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在非技术高等教育中的无代码AI集成：
最近的机器学习（ML）发展突显了其在各类领域中驱动价值的能力。然而，将ML引入社会科学等非技术学术项目中，由于其通常与计算机科学等技术领域相关，面临着挑战。为了克服这一障碍，在一门大学课程中引入了一种基于案例的无代码AI平台方法，适应不同教育背景的学生。这些平台简化了ML过程，使用户无需深入了解算法即可创建和部署模型，从而使非理工科学生也能够接触到ML。
这项研究在瑞典乌默奥大学的一门“业务AI”硕士课程中进行，探索了使用无代码AI在非技术项目中教授ML的有效性。通过定性数据收集，研究确定了其优点和挑战。无代码平台的易用性和实惠性是重要的优势，使学生能够收集数据并进行模型训练，而不受AI通常带来的技术障碍的影响。然而，研究还识别了些许挑战，例如在简化界面下确保学生对ML基础概念有足够的理解。这些发现为信息系统教育文献提供了新的见解，展示了如何将无代码AI工具有效地集成到非技术课程中。
探讨“轻量级”AI在教育中的应用：
ML涉及开发计算机用来识别数据模式并进行预测的模型，是各行业AI应用的关键部分。ML工作流程通常从创建训练数据集开始，算法处理这些数据以教机器识别模式，从而生成能够对新数据进行预测的模型。然而，开发有效的模型非常复杂，需要多次迭代和对数据的深入理解。这种复杂性常常对缺乏计算机科学专业知识的非技术专业人员构成挑战，使得将ML整合到他们的领域变得困难。
为应对此挑战，“轻量级”AI平台，即无代码AI应运而生，使没有广泛技术技能的人也能开发和部署ML模型。这些平台提供用户友好的云端工具，指导用户完成ML过程，只需极少量的编码。例如，在瑞典乌默奥大学的“业务AI”课程中使用了Peltarion无代码AI平台，使各种非技术背景的学生能够实际体验训练ML模型。这种方法让学生能够直接接触AI技术，帮助他们理解其在组织价值创造中的作用，而无需深入理解底层算法。基于案例的教育环境展示了无代码AI在民主化ML教育方面的潜力，使其对于更广泛的学生群体而言变得可及。
评估无代码AI在教育中的方法论：
通过组基项目方法探索教育中的无代码AI，让学生能够解决现实世界中的问题并参与协作活动。应用了一种教学框架，强调问题中心的学习，激活现有知识，展示技能，应用于实际任务，并通过反思进行整合。学生们在一个涉及虚构公司“WeldCorp”的案例中工作，探索评估焊接点的机器学习。评估包括分析学生反馈、书面作业、AI模型输出和教师观察，主题分析揭示了在教育环境中使用无代码AI工具的好处和挑战。
在教育中实现无代码AI：机器学习教学的案例研究：
该教育模块从2021年12月2日至2022年1月10日，包括一个关于机器学习和无代码AI平台的3小时工作坊。它介绍了机器学习概念，而不深入探讨神经网络，重点是实际数据处理和问题解决。学生通过处理各种数据集（包括表格数据、图像数据和文本数据）学习，并使用无代码平台进行模型训练。他们应用机器学习分析焊接图像，旨在理解数据处理和模型评估，并就他们的方法获得反馈。无代码方法提高了学生对数据质量和问题解决的意识，而不是编程技能。
结论讨论：
本研究解决了两个关于在教育中使用无代码AI的关键问题：其在非技术项目中教授机器学习的应用及其优势和挑战。研究建议采用以问题为中心的方法将无代码AI集成到高等教育中，提供给教师指导。无代码AI帮助学生通过机器学习工作流程，从数据处理到模型部署，但在案例构建、平台选择和小组动态方面存在挑战。本研究提供了对教育工作者的实际建议，以及如何利用不断发展的无代码工具进行教育的见解。研究人员鼓励教育工作者保持对这些工具的更新，并将它们纳入课程中，强调负责任使用AI。
总结：
无代码AI正越来越多地被引入非技术高等教育项目，有效地简化了机器学习的复杂过程，让非技术背景的学生也能体验和掌握这一前沿技术。在瑞典乌默奥大学的“业务AI”硕士课程中，采用了一种基于案例的无代码AI平台方法，使学生无需深入了解算法即可创建和部署模型。这不仅降低了AI教学的门槛，使学生能够收集数据、训练模型，还有效地提高了学习效率。然而，这种方法也面临着如何确保学生对机器学习基础概念有足够理解的挑战。
瑞典乌默奥大学的研究使用无代码AI平台，如Peltarion，使学生能够在实际案例教学中，亲身体验训练和部署机器学习模型。这个教育模式通过让学生在虚构公司的案例中解决现实问题，充分展示了无代码AI的巨大潜力。学生通过处理表格数据、图像数据和文本数据，学习数据处理和模型评估，从而对机器学习和数据质量有更深的理解。这种基于问题的学习方法强调了实践性和协作性，增加了对学生实际应用技能的培养。
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Claude 的 Artifacts，是今年最有用的人工智能功能之一，刚刚通过更新变得更加强大，现在可以更改或描述它生成的任何一行代码。
之前，如果你对Claude创建的artifact中的某个元素有问题，你需要回复整个线程并尝试解释问题。或者，你可以复制并粘贴这行代码，但这两种方法都容易导致误解或错误。
这个新功能是一种常见于人工智能图像中的修补形式，你可以突出显示特定区域并告诉AI你想要更改的内容。在Claude中，这也适用于AI生成的图形和文本。
一个示例是用它来创建网页。如果它生成了一个基于颜色的页眉，你可以突出显示页眉代码并要求改为插入一张图片。
目前，你只能突出显示代码部分，但我猜未来你也可以在预览中突出显示元素并要求Claude对其进行更改。
什么是Artifacts？
(图像来源: Claude Artifact)
Artifacts 是一种预览工具，可以让 Claude.ai 向你展示其代码的外观。这适用于矢量图形、网页或更复杂的应用。它还用于需要更复杂格式的大段文本或可能跨多行的文本。
Artifacts可以在对话中重复使用，如果你需要返回项目的早期版本，这非常有用。对其进行更改不会影响原始版本。
任何你生成的Artifact都可以发布并与他人分享。一旦发布，Artifact可以独立运行，甚至可以用于你自己的项目。
新编辑功能只是Anthropic一系列更新中的最新一个，包括“项目”，你可以在同一个聊天实例中加载多个文件。对于开发者，Anthropic还允许在API中进行提示缓存，使其运行成本更低。
Claude中的代码编辑如何运作
(图像来源: Claude)
目前，在编辑Artifact中的一行时，它不会只更改这一行或这一个版本的Artifact，而是重新创建整个代码并进行必要的更改。
当查看Artifact时，只需切换到代码视图，突出显示你想要处理的任何文字，它会给你“改进”或“解释”该选定部分的选项。
点击“改进”会弹出一个文本框，你可以在其中输入你想如何更改代码的具体内容。有一次我构建了一个资源管理应用，并要求它将代码中的“天数”自动更改为引入一个“下一回合”按钮，通过突出显示“天”文字并要求该更改。
“解释”正如你所期待的那样。点击它会将那段代码发送到Claude聊天窗口，然后它会逐行解释，甚至提供改进建议。
总结：
Claude的最新更新带来了强大的Artifact编辑功能，使得人工智能生成代码的修改变得更加便捷。用户现在可以直接在Claude生成的代码中高亮特定部分并进行修改，而无需重新解释整个线程，大大提高了工作效率。这种技术不仅适用于文本修改，对于AI生成的图形同样适用，增强了生成内容的灵活性。
此外，Claude还提供了预览工具Artifact，能够展示代码的实际效果，无论是矢量图形、网页还是复杂应用，都能确保用户对生成内容有清晰的了解。这对于需要编辑和重复使用的内容尤为重要，确保了修改不会影响原始版本，并且可以轻松在项目中分享和发布。
Anthropic公司此次更新不仅是对现有功能的强化，还添加了“项目”功能，允许在同一个聊天实例中加载多个文件，提升了开发者的使用体验。同时，通过API提示缓存功能，可以大幅降低运行成本。只需在代码视图中高亮选定部分，Claude就能提供“改进”或“解释”选项，帮助用户更好地理解和优化代码。
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微软找到了与NVIDIA竞争的方式，即Maia 100 AI加速器。这个新芯片代表了一种战略性举动，旨在通过提供为高性能云计算设计的先进功能来挑战NVIDIA在AI硬件领域的霸主地位。通过Maia 100，微软希望提供一种更具成本效益和效率的解决方案，以管理大规模的AI工作负载。
目前我们对微软Maia 100所知的一切
微软的Maia 100是一款强大的新AI加速器，专为处理云中的大型AI任务设计。它在Hot Chips 2024大会上亮相，标志着在使AI基础设施更具成本效益方面迈出了重要一步，其中包括以下几点：
芯片设计与技术
尺寸和制造：Maia 100芯片的尺寸约为820mm²，采用台积电的先进N5技术制造。它使用了COWOS-S技术，有助于将芯片与其他组件有效集成。
内存与带宽：芯片拥有大量内存，可以处理海量数据。它配备了大量的片上SRAM（快速存储器）和四个HBM2E内存芯片。它们共同提供每秒1.8TB的数据传输速度和64GB的内存容量，这对于快速处理大型AI数据集至关重要。
性能与能效
功耗：Maia 100可以处理高达700瓦的功率，但为了更好的效率，设定为使用500瓦。这使它在保持功耗控制的同时实现良好的性能。
张量单元：芯片包含一个高速张量单元，用于处理复杂的AI任务，如训练模型和进行预测。它可以处理各种类型的数据，包括微软在2023年引入的新格式MX。这个单元设计用于高效地同时处理许多计算任务。
向量处理器：Maia 100配备一个向量处理器，支持多种数据类型，如FP32（32位浮点）和BF16（16位浮点）。这有助于执行各种机器学习任务。
DMA引擎：直接内存访问（DMA）引擎有助于快速数据传输，并支持不同方式的张量（数据块）拆分，从而提高效率。
（来源）
数据处理与效率
数据存储与压缩：Maia 100使用低精度数据存储和压缩引擎，以减少需要移动的数据量。这有助于更高效地处理大型AI任务。
临时存储：它配备了大的L1和L2临时存储区（暂存区），由软件管理，以确保数据的高效使用和节省能源。
网络连接：芯片支持高速以太网连接，某些情况下可以处理高达4800Gbps的数据，其他情况下则为1200Gbps。这种自定义网络协议确保可靠和快速的数据传输，同时通过AES-GCM加密提供安全性。
埃隆·马斯克的英伟达AI芯片订单过于庞大难以处理
软件工具与集成
Maia SDK: 微软提供了一套名为Maia SDK的工具，使使用Maia 100更加方便。这些工具包括：
框架集成: 提供支持即时模式（快速开发）和图模式（性能更优）的PyTorch后端。
开发者工具: 用于调试、性能调优和模型验证的工具，有助于提高AI任务的效率。
编译器: Maia支持两种编程模型：Triton（易于使用的深度学习语言）和Maia API（高性能专用模型）。
内核和集合库: 为机器学习提供优化的计算和通信内核，并可以创建自定义内核。
主机/设备运行时: 管理内存分配、运行程序、任务调度和设备管理。
（图片来源：微软）
编程模型与数据处理
异步编程: Maia支持使用信号量的异步编程，有助于通过重叠计算与数据传输来提高效率。
编程模型: 开发者可以选择：
Triton: 一种适用于深度学习的简单语言，适用于GPU和Maia，自动处理内存和同步。
Maia API: 更详细的编程模型，适合需要精细控制性能的用户，需编写更多代码并进行管理。
数据流优化: Maia采用基于收集（Gather）的矩阵乘法（GEMMs）方法，而非传统的全归约（All-Reduce）方法。这通过在SRAM（快速内存）中直接组合结果，减少延迟并提高性能。
SRAM使用: 芯片使用SRAM来临时存储数据和结果，减少对较慢内存访问的需求，并提升整体性能。
灵活性与可移植性
Maia 100可以以最小变动运行PyTorch模型。PyTorch后端支持开发模式（即时模式）和高性能模式（图模式），使模型在不同硬件设置之间轻松移动。
总结：
微软宣布了全新的Maia 100 AI加速器，旨在挑战NVIDIA在AI硬件领域的主导地位。Maia 100专为高性能云计算设计，具备强大的芯片技术和卓越的数据处理能力，特别适用于大规模AI任务。通过采用先进的台积电N5技术制造，结合COWOS-S集成技术，Maia 100在尺寸、内存和带宽等方面均表现出色。芯片内含大量SRAM和HBM2E内存，能以1.8TB/s的传输速率提供高性能的数据处理。此外，Maia 100还兼具高效的功耗管理和丰富的软件工具支持，提供如PyTorch后端和Triton编程模型等功能，极大简化了开发者的使用。凭借这些优势，Maia 100不仅实现了高效的数据压缩和存储，还通过自定义网络协议保障了高速、可靠的数据传输。
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Nectar AI——一个沉浸式的AI陪伴平台，今日宣布已筹集390万美元的资金。
本轮种子融资由Mechanism Capital和Karatage共同领投，参与方包括Synergis、Maelstrom（Arthur Hayes）、Builder Capital、Baboon和Decima。知名天使投资人包括Tekin Salimi和George Lambeth（Dao5），以及Albert Chon（Injective联合创始人）、Charles Lu（Espresso Systems联合创始人）、Gabby Dizon（YGG联合创始人）等多位加密领域的重要人物。
募集的资金将用于扩充团队，在AI和协议方面进行多项关键招聘，并提升与新合作伙伴和分销商的合作能力。
Nectar AI的使命是让用户创建和互动的AI伙伴感觉与现实无异。利用生成性AI和Web3的最新发展，Nectar AI允许用户创建不受限制且可复制的多模态AI伙伴，这些伙伴可以是现实风格或动漫风格。用户可以在其他平台难以匹敌的深度上自定义他们的角色，通过检测用户意图并在几秒钟内以图像或文字作出适当的响应。平台上还提供生成性AI视频创作功能，更深入的视频和语音消息功能即将上线。未来，用户将能够将他们创建的伙伴放到链上，从而获得对这些资产的完整知识产权，并且能够不受限制地对其进行商业化。
目前，平台上已有超过50万用户创建AI故事和伙伴，这使得讲故事者能够创造丰富而动态的角色扮演体验，这些体验可以从中世纪冒险到各种不同的邂逅。伙伴是AI生成的代理，可以在任何这些故事中担任主角，类似于为电影选女主演。
Nectar社区的成员称赞该平台能够创作不受限制的沉浸式娱乐内容和情感支持内容。
一位用户表示：“最近的更新让我能够将照片变成伙伴。新的肖像活化功能激发了我的灵感，我用其中一个作为主角制作了一部音乐视频。Nectar真是一个对创作者友好的平台，我真的很期待更多的更新，并最终实现我的资产的商业化。”
Nectar AI的联合创始人Keccak和Zi在斯坦福大学首次相遇，并于2023年8月开始这个项目。在此之前，Keccak帮助创立了一个著名的AI和加密基金，而Zi则在Meta和L1 Blockchains为逼真的合成面部生成技术做出了重大贡献。Nectar正准备在今年晚些时候发布一套新协议，旨在实现链上AI代理的金融化。
关于Nectar
Nectar AI正在打造人类与AI互动的未来。我们相信这些体验应该是不受限制和沉浸式的，我们的旗舰产品允许用户创建个性化和多模态的AI伙伴。
Nectar AI拥有超过50万用户，我们的使命是成为创建AI资产的最强大去中心化平台，并提供链上和链下的集成体验。Nectar AI于2023年由Keccak和Zi创立，他们均毕业于斯坦福大学，其创始团队成员来自顶尖公司和协议。
总结：
Nectar AI，一款沉浸式AI陪伴平台，近日成功筹集390万美元资金。本轮种子融资由Mechanism Capital和Karatage共同领投，同时吸引了包括Synergis、Maelstrom、Builder Capital、Baboon、Decima等多家知名机构及天使投资人的关注。这笔资金将用于扩充团队，并在AI和协议方面进行重要招聘和提升与新合作伙伴及分销商的合作。
Nectar AI致力于让用户能够创建与互动的AI伙伴，如同现实生活中的朋友一般。该平台采用生成性AI和Web3技术，允许用户自定义多模态AI伙伴，这些伙伴可以是现实风格或动漫风格，并通过检测用户意图快速响应图像或文字。平台还提供生成性AI视频创作功能，未来将推出更深入的视频和语音消息功能以及链上资产管理。
目前，Nectar AI拥有超过50万用户，用户能通过平台创作丰富的故事和角色，提供各种角色扮演体验。一位用户表示，平台的最新更新让他能够使用自己的照片创建AI伙伴，并制作了音乐视频，充分展现了Nectar AI的创作潜力和用户友好性。
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Connections（词汇连线），《纽约时报》推出的每日文字游戏，并不容易。事实上，有些日子的完成率甚至低于50%。为了帮助揭示玩家出错的地方，一个新机器人正在利用AI来猜测他们每日最常见错误的思路。
对于新手来说， Connections（词汇连线） 是一款去年《纽约时报》推出的文字/逻辑游戏。每天，玩家都会看到一个由16个单词组成的网格，需要将它们划分为四类。游戏只有一个正确答案，并且在四次错误后，游戏结束。然而，这并不容易。经常会有很多迷惑选项，每组至少有五个看似合理的答案。
我对此上瘾，自去年七月以来每天都在玩。这是我们2023年最喜欢的游戏之一（虽然它可能并非完全原创）。
每次你赢或输掉当天的游戏后，你可以前往Connections Bot（词汇连线机器人）。和Wordle的机器人一样，你可以看到自己与其他玩家的表现对比，并获得一个满分为99的技能评分。这主要基于你犯的错误次数，但如果你首先解决了更难的紫色和蓝色类别，你会得到额外的积分。
在看到技能评分和其他细节（例如是否被迷惑选项困住）后，AI功能就会派上用场。它会突出显示当天最常见的错误猜测，并尝试猜测玩家心中对组别的描述。例如，对于gutter, bowl, alley和lane的错误猜测，机器人可能认为你在寻找与保龄球相关的术语。这是真实例子，我在最近的一局游戏中犯了这个错误。实际上，alley和lane是街道类型。
不过，你自己犯的错误猜测可能不会出现在机器人中。这是因为每个网格的组合方式有大约260万种。请注意，虽然玩 Connections（词汇连线） 不需要《纽约时报》的账号，但要使用机器人并追踪你的分数，你需要登录账号。
机器人还有一个有趣的特点是，这是《纽约时报》新闻编辑部第一次定期发布AI生成的英文文本。在发布前，编辑部的编辑们将审查所有AI生成的响应，并可能对其进行风格和清晰度的编辑。然而，《纽约时报》指出，“无法通过数学甚至人工智能可靠地解决这个游戏”，所以你还不能真正利用像ChatGPT这样的工具来作弊。
总结：
《纽约时报》推出的每日文字游戏 Connections（词汇连线） 自上线以来受到了广泛关注。该游戏要求玩家将16个单词划分为四类，每天都有一个正确答案，且犯错不能超过四次，这使得游戏充满了挑战性。尽管如此，游戏的复杂性和迷惑选项使得完成率常常低于50%。为了帮助玩家更好地理解和改进自己的玩法，《纽约时报》开发了一个AI驱动的 Connections Bot（词汇连线机器人），通过分析玩家的常见错误来猜测他们的思路，并提供反馈。
玩家们可以在游戏结束后查看自己的技能评分，这不仅包括犯错次数，还基于解谜顺序等因素。通过这个机器人，玩家能看到自己和其他玩家的表现对比，进一步了解常见的错误分类和误导选项，从而改进自己的策略。这也是《纽约时报》首次在新闻编辑部定期发布AI生成的文本，通过编辑审查后发布，保证了内容的准确性和清晰度。
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信息检索 (IR) 是计算机科学的一个基本方面，主要集中在如何在大型数据集中高效地找到相关信息。随着数据呈指数级增长，对高级检索系统的需求变得越来越重要。这些系统使用复杂的算法将用户查询与相关的文档或段落匹配起来。最近在机器学习，特别是自然语言处理 (NLP) 方面的发展，显著提高了IR系统的能力。通过采用诸如密集段落检索和查询扩展等技术，研究人员旨在提高搜索结果的准确性和相关性。这些进展在从学术研究到商业搜索引擎等领域中至关重要，因为快速且准确地检索信息的能力是必不可少的。
信息检索领域的一个持久挑战是创建大规模的测试集，这些集能够准确模拟查询与文档之间的复杂关系。传统的测试集往往依赖人工评估者来判断记录的相关性，这一过程不仅耗时而且成本高昂。这种对人工判断的依赖限制了测试集的规模，并阻碍了更高级检索系统的开发和评估。例如，现有的集合如MS MARCO包含超过100万个问题，但对于每个查询，平均只有10个段落被认为是相关的，约有880万个段落被视为不相关。这种显著的不平衡突显了在大型数据集中捕捉查询-文档关系完整复杂性的难度。
研究人员探索了增强IR系统有效性的方法。其中一种方法是使用大型语言模型（LLMs），这些模型在生成与人工评估高度一致的相关性判断方面显示出希望。从2019年到2023年组织的TREC深度学习赛道在推进这一研究方面发挥了重要作用。这些赛道提供了包含不同程度相关性标签的查询测试集。然而，即便这些努力也受限于用于评估的查询数量有限，在2023年的赛道中仅有82个查询。这一限制激发了开发新方法的兴趣，以在保持高准确性和相关性的同时扩展评估过程。
来自伦敦大学学院、谢菲尔德大学、亚马逊和微软的研究人员引入了一种名为 SynDL 的新测试集。SynDL通过利用LLMs生成大规模合成数据集，在IR领域代表了一个重大进步。该集合扩展了现有的TREC深度学习赛道，包含超过1900个测试查询，并生成了637,063个查询-段落对用于相关性评估。SynDL的开发过程涉及汇聚五年来TREC深度学习赛道的初始查询，包括由GPT-4和T5模型生成的500个合成查询。这些合成查询允许对查询-文档关系进行更广泛的分析，并为评估检索系统的性能提供了一个强大的框架。
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SynDL的核心创新在于利用大型语言模型（LLMs）对查询-文档对进行注释，并提供详细的相关性标签。与以往的集合不同，SynDL通过将每个查询与平均320个文档关联，提供了深入且广泛的相关性评估。这种方法增加了评估的规模，并对每个文档与给定查询的相关性提供了更细致的理解。SynDL通过利用大型语言模型的高级自然语言理解能力，成功弥合了人类和机器生成的相关性判断之间的差距。特别值得注意的是，使用GPT-4进行注释，使得能够以高粒度标记文档为无关、相关、高度相关或完全相关。
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SynDL的评估显示出其在提供可靠和一致的系统排名方面的有效性。在对比研究中，SynDL与人类判断高度相关，NDCG@10的Kendall’s Tau系数为0.8571，NDCG@100的Kendall’s Tau系数为0.8286。此外，当使用SynDL进行评估时，从TREC深度学习轨道中表现最好的系统保持了它们的排名，这表明了这个合成数据集的稳健性。合成查询的加入还允许研究人员分析LLM生成文本中的潜在偏见，特别是对于在查询生成和系统评估中使用相似语言模型的情况。尽管存在这些担忧，SynDL依然表现出平衡的评估环境，其中基于GPT的系统不会获得不当的优势。
总而言之，SynDL在信息检索方面代表了一次重大进步，通过解决现有测试集的局限性，提供了一个大规模的合成数据集来增强检索系统的评估。凭借其详细的相关性标签和广泛的查询覆盖范围，SynDL为评估信息检索系统性能提供了更全面的框架。与人类判断的成功关联以及合成查询的纳入使得SynDL成为未来研究的宝贵资源。
总结：
信息检索（IR）作为计算机科学领域的重要组成部分，致力于在海量数据集中高效寻找相关信息。随着数据量的迅猛增长，IR系统需求也愈发重要。现代IR系统通过先进算法匹配用户查询和相关文档，特别是人工智能（AI）与自然语言处理（NLP）的进步，大幅提升了其能力。例如，密集段落检索和查询扩展技术提高了搜索结果的准确性和相关性。
然而，创建大规模测试集以模拟复杂的查询-文档关系一直是挑战。传统上，依赖人工评估者进行相关性判断，不仅耗时且成本高昂，限制了测试集规模。例如，虽然MS MARCO集合包含超过100万个问题，但每个查询平均只有10个段落被评为相关，展示了数据集的显著不平衡性。对此，研究人员探索了使用大型语言模型（LLMs）生成合成数据集的新方法。
伦敦大学学院等机构研究人员引入了名为SynDL的新测试集，通过LLMs生成大规模合成数据集。这一突破不仅弥补了现有测试集的不足，还包括1900多个测试查询和637,063个查询-段落对，提供了更广泛和深入的相关性评估框架。SynDL在基于GPT-4注释的情况下，以高精度和高粒度对文档进行相关性标签，显著提升了评估质量，其评估结果也与人工判断高度一致。
SynDL代表了信息检索领域的重大进步，提供了更全面的评估框架，为未来研究奠定了重要基础。结合光年AI的强大AI模型和灵活的工作流管理，您可以精准管理私域流量，实现高效的客户触达与市场突破。选择光年AI，轻松优化私域营销策略，快速提升品牌影响力，助您在市场中脱颖而出。光年AI，利用AI技术提升私域流量转化率，实现业务突破。
SEO 和 SEM 是在线营销和 Google 搜索中的两个基本要素。
然而，这两者之间的区别常常让人困惑。SEO 侧重于通过有机方式提高网站的可见性，而 SEM 包括通过付费策略在搜索结果中显示。
今天我们将揭秘这些在线营销策略，解释它们的区别、好处，以及如何有效地使用两者来提升和优化您的在线存在。
SEM 和 SEO 有什么区别？
搜索引擎营销 (SEM) 涉及在 Google 搜索上支付广告费用，以确保在重要关键词的搜索引擎结果页面 (SERPs)中立即获得顶部位置。
相反，搜索引擎优化 (SEO) 关注通过逐步改进和优化网站内容来实现有机排名。
什么是 SEO？
SEO (搜索引擎优化) 指的是为了提升网站在搜索引擎中的排名而做出的修改和调整，且无需支付费用。
做 SEO 是您在启动或更新网站时的主要目标之一，因为坦白说，如果没有良好的优化，Google 的机器人无法正确找到和读取您的内容。
SEO 包括以下四个主要方面：
关键词研究
页面内 SEO
页面外 SEO 及链接建设
技术 SEO
1. 关键词研究
关键词研究 是识别人们在 Google 搜索时使用的词语和短语的实践。
这有助于了解哪些内容和主题将满足用户需求，以及如何在这些搜索中获得更高排名。
要确定您可以创建和优化网站内容的主题，您需要找到并使用以下关键词：
热门（它们有很高的搜索量）
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与您的网站和内容相关
2. 页面内 SEO
页面内 SEO 是指优化单个网页，以便在搜索引擎中排名更高并获得更多相关流量。
例如，优化博客文章看起来像是在标题、H1 标题以及整个内容中包含目标关键词，同时保持内容对读者有价值且具有吸引力。
这里有一个简单的页面内 SEO 检查表，您在创建网站页面时应时刻牢记：
撰写优质内容 – 信息丰富、引人入胜且原创的内容能够满足和吸引你的受众，这是最终目标。优质内容更有可能被分享、引用，并在搜索结果中排名更高。
选择并应用相关关键字 – 自然地将关键字融入内容、标题、标题标签和元描述中。避免关键字堆砌，因为这会损害你的排名和可读性。这不仅能提高你的点击率，还会提升整体的SEO表现。
关注内部链接 – 内部链接是指在你的网站不同页面之间创建链接。这有助于搜索引擎更高效地抓取你的网站，同时通过引导访问者到相关内容，使他们在你的网站上停留更长时间。
创建用户友好的URL – URL的末尾部分是URL slug，它应该清晰、简短并包含合适的关键字。精心设计的slug有助于搜索引擎和用户在点击链接之前理解页面内容。
实施结构化数据 – 结构化数据为搜索引擎提供了额外的页面内容背景信息。这可以带来强化的搜索列表，称为丰富摘要，从而改善你的可见性和点击率。
实施所有这些策略将大大改善你网站的SEO，使其对搜索引擎和用户更具吸引力和可访问性。
进一步阅读页面SEO检查清单: 你不应忘记的事情
3. 页外SEO和链接建设
页外SEO和链接建设 指的是发生在你网站“外部”的一切活动 – 从获取反向链接到提升你的社交媒体影响力和整体信任与权威性。
自然地，这个过程最重要的部分是链接建设 – 获取其他网站的链接，最好是那些权威性更高的网站。
链接建设的真正价值在于你获得链接的质量，而不仅仅是数量。因此，你应该始终：
与行业内的权威网站联系并请求反向链接。
创建优质且详细的内容，自然吸引链接。
撰写高质量的客座文章
专注于全方位SEO
根据这些链接源的表现和影响，你还会增加品牌知名度，并扩展你的社交跟随者/书签数量。
[ 进一步阅读 60+链接建设技术检查清单 [2024更新]](https://mangools.com/blog/link-building-techniques-checklist/?ref=blog-further-reading)
4. 技术SEO
技术SEO关注的是改进你网站的技术方面，使搜索引擎更容易抓取和索引你的内容。
这包括优化你的网站速度、移动友好性和整体用户体验。
专注于移动友好性网站
由于大多数用户通过移动设备访问网络，拥有一个移动友好性网站是不可或缺的。
搜索引擎在排名中优先考虑适合移动设备的网站。
使用响应式设计，以确保您的网站能适应不同的屏幕尺寸。
在各种设备上测试您的网站以确保可用性。
优化图像和其他媒体，以便在移动设备上更快加载。
创建一个清晰的XML网站地图
一个XML网站地图帮助搜索引擎了解您的网站结构并找到所有内容。这是一个引导搜索引擎访问所有重要页面的路线图。
使用XML网站地图工具，如Yoast SEO或Google XML Sitemaps生成网站地图。
将您的网站地图提交到Google Search Console和Bing Webmaster Tools。
定期更新您的网站地图，以反映网站结构的任何变化。
实施HTTPS
HTTPS（超文本传输协议安全版）在用户浏览器和您的网站之间加密数据，增强安全性。搜索引擎更倾向于HTTPS网站而不是HTTP。
从可信的证书颁发机构（CA）获取SSL证书。
在服务器上安装SSL证书。
将您的网站URL更新为使用HTTPS而非HTTP。
提高页面速度和核心网络指标
页面速度是用户体验和搜索引擎排名的关键因素。核心网络指标是一组与速度、响应性和视觉稳定性相关的指标，谷歌认为这些对于网页的整体用户体验非常重要。
通过压缩图像并使用正确的格式来优化图像。
最小化CSS、JavaScript和HTML。
使用像Google PageSpeed Insights这样的工具来识别并修复问题。
管理重定向和robots.txt
正确管理重定向和robots.txt文件，确保搜索引擎可以高效地抓取您的网站，而不会遇到死链接或受限区域。
对于永久移动的页面使用301重定向，以保留SEO价值。
定期审查网站的断链并修复它们。
配置您的robots.txt文件，允许搜索引擎抓取重要页面，并禁止访问私密或无关内容。
进一步阅读 Robots.txt：它是什么以及如何工作？
什么是SEM？
SEM（搜索引擎营销） 是一种利用多种付费服务来增加网站在搜索引擎结果页面（SERPs）上的可见性的策略。
这通常通过按点击付费（PPC）广告实现，广告商每次用户点击他们的广告时支付费用。
注意： 有时SEM这个术语语义上也指SEO和PPC的组合：
SEM（或PPC）包括关键词研究、广告创建以及优化广告活动，以实现最佳投资回报率（ROI）。
最流行的SEM平台之一是Google Ads。通过Google Ads，企业可以对与其产品或服务相关的关键词进行竞价。
当用户搜索这些关键词时， 广告会出现在搜索结果顶部，优于有机搜索结果。PPC广告让企业可以快速获得可见性和驱动流量。
相比于带来免费流量的SEO策略，PPC让你通过付费获得更多的曝光。根据你想要的关键词， 每次点击的费用可能会超过20美元，而且每当有人点击你的广告时，你都需要付费。
1. PPC关键词研究
PPC的关键词研究类似于普通的关键词研究，但这些关键词不是用在网页中，而是用于广告。
利用关键词研究工具 Mangools KWFinder 来搜索相关的、搜索量高且竞争适中的关键词。
观察你的竞争对手所针对的关键词，并考虑将它们纳入你的广告活动中。
根据关键词的相关性将其分组，并为每组创建具体的广告活动。
通过对精心研究过的关键词进行竞价，当用户搜索这些关键词时，你的广告就会出现，从而为你的网站带来大量目标流量……这也引出了PPC的下一个方面。
2. PPC竞价
PPC竞价是你为每次点击广告愿意支付的最高金额的设置过程。
这个金额与广告及登陆页面的质量共同决定了你的广告在搜索引擎结果页面（SERPs）上的位置。
3. 受众定位
SEM中的受众定位是将广告定向到更有可能对你的产品或服务感兴趣的特定人群。
这种定向可以基于人口统计数据、兴趣、行为或之前与您的网站的互动。以下是一些详细信息：
人口统计定向： 关注年龄、性别、收入水平等人口统计因素。
兴趣定向： 根据用户的兴趣和在线行为进行定向。
再营销： 向以前访问过你网站或与你品牌互动过的用户展示广告。
如果你销售健身设备，你可能会将广告定位到对健身、健康和保健网站感兴趣的用户。
另外，你还可以再营销那些访问过你网站但没有完成购买的用户， 鼓励他们回到网站完成交易。
4. 广告创建
广告创建顾名思义就是 设计和撰写吸引点击的广告，从而为你的网站带来流量。
有效的广告要有趣或吸引眼球、相关性强，并包含明确的号召性用语（CTA）。
选择简短诱人的标题： 撰写能抓住注意力并包含主要关键词的标题。
撰写有说服力的文案： 发挥你的说服技巧，突出产品或服务的优势，并包含强有力的CTA。
使用高质量的图片： 如果使用展示广告，确保你的图片清晰、制作精良并且吸引眼球。
5. 广告资源
广告资源包括网站链接、突出信息和结构化摘要等。它们提供额外的信息，增加广告的覆盖范围和效果。
添加网站链接： 包括指向你网站上不同页面的链接，如产品分类或特别优惠。
使用突出信息： 强调你产品或服务的具体特点或优势。
实施结构化摘要： 提供更多细节，如提供的服务类型或者产品规格。
SEO和SEM的费用是多少？
确定SEO的真实成本并不简单，因为这取决于所选择的服务类型。这些成本包括工具、资源和时间。
投资于SEO工具进行关键词研究、技术审查和分析，每月花费可能从500美元到5000美元不等。此外，雇佣SEO专家或代理公司会进一步增加费用。
另一方面，SEM广告系列中的每次点击成本（CPC）取决于竞争、关键词受欢迎程度和广告质量。广告商为每次点击支付费用，CPC可以从几美分到几美元不等。
SEO和SEM的效果需要多长时间才能看到？
慢工出细活，SEO是这一古老谚语的完美例子。 通常来说，SEO需要3-6个月才能看到 网站排名 和自然流量的显著改善。
影响时间线的因素包括竞争对手、SEO工作的质量和网站的当前状态。
相反，SEM能更快见效。 一旦广告系列启动，广告几乎可以立即显示，使网站在几小时内获得流量。
出价和定位的调整可以实时影响结果，使SEM成为短期目标和立即可见性的理想选择。
进一步阅读：SEO时间线：SEO需要多长时间才能见效？ SEO与SEM：哪个更好？
为了建立一个可持续的在线存在并获得持久的效果，SEO是你的答案。它专注于创建优质、有价值的内容并改进整个网站结构，从而带来自然的长久流量和信誉。
SEM非常适合短期目标，比如促销或产品发布。它提供了即时的可见性和流量，使企业可以快速接触目标受众。
与任何在线广告一样，这可以在某个时点带来大量流量。但是，这都是暂时的，而且费用不菲。
常见问题解答
SEM比SEO有哪些优势？
SEM提供了即时结果和精准定位，非常适合短期目标和快速流量提升。
SEO和SEM哪个是付费的？
SEO依赖于努力和工具，而不会直接为点击支付费用，SEM则是一种付费策略，每次点击或展示都会产生费用。
你需要同时使用SEO和SEM吗？
是的，结合使用两者可以全面覆盖，利用每种策略的优势，实现持续增长和即时效果。
SEO与SEM和PPC有何不同？
SEO专注于自然搜索结果，SEM涵盖自然和付费策略，而PPC专门指付费广告。
SEO与SMO有何不同？
SEO优化网站以迎合搜索引擎，而社交媒体优化（SMO）则侧重于社交媒体的存在和参与度。
我应该使用SEO还是SEM？
使用SEO来达成长远增长目标，使用SEM来获得即时结果。通常，结合使用两者是最有效的策略。
SEM和SEO如何协同工作？
SEO为自然流量建立坚实的基础，而SEM增加了可见性并带来即时流量。两者结合可以最大化你的在线存在。
总结：
在现代在线营销中，SEO（搜索引擎优化）和SEM（搜索引擎营销）是提升网站可见性和流量的两个主要手段。SEO通过优化网站内容和结构，提升有机搜索排名，而SEM则利用付费广告实现快速曝光。SEO重在长远的内容建设与优化，包括关键词研究、页面内SEO、页外SEO及链接建设以及技术SEO，逐步提升网站的自然流量和用户信任度。而SEM更适合于短期目标，通过按点击付费（PPC）广告，在搜索引擎结果页面上迅速获取流量和可见性。
为了高效管理私域流量，结合SEO的长期策略与SEM的即时效果是关键。光年AI正是您实现这一目标的完美伙伴。光年AI利用强大的AI模型和灵活的工作流，帮助企业精确触达目标客户，并显著提升流量转化率。选择光年AI，AI赋能私域营销，让您的品牌在市场中脱颖而出，助您快速突破市场，实现业务的超常规增长。
这里是今天搜索论坛的回顾，通过搜索引擎圆桌会议和其他网络搜索论坛的视角。
Google Analytics 现在在 GA4 中有了基准数据。Google 搜索终于支持 AVIF 文件。Google 正在测试新的购物搜索设计。Google Ads 具有产品类别级别的洞察。Google 搜索正在测试“您经常访问”的手风琴用户体验。
搜索引擎圆桌故事：
Google 测试新购物搜索设计
Google 正在为其移动购物搜索界面测试一种新设计。新设计有一个新的 Google 标志、渐变背景主题、新的标题、各种部分和标签。看起来相当酷，但没有正常的 Google 搜索界面那么清晰。
Google 搜索终于支持 AVIF 图片
Google 在周五宣布，他们终于本地支持 AVIF 图像文件类型，用于 Google 搜索、Google 图片和 Google 搜索使用图像的任何地方，例如 Google 新闻、Google Discover 等等。
新的 Google Analytics 4 基准数据
Google Analytics，GA4，似乎正在推出基准数据，类似于之前的 Universal Analytics。此功能让您可以将您的分析数据与同一行业的其他人进行比较，以便您能够基准评估自己表现的好坏。
Google Ads 产品类别级别的新洞察
Google Ads 改进了其广告报告功能，现在的产品报告显示类别级别的洞察。您可以查看您的电子商务广告系列的表现、需求趋势和可操作的建议。
Google 搜索“您经常访问”的手风琴设计测试
Google 正在测试“您经常访问”标签的新设计和用户体验。这次，Google 让您能够在手风琴框用户界面中查看多个您经常访问的网站。
Google 移动理发服务
您知道 Google 提供“移动理发”服务吗？这是由山景城 Google 总部 GooglePlex 的 Max Salons 提供的服务。
其他精彩的搜索话题：
谷歌广告中的Performance Max报告故障, Rakshit Shetty 在LinkedIn上
谷歌正在从DoorDash菜单中提取图像并将其放入Google商业资料（GBP）的照片部分。然后，它会将其转换为菜单亮点。我从未见过从第三方来源提取的图像进入GBP。我想知道我们还会看到哪些其他来源。, ClaudiaT 在X上
意外的SEO案例研究：数据展示了标题标签的价值。这个网站删除了它们的标题，结果第一页的可见度减少了44%。在此示例中，该网站进行了迁移，并重新配置了, Chris Long 在X上
今天注意到新东西了！#GoogleBusinessProfile 现在要求为通过GMB添加的产品提供配送信息。看起来GBP正逐步进化为一个全功能的小型电子商务商店，越来越接近#MerchantCenter, Shripad Deshmukh 在X上
围绕谷歌算法更新的不稳定性、无情和透明度缺失，催生了一支SEO救护车追逐者大军。自从我们第一篇文章问世后，收到了大量的电子邮件和私信，关于发生了什么, Gisele Navarro 在X上
Search Engine Land 故事：
Google Analytics 4 引入了基准数据
最新的搜索营销职位
谷歌搜索现在支持AVIF文件格式
PPC高峰季节即将到来：现在要运行的5个测试
掌握人工智能和营销：初学者指南
其他精彩的搜索故事：
分析
修复GA4中缺失深层链接的建议, PPC News Feed
行业与商业
OpenAI任命政治老将Chris Lehane为全球政策负责人, 纽约时报
谷歌的垄断影响搜索结果吗？山景城科技巨头面临审判, Mercury News
链接与内容营销
使用内容知识图谱优化您的内容策略, Schema App Solutions
受众研究如何使我获得竞争优势，并赢得客户的尊重, SparkToro
本地与地图
如何为搜索引擎和读者撰写和优化本地内容, Level343
我刚刚使用Waze和Google Maps驾驶了600英里，来看看哪个更好, AutoEvolution
我在度假时使用了Apple Maps，以验证Google Maps到底有多好, Android Authority
移动设备和语音
Apple和Google钱包计划使酒店房卡过时, CNBC
Android Auto准备整合Gemini Live电台应用, 9to5Google
Gemini AI有望整合到Android Auto中, Tom’s Guide
搜索引擎优化
Google AI概述推出，影响新闻发布者的搜索可见性, Press Gazette
管理Google负面图片的策略, Go Fish Digital
Google Discover让许多发布商关停功能, Gagan Ghotra
你的营销生态系统对SEO的影响 — 白板周五, Moz
律师事务所SEO顾问Olga Zarr自2012年以来一直从事SEO, SEOSLY
AI驱动的电子商务程序化SEO, Practical Ecommerce
按点击付费广告
反垄断案件庭审文件揭示Google广告技术收入, Ad Age
Google解释：它如何主导买方广告市场, Check My Ads
需求生成活动确实能为你的电子商务品牌带来效果！方法在这里, ZATO Marketing
YouTube联盟目的地集成到Google Merchant Center中, PPC News Feed
搜索功能
7位新闻观众总监如何看待和回应Google的AI概述, Nieman Journalism Lab
为11月的美国大选做准备, Google Blog
其他搜索
生成式AI的未来使用前景, Forrester
总结：
在今天通过搜索论坛获取信息的过程中，我们了解了多个关于Google搜索和广告更新的最新消息。这些更新涵盖了Google Analytics 4的基准数据推出，支持AVIF图像文件类型，新的购物搜索设计，广告系统的新洞察功能以及“您经常访问”标签的新手风琴设计。Google正在不断优化其搜索引擎和广告服务，为用户和广告主提供更高效、直观的使用体验。例如，GA4基准数据允许用户与行业内其他公司进行比较，从而更好地评估自身的表现。而广告系统的新功能则帮助广告主更精准地了解广告效果和市场趋势。
此外，Google还在移动平台上推出了一些创新功能，如移动理发服务。这些改变无疑显示了Google在技术发展和用户体验方面的不懈努力，使得用户在生活和工作中能享受到更多便利和高效的服务。
选择光年AI，您可以将这些新功能与强大的AI技术相结合，精准触达每一个潜在客户，全面提升私域营销效果，让品牌影响力大幅提升。光年AI不仅能够智能分析和优化私域流量，同时还能助力用户快速实现市场突破，赢得竞争先机。让我们一同进入AI赋能的新时代，让您的私域流量管理更加高效智能。
通过改变传统的B2B LinkedIn广告，让它们更加多彩和有趣，Video Brothers降低了在LinkedIn本地广告上的潜在客户获取成本。
目录
简短概述
营销策略是什么？
结果如何？
为什么有效？
获取更多类似的策略
简短概述
营销策略是什么？
LinkedIn上的B2B广告市场严重缺乏色彩和娱乐性。
如果视频广告能做到有趣且引人注目，这将是提高投资回报率的一大优势。
要让这一策略奏效，需要考虑两个方面：广告本身以及用户如何与之互动。
首先需要抓住用户的注意力——你需要说服他们停止滚动。然后，一旦获得他们的注意力，你需要保持广告的有趣性，同时以清晰且协调的语调传达公司核心的“为什么”。
这一策略的核心原则之一是简洁，不要让用户感到负担。只需让他们停止滚动并清晰地传达关键点。
Video Brothers已在其公司中使用了这一策略，并且他们还与客户合作，以相同的方式改进他们的LinkedIn广告。
Loxo是他们合作并取得巨大成功的一个客户。
结果如何？
平均观看率超过45%，每次完整观看的成本为$0.75，在LinkedIn本地视频上。
为了更好地理解这一点，一般LinkedIn视频广告的平均观看率为15%，而每个完整的15秒广告平均成本通常在\(2到\)10之间。
这些广告从LinkedIn媒体支出的投资回报率大约为30:1。而管道价值的生成大约为75:1。
除此之外，自从开始这一新活动以来，Video Brothers所接到的潜在客户电话预约增长了682%。
他们的客户Loxo也取得了类似显著的效果，Video Brothers正在通过他们的渠道运行这些视频，看看它们在停止滚动和吸引眼球方面的效果如何。
为什么这个方法有效？
这个策略提供了一些与普通B2B视频广告方法不同的东西。
自然地，如果你能脱颖而出，你就会引起注意 —— 但是如果你能在本来就乏味的广告中脱颖而出并富有娱乐性，你不仅会吸引注意力，还会激发兴趣和愉悦感。
普遍的观点是，如果你是在进行B2B广告，就没有必要包含能吸引公众消费者的有趣元素。但你仍然是在向人们营销，人们总是会被那些额外努力去取悦和娱乐他们的东西所吸引。
想在LinkedIn上开始实验吗？查看我们的LinkedIn实验课程。
总结：
通过对B2B LinkedIn广告的创新，Video Brothers巧妙地打破了传统的单调格局，引入了更加多彩和有趣的元素，从而显著降低了客户获取成本。其核心策略在于在广告设计和用户互动两个方面双管齐下。首先，他们通过有趣且引人注目的内容吸引用户注意力，然后用简洁明了的方式传达公司的核心理念，以保持用户的兴趣。这种策略不仅提高了广告的观看率，还增加了潜在客户电话预约的数量。
据了解，这种广告形式的平均观看率超过45%，每次完整观看的成本约为0.75美元，远低于一般LinkedIn视频广告的成本。而从投资回报率来看，该策略也表现不俗，LinkedIn媒体支出的投资回报率高达30:1，管道价值生成约为75:1，这一显著成果进一步证明了这种创新广告策略的有效性。此外，Video Brothers的客户如Loxo也取得了同样不凡的成绩。
在如今竞争激烈的市场环境中，选择合适的广告策略对业务增长至关重要。光年AI，助您高效完成营销目标。AI赋能下的私域流量管理，让您的品牌在市场中脱颖而出，精准触达每一个潜在客户，实现业务的长足发展。选择光年AI，全面提升私域营销效果，让品牌影响力大幅提升，开启AI驱动的私域流量新时代，实现业务突破。
如果你仍然认为广告标准管理局（ASA）的重点完全或者主要是传统媒体，比如电视广告和大型户外广告牌，那么该组织的最新裁决应该会让你有所思考。
ASA昨天在其网站上公布的七项裁决中，只有三项涉及传统平台，而四项是仅关于数字平台的决策。其中一项因为涉及到Katie Price的不负责任的Instagram帖子而登上主流媒体头条，这可能已经让一些网红圈的人心生敬畏。我们可以（但不会）列出一些在推广内容透明度要求方面走钢丝的人。剩下的三项裁决直接落在我们感兴趣的领域：1. 澳大利亚牙膏和美白公司Hismile被发现制作了两则误导性的TikTok广告。
这些广告暗示公司正在生产（或至少开发）多种“神秘口味”牙膏，这些口味可能包括Ben & Jerry’s饼干面团、酸味棉花糖、Lotus Biscoff、Red Bull和星巴克南瓜香料。
公司辩称，“他们的意图不是误导，而是展示他们的创新和创意过程”，广告也明确表示这些口味“尚未发布且不可用。”
ASA不同意，并要求Hismile不要再展示这些广告，或者任何暗示某种牙膏口味可用但实际上不可用的广告。
2. 移动游戏《狩猎狙击手》的一则Facebook广告被发现“可能会严重冒犯和不必要地令观众感到痛苦。”
广告展示了一个游戏画面，透过狙击步枪的瞄准镜，显示射击两只野狗和一只狐狸。尽管画面是电脑生成的，但八位认为广告展示了对动物的真实伤害的人提出投诉，认为广告令人反感。
作为辩护，游戏公司“解释说他们的广告符合当地法律法规，未违反动物保护法。他们还表示广告也符合其展示平台的广告政策。”
他们还表示发布了改版广告，明确说明展示的内容是完全虚构的，并未在制作游戏时伤害任何动物。
ASA表示需要改进，补充说“可以听到动物的哭声、回荡的枪声以及重新装弹的声音。”
即使没有看到广告或游戏本身，这听起来对我们也没什么乐趣。
3. Top Games Inc因在推特上为游戏《Evony: The King’s Return》的广告中违反了CAP规则3.1（误导性广告）。
如果你以为知道这会怎么发展，那你可能错了。
这三项裁决中最复杂和不寻常的一项认为Top Games Inc的广告并未包含足够的游戏内体验，因此不能被视为准确代表。公司辩称广告与游戏体验没有不符之处，其中包括“一个涉及射击目标、同时需避开障碍物（如滚动木桶）的解谜元素。”
这主要是广告中展示的内容。为支持他们的辩护，公司表示如果客户普遍感觉被误导，那么游戏的用户留存率将不会超过80%。
ASA（广告标准局）准备承认并接受广告中展示的内容可以在游戏中找到。他们对广告不满之处在于缺失的部分，即“玩家对战、玩家与环境对战以及城市建设元素，其中城市建设是游戏的核心玩法。”
他们的结论是“广告没有反映游戏的核心体验……”并且“目前形式下的广告不得再出现。”
对于广告商的教训是，重要的不只是他们选择包含的内容，还有他们遗漏的内容。
总结：
广告标准管理局（ASA）最近的裁决显示，数字平台的广告监管日益严格。在七项裁决中，只有三项涉及传统媒体，其余四项均为数字平台的广告。这表明广告监管机构正在逐步关注数字媒体。例如，澳大利亚的Hismile因其误导性的TikTok广告被裁定违规，涉及多个“神秘口味”的牙膏广告误导消费者。而移动游戏《狩猎狙击手》的Facebook广告因为展示对动物的真实伤害，尽管画面是电脑生成的，也被认为严重冒犯观众。Top Games Inc因为其游戏《Evony: The King’s Return》在推特广告中未能准确反映核心游戏体验，也被判定误导消费者。
上述案例提醒我们，广告内容不仅要真实可信，还要全面反映产品或服务的核心特性。漏掉关键信息也是一种误导。因此，品牌在进行广告宣传时务必要做到透明和准确，避免误导消费者，从而赢得市场的信任和口碑。
光年AI，精准触达每个客户，让您的私域流量管理更加高效。通过将AI技术应用到流量管理中，光年AI不仅能够帮助公司避免因广告内容不当导致的风险，还能够提升品牌的营销效果。选择光年AI，实现私域流量的智能化管理，让您的业务飞速增长，在激烈的市场竞争中脱颖而出。