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优质模型网站推广新上映_app推广(2024年12月抢先看)

内容来源：尹娜SEO所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

优质模型网站推广

chatGAP在网购领域的五大创新应用 chatGAP是一款基于自注意力机制的语言生成模型，专为口语化对话设计，在自然语言处理领域的短文本生成和语音识别任务中表现出色。将其应用于网购领域，可以带来许多新的应用发现和创新。以下是一些主要优势： 𐟎‰ 提高用户体验：chatGAP模型能够更智能、自然地与用户进行交互，帮助用户更快、更准确地找到所需的商品，从而提高对购物网站的满意度和忠诚度。 𐟛’ 精准推荐商品：通过chatGAP模型的语义理解能力，网购平台可以更精准地匹配用户的购物需求，推荐更合适、更贴心的商品或服务。 𐟓ˆ 提高营销效果：chatGAP模型可以自动根据用户的回复生成针对性的商业推广文案，使得促销活动更加有效、更有吸引力。 𐟒𜠩™低客服成本：利用chatGAP模型可以自动解决和回答用户的常见问题，降低客服团队的人力成本和工作压力。 𐟎 定制化服务：通过chatGAP模型的个性化语义解析能力，可以对不同用户提供个性化、差异化服务，例如，提供更加贴心的建议或者给予更优惠的价格。综上所述，将chatGAP模型应用于网购领域，可以有效地提高用户的体验，推动网购体验的升级，还可以为网购平台提供更加优质的服务，增强其核心竞争力。基于chatGAP模型的网购应用还有很大的创新空间和潜力待挖掘，可以提供更加个性化的电子商务服务，从而拓展电子商务领域的应用场景。

充分运用社区矫正监督模型提质增效刑事执行检察监督集宁区人民检察院自创建社区矫正法律监督模型以来，始终秉承“依托数据、贴近业务、重在应用”的理念，注重大数据法律监督模型的应用和推广，以数字赋能法律监督，推动刑事执行检察工作高质效发展。近日，通过调取到的集宁区公安机关近几个月作出的行政处罚及刑事处罚数据，与社区矫正对象、被剥夺政治权利罪犯数据进行碰撞对比，发现一名被剥夺政治权利罪犯在被剥夺政治权利期间有刑事拘留记录。带着筛查出的线索，我院刑事执行检察部门人员前往辖区派出所进行调查核实，发现监管人员在监管该名被剥夺政治权利罪犯期间，未认真落实监管责任，只是通过打电话了解其情况，未对其进行实地走访、入户、调查核实和年度考核，没有认真落实监管措施和监管责任，监督不力致使其处于脱离监管状态，并重新涉嫌犯罪。我院已向公安机关下达纠正违法通知书进行纠正，并建议今后严格落实监管措施和监管责任，避免脱管、漏管及重新犯罪的发生。公安机关已采纳我院建议，对被剥夺政治权利罪犯档案重新进行梳理，及时分析研究存在的问题、制定整改落实方案，并要求管区民警严格按照新方案从严落实管控措施。在今后的工作中，我院将持续加强监督模型的推广及运用，不断完善模型功能，挖掘优质案源线索，实现法律监督与数字检察的深度融合，助推刑事执行检察监督提质增效。

中国海洋经济博览会和深圳全球海洋中心城市论坛聚焦蓝色可持续海洋经济。 “洋流、鱼类资源和海洋生态系统没有国界。在应对气温和海平面上升、海洋污染、海洋酸化、过度捕捞和生物多样性丧失等问题时，我们也同样没有国界。” 戴伟恩大使阁下在中国海洋经济博览会开幕式上强调，如果没有可持续性，我们就不可能拥有蓝色经济。大使很高兴向自然资源部副部长孙书贤介绍了康士伯数字展台和礼诺航运新船模型。“很高兴推广挪威公司的高科技、优质、创新的解决方案，这些解决方案将有助于确保海事行业的绿色未来。”

百度种草5步走，品牌如何脱颖而出？很多人对百度种草的理解，还停留在找KOL发笔记的阶段。在平台流量红利期，确实如此，品牌只要找点达人发笔记，就能看到一些效果。但现在，百度上的竞争越来越激烈，流量红利早已消耗殆尽。如果品牌仍然只停留在找KOL发笔记上，除非你在投入预算上有绝对优势，否则很难再激起什么水花。那么，如何在百度上有效种草呢？今天，我将基于过去操盘50+一线品牌的经验，分享一套科学的百度种草方法论。 STEP1：选出潜力品 𐟔 首先，品牌需要选出有潜力的产品。这不仅仅是看产品的功能或价格，还要考虑目标用户的需求和市场的竞争情况。只有选对了产品，才能在后续的步骤中事半功倍。 STEP2：跑优质内容模型 𐟏ƒ‍♂️ 接下来，品牌需要测试和优化内容模型。这包括标题、描述、图片等元素的组合。通过多次测试，找到最能吸引用户的内容模型，然后进行大规模推广。 STEP3：科学选达人 𐟑助€‰择合适的KOL是非常关键的。品牌需要根据自己的目标用户和产品特点，选择那些有影响力、有信誉的KOL进行合作。这样不仅能提高种草的效果，还能减少不必要的投入。 STEP4：FS投放放大 𐟚€ 在找到合适的KOL后，品牌需要通过付费投放来放大效果。这包括在KOL的笔记中插入广告、提供赞助等方式。通过这种方式，品牌可以更快地扩大曝光度和影响力。 STEP5：电商平台承接 𐟛’ 最后，品牌需要在电商平台上承接这些流量。这包括优化店铺页面、提供优惠券等方式。通过这些措施，品牌可以将流量转化为实际的销售和用户粘性。通过以上五个步骤，品牌可以在百度上实现有效的种草。希望这套方法论能帮助到正在探索百度种草的品牌们！

百度流量四大漏斗，作为搜索营销中关键的数据分析模型，详细描述了从展现到最终订单形成的过程中，用户流量如何逐渐缩减的现象。以下是该模型的详细解读： 1️⃣ *百家号漏斗**：展现量是用户在搜索时，账户内符合条件的关键词触发展示创意的次数。它是漏斗的最顶层，反映了广告被曝光的机会。影响展现量的因素众多，包括关键词的搜索量、账户结构、预算、推广地域及时长等。优化展现量需要合理设置关键词、提高账户质量得分，并根据用户搜索习惯调整推广策略。 2️⃣ *慧播星漏斗**：点击量是基于展现量而产生的用户行为，是用户对广告产生兴趣并主动点击的结果。点击率（点击量/展现量）是衡量广告吸引力的关键指标。优化点击量需要关注关键词的质量度和出价，同时制作吸引眼球的创意，确保广告内容与用户需求高度相关。 3️⃣ **智能体漏斗**：访问量是指用户点击广告后实际访问网站页面的次数。尽管点击量增加，但并非所有点击都会转化为访问，因为用户可能因网站加载速度慢、页面设计不佳等原因离开。因此，提升网站性能、优化页面布局和内容、提高用户体验是增加访问量的关键。 4️⃣ **度小店漏斗**：订单量是用户访问网站后，经过一系列互动和决策最终形成的购买行为。从访问量到订单量的转化过程中，存在多种因素可能导致用户流失，如商品信息不透明、购物流程繁琐、支付方式不便等。为了提升订单量，需要不断优化商品信息、简化购物流程、提供便捷的支付方式，并加强客服团队建设，提高服务质量。综上所述，百度流量四大漏斗模型为搜索营销提供了系统的数据分析框架，帮助企业更好地理解和优化营销过程，从而提升流量转化率和整体营销效果。#电商精英联盟# #衡水短视频# @百度君

【中宣部电影局与中国银联签署战略合作框架协议，赋能电影消费】根据协议，双方将在电影消费惠民补贴、支付便利化、市场营销、海外推广、数据模型开发应用等方面深入合作，着力提升电影消费者获得感与满意度，携手推动金融支持电影产业高质量发...

"杉姆ⷥ‡𙥇𘦛𜢢365老周""冰冷的40亿"……不熟悉科技圈的观众不一定看得懂360首部短剧的梗，但反转的剧情还是熟悉的配方。 11月27日晚，360大厦A座报告厅被布置成电影院，网红、媒体以及360集团创始人周鸿祎的投资人朋友笑声不断。舞台上、直播间同步播放的是老周首次参演的短剧《重燃人生之隐世黑客惊艳全球》。他再次强调，用短剧推广360AI新产品纳米搜索是临时起意，并建议以后各公司宣传产品要短剧化。至于短剧中推广的纳米搜索，是360的多模态内容创作引擎。当下，大模型进入应用竞争阶段，老周豁出去了。无厘头又认真 "我提心吊胆地坐在台下观察附近的观众，看有没有人有不适感。"播完短剧周鸿祎上台"自黑"。台下和直播间观众的情绪一致，"360承包了我们的笑点和知识点"。 "这次完全是意外，就像上次我卖迈巴赫一样，不是有意策划的。"他又一次解释。由头是不久前老周在世界互联网大会乌镇峰会上接受的一次采访，"有记者问我喜欢看什么综艺，我随口搪塞说看短剧，开了个玩笑说看的是‘20岁霸道总裁爱上50岁保洁阿姨’，当天各大媒体就报道说周鸿祎沉迷于短剧，结果公司市场部拍马屁，策划了一个短剧"。草台班子，一天讨论剧本、一天拍摄，周鸿祎惊讶于短剧制作的快节奏。这部短剧讲述的是归国青年龙小帅和沈心怡开发AI产品的故事，剧情不时出现有 CEO山姆ⷥ奧‰𙦛𜥒Œ特斯拉CEO马斯克名字谐音的人物，提到的"40亿"则调侃了小米创始人雷军"最落魄的时候，只剩下银行卡里冰冷的40亿"，现场的科技圈人士笑得前仰后合。周鸿祎扮演的是红帽黑客联盟的"365老周"，和两位主角合作开发"纳米搜索"。用他的话说，当晚的发布会"算是最特别的，形式离谱又合理，内容无厘头又合理"。截至北京商报记者发稿，该剧在红果免费短剧平台的热度是9.5万，周鸿祎抖音直播间有59.5万点赞，微博直播间有9.1万观看。并不爱看短剧之所以拍短剧，不是老周一时兴起，"我其实也不爱看短剧，但用户喜欢看，用户在哪里，我们就应该在哪里"。根据《中国微短剧行业发展白皮书（2024）》，截至2024年6月，我国微短剧用户规模5.76亿人，占整体网民的52.4%，呈稳步增长态势。不仅当晚，周鸿祎已多次表达短剧是趋势，要把产品推广植入短剧，"花几十万元拍部短剧，如果能有几百万播放，真的比任何广告都划算，为了公司的产品宣传，我也就豁出去了，这次我要替中国企业家打个样，我觉得以后各公司宣传产品要短剧化"。 "短剧的确是趋势，但我认为360这次选择用短剧做推广，还是因为产品属性比较匹配，这款产品是面向用户的，适合短剧营销，加上老周已经熟悉网红玩法，这个节点比较恰当。"比达分析师李锦清告诉北京商报记者。在短剧中，360多次植入纳米搜索的使用场景，在家庭场景里，家长可将需要给孩子讲解的习题拍照搜索，由纳米搜索为孩子讲解，老年人在看到电视购物推荐的产品后，可通过纳米搜索的拍照搜索功能对该产品的实际功效和价值进行核实，避免上当受骗。在现场，周鸿祎还展示了纳米搜索在点餐吃饭环节的应用，通过纳米搜索拍摄食材即可生成相应菜单及做法，并给出食物含有的热量。在电商场景中，不懂英文的素人只要对着产品拍摄一张照片，就可以借助纳米搜索生成一段英文带货文案。 AI+搜索北京商报记者了解到，纳米搜索还允许用户自定义生成视频的语音，系统提供了多种语音选项，除了可以使用"声音大使"李雪琴、徐志胜的声音生成一段"脱口秀"式视频外，也支持用自己或家人、朋友的声音生成视频，实现对老人和儿童的陪伴。简单来说，纳米搜索可以一站式完成"搜、学、写、创"，一切皆可生成视频。打破了传统搜索引擎"搜索后呈现网上已有的图文和视频"的固有模式。 "大模型必须和场景结合才能发挥价值"，这是周鸿祎此前提出的理念，搜索则是公认的适合大模型结合的场景。当天下午，猎豹移动董事长兼CEO傅盛在和北京商报记者等媒体交流时直言，"搜索应用肯定算是一个大模型应用的好方向。实践表明，在越清晰、垂直的场景用大模型做一个任务的时候，只要能够对应得足够清晰，它的爆发力是很强的，搜索正是这样一件事。今天基本上国内大模型App也都加了搜索"。一边是科技界同行对AI+搜索的肯定，一边是亲自出镜、投资人和企业家朋友友情出演，纳米搜索上新日的热度不低。 "你准备怎么介绍这个短剧""就多说说短剧里的纳米搜索呗"……发布会结束，多位网红边走边讨论，或许这种热度还将继续。北京商报记者魏蔚 #热点引擎计划##动态连更挑战#

生成式AI在市场活动中的应用。到2025年，大型组织发出的外向营销信息中将有30%是合成生成的。在营销中应用GenAI的方法要点总结：产品体验：使用GenAI来增强或创造产品体验。视频亮点：生成视频内容的亮点。付费广告：在付费广告中使用GenAI来提高吸引力。头像和虚拟影响者：创造虚拟形象或影响者进行品牌推广。 2D/3D模型：创建用于营销的二维或三维模型，包括面部和身体。摄影创作：使用GenAI生成或增强摄影作品。音频/视觉：生成或编辑音频和视觉内容。测试数据和网站代码：使用GenAI生成测试数据和网站代码。训练数据和数据资产：利用GenAI处理事件、销售点和行为数据。编程：使用GenAI进行编程任务。语言：使用GenAI生成营销文案、主题行、问答、故事叙述等。设计：设计3D模型和数字孪生，以及活动亮点。「大模型」「人工智能」「人工智能超话」「aigc」

精读SEM+ANN论文，干货满满！嘿，大家好！今天我们来聊聊如何精读一篇关于SEM（结构方程模型）和ANN（人工神经网络）的论文。这篇文章的重点是解读方法，具体的SPSS设置和ANN报告可以参考之前的帖子哦。背景𐟓š 随着机器人在各个行业的应用越来越广泛，教育领域的机器人采用也逐渐成为关注点。然而，关于机器人如何在高等教育中广泛推广以及影响其使用的具体因素，尤其是在发展中国家，仍然缺乏深入研究。研究目的𐟔 本文旨在探索影响学生在高等教育中采用机器人的因素。通过整合“统一技术接受与使用理论（UTAUT2）”和“任务技术匹配（TTF）”模型，创建了一个新的理论框架。核心目标是揭示机器人功能与教育任务之间的匹配程度，分析哪些因素最能影响学生的使用意图。研究对象𐟑劧 ”究对象为阿联酋高等教育机构的大学生，共收集了177份问卷。样本包含本科生和研究生，男女比例相当。问卷调查涵盖了与机器人使用体验、技术适配度、学习动机等相关的变量。研究方法𐟔슦•𐦍𖩛†方法：研究采用了在线问卷调查，利用Google Forms向高等教育学生分发了调查链接。问卷分为两部分：第一部分收集学生的基本信息（如性别、年龄、教育背景、机器人使用经验等），第二部分则包含衡量八个变量的量表题目。理论模型与假设：研究结合UTAUT2模型（包括绩效期望、努力期望、社会影响、促进条件和享乐动机）和TTF模型（个人技术匹配和任务技术匹配），提出了9个假设，并去除了与学生个人支出或习惯相关的变量（如价格价值和习惯）。数据分析方法： SEM-ANN混合模型：效度和信度检验：通过构造信度（CR）、Cronbach’s Alpha和平均方差抽取量（AVE）评估模型的信度和效度。具体操作流程：问卷设计：基于UTAUT2和TTF的理论模型，设计量表题目，采用五级Likert量表（从1到5，表示“非常不同意”到“非常同意”）。数据收集与整理：通过便利抽样法收集177份有效问卷。 SEM模型验证：使用PLS-SEM（偏最小二乘法结构方程模型）评估模型的路径系数、方差解释力（Rⲯ𜉥’Œ变量间的因果关系。 ANN模型分析：使用多层感知器神经网络（MLP），利用两层隐藏层分别对行为意图和努力期望进行建模。利用交叉验证法（10折交叉验证）计算均方根误差（RMSE），并通过敏感性分析确定影响行为意图的关键因素。总结𐟓 这篇文章真的是干货满满，从背景到研究目的、研究对象和方法，每一个环节都做得非常细致。特别是数据分析部分，结合了SEM和ANN两种模型，真的是既有深度又有广度。希望这篇精读能帮到大家，让我们一起在学术的道路上不断进步吧！

【「AI带货你会购买吗」】某东北网红继红薯粉条虚假宣传后，又被打假博主曝光其带货的“油污净”缺斤少两，这一系列情况引发了网友对网红大主播带货的信任危机。在这种情况下，如果从选品到带货都由AI大模型介入，凭借其精准的数据处理和分析能力，在选品环节严格把控产品质量、筛选优质商品，在带货环节以客观理性且高效的方式进行推广，你会支持吗？

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