im电竞·(中国)官方网站巨量广告升级版:巨量引擎下一代创意型自动化投放平台战场白热化。一方面,互联网流量增长趋缓与营销环境的复杂,带来学习成本、决策难度、人效压力的飙升;另一方面,大量的同质化素材与计划堆积,“碰运气”与“内卷”,不断压低广告主的投放效果天花板。更健康、确定、持续的效果营销增长,成为共性诉求。
对此,巨量广告升级版,作为巨量引擎下一代创意型自动化投放平台,通过打造创意驱动、高度自动、极简操作、营销经营协同的投放系统,让企业获得更友好的投放体验,带来更极 致的投放效率与效果,助力经营者长效增长,实现平台、用户、广告主三方共赢。
好的素材内容可以成为对用户更有用的信息,是效果广告增量真正的动力之源。放大素材的杠杆效率、鼓励更多的好创意素材产生,更能有力提升广告跑量。
巨量广告升级版重构了以创意素材为核心的竞价机制、升级了创意探索策略,让系统对视频/图片、信息流标题文案、落地页、产品卖点、创意组件等全量广告素材,自动进行组合搭配、在线优选、充分探索;同时,针对精排与投放阶段的素材流量扶持,帮助广告主提升广告跑量能力,充分释放素材潜能。此外,从素材效率、素材质量、素材多样性3大方向,进行创意生态策略迭代,鼓励优质、首 发素材,让优质、创新度高的素材成为跑量素材。某金融类广告主在巨量广告升级版的投放测试中,头部素材跑量效率提升了21%。
与此同时,巨量广告升级版针对创意提供了更完善的工具,助力更好的创意产生。在素材制作阶段,针对热点与趋势的创意灵感洞察、创意智能生成等素材生产工具,帮助广告主提升素材质量;投放环节,广告主可根据平台对素材的竞争力分析与指导,在投放中及时调优素材、提高跑量潜力;投后复盘时,度的素材价值复盘,让广告主精细化拆解素材潜力、科学指导后续生产与投放。
过往依靠手动创建大量计划的投放,不仅占用了投手们大量的精力,且由于投放经验的深浅、投放策略的组合差异,“玄学”式的干预操作让投放效果起伏不定,而通过深化自动化能力的应用,用系统的学习与运算能力则可以提升投放的效率与效果。
针对游戏下载、线索收集的行业场景,巨量广告升级版提供了全自动的投放解决方案——UBA(游戏自动化投放)、UBL(线索智投)。把游戏/车型/楼盘/家居商品作为投放管理的单位,由系统基于商品的行业特征,自动展开学习与跑量探索,让广告主设置投放时间与定向、明确投放目标、表达目标预算与出价、做好创意素材,即可用更稳定的成本、更快地拿到更多转化,无需创建广告计划、无需全天盯盘,人效与效果双双提升。根据实验数据显示,使用UBL进行投放,创编时间缩短3/4,车系ARPU提升50%+;使用UBA可以实现30%的跑量能力提升,同游戏roi提升可达20%。
在手动投放链路中,巨量广告升级版也提升了基础的自动化应用水平,通投智选、Nobid(最 大转化出价)、CBO(预算择优分配)、账户优选起量等单点自动化能力,可以有效帮助投手优化师提升投放效率。
由于投放创编过程中,需要完成大量复杂的要素设置,抬高了经营者们效果广告的学习成本与入局门槛。巨量广告升级版优化了投放流程,让操作设置更简单、所见所动更贴近广告主生意需求。
首先是简化了复杂的定向操作步骤。围绕销售线索、应用推广、小程序、电商店铺、快应用、原生互动、动态商品7大推广场景,巨量广告升级版简化创编链路,只需完成“项目-广告”2个层级即可开启投放,的定向在“项目”层级中一次设置即可重复使用,在“广告”层级中则重点针对创意进行创编与表达。
其次让广告要素可以灵活调整。投放过程中,投放者可以对效果不佳的单个素材随时启停、编辑替换,不需要对广告进行整体的改动编辑;由于创意与出价都在“广告”层级,广告主可以针对不同的创意素材类型,差异化调整预算与出价策略进行探索。
另外巨量广告升级版也提供了自定义报表工具,广告主可根据自己的需求与习惯,灵活组合指标形成更方便观测分析的看板。
随着互联网流量红利见顶,过往单一买量的增长方式正在质变,从单次的流量转化延伸到可以复利的长效生意增长至关重要。
巨量广告升级版打通了原生经营阵地与原生投放基建的能力与数据,从生意场景出发打造原生广告产品,让自然流量和付费流量的协同,提升单次广告投放的跑量,根据测试数据显示,投放原生广告的广告主账户跑量能力可以实现翻倍提升。同时,广告带来的用户也可以在抖音个人号、企业号沉淀成为粉丝,让广告主可以通过更多的内容强化触达,提升粘性、持续激发商机。
另外,巨量广告升级版强化了产品库的建设,依托于行业产品库的结构化数据,可以让投放系统更好地理解营销目标,让跑量效果得到进一步的、持续的优化。
效果广告投放已经迈入下一个世代,让广告实现用户价值与商业价值的高度统一,是未来必然的方向。让广告成为对用户有用的内容,才能持续扩充广告的价值和广告加载率;让数字广告的投放更智能、更简单、更贴近生意,广告才能成为更多企业增长的助推器。
巨量广告升级版目前正逐步面向各行业广告主全量开放,同时不断完善产品能力建设,作为巨量引擎下一代创意型自动化投放平台,用创意驱动生意、让自动提升效益、用极简推动普惠、让广告深入经营,助力更多经营者实现更确定的营销效果与生意增长。
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字节跳动旗下巨量引擎推出了一款智能短视频脚本工具,免费供抖音商家使用,可以帮助商家快速生成符合抖音标准的带货短视频,系统将为商家智能分析视频,锁定高光帧和拆解黄金公式,仅需20秒即可根据内容公式或自定义功能,自动生成爆款带货短视频脚本,商家使用智能短视频脚本工具后GMV提升了58%。巨量引擎还推出了一款名为智能成片的AIGC产品,这是一款AI智能混剪
高通今日发布了适用于XR和AR平台的最新芯片:SnapdragonXR2Gen2和AR1Gen1。混合现实应用的直通视频延迟为仅有12毫秒。尽管市场上已经有一些智能眼镜产品,但带有显示屏的智能眼镜仍然是一个小众产品。
DialMe是一个旨在改善面试流程的性平台im电竞。DialMe的目标是摆脱传统的文字填写表格方式是通过人工智能引导真实对话,为您提供深入的见解。这些见解可以用于产品改进、市场研究以及用户体验的提升。
今日,高通宣布为下一代智能PC计算平台推出全新的命名体系——骁龙X系列。骁龙X系列芯片基于下一代定制高通OryonCPU核心打造,适用于笔记本电脑,旨在与苹果的定制芯片AppleSilicon竞争。在为下一代智能PC计算平台推出全新命名架构前,高通几年前曾为其智能手机芯片组引入一种新的命名惯例。
根据技术分析师JeffPu的说法,苹果的下一代iPhone16Pro和iPhone16ProMax将配备高通最新的蜂窝调制解调器X75,从为设备提供更快速、更节能的5G连接。在本周与投资公司海通国际证券的一份研究报告中,Pu表示,iPhone16Pro和iPhone16ProMax将配备高通的SnapdragonX75调制解调器。苹果应该在2024年9月宣布iPhone16系列,所以距离设备发布还有很多时间。
高通下一代智能PC计算平台将采用全新命名体系——骁龙X系列。2024年将成为PC行业的转折点,骁龙X计算平台将带来更高水平的性能、AI、连接和电池续航。高通解释了命名的由来。
NVIDIARTX40系列、AMDRX7000系列这一代显卡都已经布局完毕下一代还要等差不多两年,至少NVIDIABlackwell在路线年才会推出明年来一波Super系列?2021年就第一个曝出Blackwell这个代号的曝料高手kopite7kimi给出的最新说法称,Blackwell不会明显增加GPC、TPC等计算单元的数量,CUDA核心数自然也不会大幅提升,但是会在基础架构上做出巨大的革新。GB20x系列游戏卡核心,应该还是单芯片,这倒是和AMDNavi31/32不一样。
北京时间2023年10月4日,诺贝尔基金会宣布将2023年的诺贝尔化学奖授予麻省理工学院教授MoungiG.Bawendi、哥伦比亚大学教授LouisE.Brus和美国纳米晶体科技公司科学家AlexeiEkimov,以表彰他们在发现和合成量子点方面做出的开拓性贡献。图片来源:TheMoscowTimes恰巧,稍早前的2023年4月,利亚德与赛富乐斯联合发布了全球首款4K162英寸QLED直显大屏,首次实现了将量子点应用于超100英寸的MicroLED直显大屏。相信在不久的将来,这两个技术结合的产品将走进千家万户。
OneTrust是信任情报领域的市场领袖,他们在最新的TrustWeek活动中推出了一系列创新技术,旨在帮助组织管理信任计划的复杂性,更好地理解和激活数据,降低风险,协作跨数据孤岛,以及超越合规性。这些创新功能涵盖了隐私和数据治理、GRC、道德与合规性,以及ESG和可持续发展。-改进的洞察仪表板和问答驱动的小部件,帮助客户发现计划洞察,跟踪计划成功和识别瓶颈。
Opera浏览器最新版本引入了升级版的AI工具Aria,旨在让用户更轻松地与人工智能互动,以提高查询和内容创作的效率。Aria的新工具“Refiner”具备“重用”和“改述”的功能,使用户可以更灵活地优化AI的输出。这个升级让Opera浏览器在AI领域的创新更加引人注目,为用户提供了更好的互动体验。
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Deep floyd是一个开源的文本到图像模型im电竞,具有高度的写实性和语言理解能力。它由一个冻结的文本编码器和三个级联的像素扩散模块组成:一个基础模型用于根据文本提示生成 64x64 像素的图像,以及两个超分辨率模型,分别用于生成分辨率逐渐增加的图像:256x256 像素和 1024x1024 像素。模型的所有阶段都利用基于 T5 transformer 的冻结文本编码器来提取文本嵌入,然后将其输入到一个增强了交叉注意力和注意力池化的 UNet 架构中。这个高效的模型在性能上超过了当前的最先进模型,在 COCO 数据集上实现了零样本 FID 得分为 6.66。我们的工作强调了级联扩散模型的第一阶段中更大的 UNet 架构的潜力,并展示了文本到图像合成的一个有前途的未来。
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