S23 Ultra 降低52.2%，iPhone 14 Pro Max降低32.9%。

此外，研究人员还评估了在三星S23 Ultra进行文本到图像输出端(duan)到端延迟。

进行了20次去噪迭代，生成一张512x512图像，实现了不到12秒的业界领先结果。

可見(jian)，在没有数据連(lian)接或雲(yun)服务器的情况下，在手机上本地运行生成式人工智能模型，将開(kai)辟(pi)了许多可能性。

谷歌最新研究给出了一种全(quan)新方案。

参考资料(liao)：

https://arxiv.org/abs/2304.11267

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/12zclus/d_google_researchers_achieve_performance/返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看(kan)更多

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