如何应用搜索推广的账户结构

本文阐述了搜索推广账户的四层结构,包括关键词与创意的多对多关系,以及如何利用这一结构制定精细的推广方案,进行灵活的推广管理和实施科学的效果评估与优化。

四层账户结构,关键词与创意的多对多,这是搜索推广的账户结构中最重要的两点。利用搜索推广的账户结构,您可以:

1.      制定精细的推广方案

1)     从推广目的出发,为实现不同的推广目标建立不同的推广计划。

2)     将意义相近(如:雅思培训-雅思英语培训)、结构相同(如:学英语-提高英语)的关键词划分到同一推广单元,更有针对性地撰写创意。

2.      进行灵活的推广管理

1)     为各地分支机构、不同的产/业务设置不同的推广地域

例如,您是一家语言培训机构,在北京、上海等地都设有分校,每个分校都只接受本地区及附近地区的学员报名。那么可以为各分校建立推广计划,并分别设置不同的推广地域。

2)     为不同的推广计划分配不同的推广预算

例如,您主营全国各地的旅游业务,希望在每个旅游景点的旺季期间加大推广力度,如冬季主推海南旅游,秋季主推坝上草原等,就可以建立以各旅游景点来划分的推广计划,并在各个推广计划中灵活调配整体预算。或者,您第一次尝试一批新的关键词,可以尝试为其单独建立推广计划,并通过设置一定的预算来控制新词的消费水平。

3.      实施科学的效果评估和优化

1)     对不同推广计划(如各产品线、阶段性营销事件等)、不同推广单元(如产品词类、通俗词类、地域词类等)的推广效果进行准确评估

例如,您是一家连锁婚纱摄影店,为配合近期开展的为时一个月的宣传活动,希望临时推广一批突出优惠、促销信息的关键词和创意,可以单独设立“1月促销活动”这一推广计划,以便与日常推广进行区分,并对本次推广效果进行准确评估。在推广期结束后,您可以将该推广单元设置暂停,以备将来继续使用。

2)     对同一组关键词试验不同风格和表达方式的创意,并通过创意报告对比评估不同创意对网民的吸引力,不断优化创意质量。

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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