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OCPC,全称为“Open Cooperative Programmatic Committee”,即开放式合作编程委员会。它是一种广告营销策略,旨在通过与外部广告主合作,提升广告活动的效果和回报。在UC头条领域,OCPC已经取得了显著的成果,为广告主带来了更好的展示效果和投资回报率。OCPC的核心原理是通过实时竞价机制,将广告主的投放预算分散到多个媒体渠道,以获取更高的曝光量和更低的点击成...
UC头条广告投放,如何通过超级汇川平台对微信小游戏进行引流?微信小游戏优质标题&创意方向创意关注点长期兴趣|矛盾/对比|重大事件|切身利益|符合态度游戏特征游戏类型(休闲/三国/经营养成)(国风/二次元/Q版)游戏画风(游戏玩法(卡牌/回合制)游戏受众(性别年龄画像)创意形式类UCG短剧|品牌向广告片|游戏角色故事/言论明星/素人实拍短剧|游戏实录创意内容吸睛点(夸张手法/画面/颜色)引导玩...
UC头条广告投放,如何通过超级汇川平台对微信小游戏进行引流?微信小游戏基建数量建议账户受单账户流量边际效应限制,账户数量决定消耗上限,因此账户数量越多,理论可消耗上限越高(亦受大盘总量影响)计划最小竞价单位,积累数据越多越易获量,因此单计划积累关键数据(CTR、CVR、深度CVR等)尤为关键创意决定广告位覆盖及用户兴趣度(CTR),」且受去重规则影响,因此差异化广告内容及样式的使用和覆盖,既...
UC头条广告投放,如何通过超级汇川平台对微信小游戏进行引流?微信小游戏超级汇川引流起量操作指南。微信小游戏和传统APP投放最大的不同是广告链路非常短,从点击广告到进入小游戏只有一步跳转,具有“即点即玩”的优势微信小游戏投放链路锦帆落地页投放链路1.制作锦帆落地页步骤:新建站点->选微信组件->微信小程序->path链接,将小程序原始ID、Path、APPID填写在组件信息中2.创建转化并完成...
本期小编将为大家介绍UC头条超级汇川分匹配模式出价工具常见问题的解决方案。常见问题1、使用分匹配出价功能后,单元内关键词的精确、短语、广泛匹配模式将如何出价?答:使用分匹配出价单元内的关键词出价将作为出价基数,根据单元内设置的“精确匹配系数:短语匹配系数:广泛匹配系数”乘以相应的系数。如:关键词“A” 广泛匹配出价=关键词“A”原出价*广泛匹配系数。2、使用分匹配出价功能后,原有关键词是什么...
为了方便控制关键词覆盖的流量范围,UC头条超级汇川平台推出了分匹配出价工具。接下来我们一起来看看吧!产品背景为便于控制关键词覆盖的流量范围,卧龙系统提供三类匹配模式支持广告主选择。1)精确匹配:可获得最针对性的点击访问,获得潜在客户的范围较窄。2)短语匹配:中庸;相对精确较灵活相对广泛针对性更强。3)广泛匹配:接触广泛受众群众,点击访问针对性不足 。   各匹配模式的特征单独匹配模式不足满足...
UC头条超级汇川样式高展工具使用过程你都有遇到过哪些问题呢?你知道如何解决吗?常见问题1:计费规则是什么?答:当关键词匹配目标样式参与竞价时,出价变为原始出价*溢价系数,仍按照GSP计费,对不设置分样式出价的样式不受影响。2:出价系数设置多少合理?答:目前系统支持设置1~3范围内的系数,系数设置越高,目标样式展现的概率越大,但由于是GSP计费,单次点击价格未必会一定升高,但从整体来看ACP会...
一提到UC‍浏览器广告就绕不过阿里巴巴旗下超级汇川,今天我们来了解一下超级汇川的营销产品工具之一样式高展!产品介绍存在痛点:1、高级样式推广面临的问题:展现概率低 。“为什么黄金地带总是没法稳定展现,展现的都是普通创意?”2、想展现A高级样式,却展现了B“出了个新样式我想试试,为什么总是展现原来的高级样式?”解决问题:样式高展工具通过优化不同样式的出价提升指定样式创意的展现概率 。1、在关键...
一提到UC头条就绕不过阿里巴巴旗下超级汇川,今天我们来了解一下超级汇川的工具之一商盾使用过程中常见的问题!常见问题1、策略屏蔽中的策略是怎么对整个账户生效的?答:只要某访客命中了广告主设置的某个策略,那么不管该访客当天再搜索什么词,都不会再展现该广告主账户内的任何推广内容。2、为什么取消了原计划级IP排除功能?答:原计划级的IP排除看起来对屏蔽控制地更精细,但实际上并不能帮您彻底解决恶意点击...
一提到UC头条就绕不过阿里巴巴旗下超级汇川,今天我们来了解一下超级汇川的工具之一商盾!产品背景       由于无线端IP不固定的特性,单纯依靠手工IP排除无法完全满足广告主屏蔽恶意广告展现的诉求,广告主对自定义展现策略来屏蔽低质展现的功能需求强烈。产品介绍商盾工具同时为广告主提供了策略屏蔽访客功能和手动屏蔽访客功能。  访客策略屏蔽:通过为账户设置展现策略屏蔽恶意访客,为策略设置一个固定的...
UC头条广告推广,卧龙推广助手之数据报告介绍。1.5 基础数据报告:计划报告        规则同账户报告。所选时间范围内支持TOP排行榜数据和TOP增降榜数据显示。        TOP排行榜默认按照计划消费倒排,支持选择展现量、点击量、点击 率、平均点击价格等指标排序。        TOP增降榜显示选择时间和对比时间内发生大幅增降的TOP计划数据。所选时间,若已选对比时间显示该对比时间...
UC头条广告推广,卧龙推广助手之数据报告介绍。数据报告        广告主登录或管家、客服账户选中某投放账户后,可以查询对应账户的各层级数据报告,包括账户报告、计划报告、单元报告、关键词报告、创意报告、搜索词报告等。        点击顶部栏“数据报告”卡片,数据报告在左侧以树形结构展示,右侧展示具体数据报告内容。整体分为数据实时概览、基础数据报告和地域搜索报告。        对于数据报...
UC头条广告推广,卧龙推广助手之通用功能介绍。1.9 通用功能1.9.1 查找       账户树顶部支持输入关键字模糊匹配搜索目标计划与单元。各层级物料列表顶部支持条件筛选,选中某条件后,列表即展示该条件下的物料信息。不同层级可筛选的条件不同:       计划:支持筛选全部物料、未发布的本地更改、有错误的物料;       单元:支持筛选全部物料、未发布的本地更改、有错误的物料、关键词为...
UC头条广告推广,卧龙推广助手之高级创意、数据报告介绍。1.7 高级创意        高级创意支持图文混排、图文双子链、黄金地带、Android-App强样式、Android多APP、行业高级样式、爆款展台、星云横幅、服务预订、产品详情、猎户、IOS-App强样式、IOS多APP13种创意类型。其中,Androidapp类创意在添加时支持选择从平台端应用库中自动添加或手动添加两种方式。1....
UC头条广告推广,卧龙推广助手之普通创意介绍。1.5 普通创意        普通创意的编辑、删除、上传、还原、复制、剪切、粘贴操作流程同推广计划。1.5.1 添加普通创意 点击“添加”,在弹窗左侧账户树中可选择目标单元,在右侧编辑区中填写创意标题、创意描述、访问网址、显示网址、状态。创意填写内容支持在预览区显示。        支持选择锦帆站点,选择锦帆站点后,仅允许引用或删除不能修改站点...

uc头条广告推广!让你轻松玩转AIGC广告图像

发表时间:2023-08-10 19:07


背景介绍

AIGC 的迅猛发展,使AI广告图像生成成为可能。在uc头条广告推广过程中,相较传统的画图过程,AI作图更为高效,在节约成本的同时,可以大幅提高广告图的多样性。


目前市面上大部分图像生成模型都是基于 diffusion 技术,开源的代表作是 stable diffusion 模型。SD模型凭借其出片速度快、画质精美,深受广大创作者的喜爱,而因其生成未本地化、可控性/稳定性不佳等原因,同产品化仍有距离。


AIGC的工作内容主要是,以扩散模型为核心生成引擎,整合多种技术组装成图像生成的流水线,确保产出高品质、可直接用于uc头条广告推广的广告图像。


uc头条广告推广

stable diffusion 基础结构


思路设计

AI制图的出现几乎颠覆了原有的制图技术,影响了众多插画师、原画师、设计师的发展方向。AIGC的特点是高效、自动化,但缺少人工干预,生成的效果难以把控。


AIGC在研究和学习了传统的制图工艺技术后,提出了AI制图的生产流程,主要包括两个阶段:自动制图、质量筛选。


uc头条广告推广

AI vs. 传统制图:广告图生产流程


1. 批量生成


其中,自动制图以 Stable Diffusion 模型的生成能力为核心,主要由三部分组成:① 图像前处理 ②训练扩散模型 ③搭建出图流程


前置组件


  • 首先,根据输入的文案要求,映射到不同生产流水线,构建后续的任务队列和调度过程。


  • 其次,解析、筛选、泛化提示词,确保生成内容在模型支持的范围内。


  • 最后,解析好的提示词及其他输入(如有,例如图片、视频等)写入生成队列,等待生成。


扩散模型


扩散模型是生成能力的发动机,通过对模型的训练、改造,可以增强其生成能力。对模型的影响主要包括:①数据训练 ②模型改造两种方式


  • 数据训练

    通过收集图像、prompt pair 对,来增强模型在特定数据领域的能力,如:收集场景类图文对,生成更本土化的场景类图像(乡村、街道、健身房等)


  • 模型改造

    - 微调网络结构,如:dreambooth 微调网络,学习电商实体,推理阶段可通过 prompt 控制产出多种风格的电商产品图像

    - 增加子网络,如:lora 学习子网络,学习人物实体,推理阶段可通过 prompt 控制产出不同发式、衣着、姿态、场景 的人物图像

后置组件


图像生成好了,还需围绕模型产出搭建后处理流程,以补足模型的能力,提高出图率。模型后置组件主要包括以下几种


  • 二次处理:对已有的图像进行元素组合、画风变换、背景变换等.


  • 图像裁剪:调整图像尺寸,以适应不同业务场景的需要。


  • 要素编辑:对已有图片进行文字编辑、增加logo、水印等工作。

2. 质量筛选


尽管模型已经做过定制化的优化训练,其出图的成功率仍然较低,因此需要对于批量产出的图片素材进行质量筛选,目前主要是人工筛选,后续规划会有三个阶段。


  • 模型初筛:应用通用风险模型,目标检测模型等检测图像问题。


  • 图像优化:使用商业价值模型评估图像质量,获取商业价值较高的图像集合优先使用。


  • 人工抽审:应用审核、物料标注人力来对最终集合进行复审、抽审,以确保图像的可用性。


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