01 facebook像素代碼(跨境電商如何做好獨立站)

fb數據集和像素代碼什么關系

兩者之間存在關聯關系。

Facebook像素代碼是一段JavaScript代碼，可以嵌入到網站中，用于跟蹤和分析訪問者的活動。通過嵌入像素代碼，網站所有者可以收集與訪問者活動相關的數據，例如頁面瀏覽、注冊、購買等事件。

這些數據可以幫助網站所有者了解受眾的行為和興趣，從而優化網站的轉化率，提高廣告效果，并跨設備跟蹤訪問者的行為。

跨境電商如何做好獨立站

近年來國內跨境外貿業務發展飛速，加上國家政策上的扶持，國內一大批外貿工廠占據了不少市場的優勢，在如今這個品牌化趨勢下，許多商家都會選擇做一個個人的跨境電商獨立站，用來推廣產品品牌，拓寬私域流量，那么跨境電商獨立站應該怎么做呢? 1

不受平臺的限制和風險轉嫁; (這一點做C站的朋友應該會深有體會，比如你做仿牌，或者跟成人相關的產品，平臺會根據各種法律不斷調整政策，甚至有可能直接關閉你的店鋪

還有一種可能就是有些平臺甚至會因為業務發展需求將現在業務關停，風險非常大，但獨立站就不受影響) 2

慢慢積累，效果會越來越好，時間和效果不會打水漂;建獨立站卻大有不同，獨立站見效相對慢點，但是可以慢慢積累，效果會越來越好

而且域名和空間都在自己手里，不會非常被動

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更利于SEO (平臺通常也有自己的一些seo策略，但這些策略都只能在平臺內利用，獨立站可以非常方便的進行seo優化，比如關健詞的設置，頁面的布局和內容的迭代更新 )

如何在Shopify獨立站獲取免費流量和訂單？

目前，越來越多的跨境電商賣家開始建立自己的獨立站點來銷售自己的產品，并且這類賣家也會越來越多。那么跨境電商獨立站該如何運用facebook推廣？

在自己的獨立站上，你可以設計你想要的網站ui，獨立管理交易，并確定配送訂單的最佳方式。簡單的說，就是你將完全掌控你經營跨境電商業務的方式。

獨立站應該怎么運營？我們如何在facebook平臺上做好廣告，以達到更高的轉化率？類似這樣的問題也成為了不少跨境電商賣家的苦惱。

首先我們來了解下獨立站的優勢

1、獨立站可以沉淀買家信息和數據，后期可以對買家做數據分析和二次營銷。這些都是在平臺上難以獲取的重要信息。用戶來到你的獨立站，而獨立站里面所有的商品都是你自己的，不會有其他商家在你的獨立站上和你的產品進行價格的比較。

2、獨立站具備品牌的溢價能力。你可以在獨立站上講品牌故事，可以從各個角度來體現產品的特色，從而提高產品的溢價能力。

3、運營獨立站你很少擔心被封的問題，這相對平臺來說，無疑是一個天然的巨大優勢。

接下來給大家說下如何通過facebook挖掘優質的流量

1、facebook廣告投放

通過定義受眾特性或者以買粉絲okies追蹤用戶關注的興趣偏好，然后在用戶使用Facebook時進行相應的產品廣告植入從而達到轉化。

2、FacebookPage（主頁）

獨立站可以建立起自己的官方主頁，然后利用其它的推廣渠道給自己的主頁進行引流。一個經營比較好的主頁會有足夠多的關注度，這會是一個很好的自媒體傳播推廣渠道。

3、Facebookgroup（群組）

通過群組來發布自己產品信息的推廣貼，當然這些需要管理員許可后才可以發推廣貼。經營思路與論壇模式類似。

4、PersonalPage（個人頁面）

這里指的是找網紅、業界大咖、時尚圈的大V等作為意見領袖，通過他們的推廣，能為獨立站帶來能打的流量。大多數的大咖都會同時在Facebook、Instagram以及其他社交媒體上同步更新，通常會有等量級的粉絲群，這是非常有利于多渠道的同步推廣。

5、Facebookpixel（像素）

Facebookpixel的重要性其實不言而喻，很多人在facebook上面投放廣告但是卻沒有利用上facebookpixel，只能說這就相當于給facebook送錢的行為。

什么是Facebookpixel？它有哪些作用？

它其實就是一段代碼，可以安裝在你的shopify店鋪，通過這段代碼，你可以非常清楚的知道顧客在你店鋪的行為，譬方說你可以知道顧客瀏覽了哪些具體頁面，哪些顧客加入了購物車，哪些顧客瀏覽的時間長等等，從而你可以針對性的設立facebook廣告二次投放。

facebook的推廣方式有很多，關鍵在于你要清楚你要賣什么，你的目的是什么。最終通過綜合分析來選擇最適合自己跨境電商獨立站的Facebook推廣方式。

求Deep learning 【Yann LeCun 1,2 , Yoshua Bengio 3 & Geoffrey Hinton 4,5】全文中文翻譯

原文摘要：深度學習可以讓那些擁有多個處理層的計算模型來學習具有多層次抽象的數據的表示。這些方法在許多方面都帶來了顯著的改善，包括最先進的語音識別、視覺對象識別、對象檢測和許多其它領域，例如藥物發現和基因組學等。深度學習能夠發現大數據中的復雜結構。它是利用BP算法來完成這個發現過程的。BP算法能夠指導機器如何從前一層獲取誤差而改變本層的內部參數，這些內部參數可以用于計算表示。深度卷積網絡在處理圖像、視頻、語音和音頻方面帶來了突破，而遞歸網絡在處理序列數據，比如文本和語音方面表現出了閃亮的一面。

機器學習技術在現代社會的各個方面表現出了強大的功能：從Web搜索到社會網絡內容過濾，再到電子商務網站上的商品推薦都有涉足。并且它越來越多地出現在消費品中，比如相機和智能手機。

機器學習系統被用來識別圖片中的目標，將語音轉換成文本，匹配新聞元素，根據用戶興趣提供職位或產品，選擇相關的搜索結果。逐漸地，這些應用使用一種叫深度學習的技術。傳統的機器學習技術在處理未加工過的數據時，體現出來的能力是有限的。幾十年來，想要構建一個模式識別系統或者機器學習系統，需要一個精致的引擎和相當專業的知識來設計一個特征提取器，把原始數據（如圖像的像素值）轉換成一個適當的內部特征表示或特征向量，子學習系統，通常是一個分類器，對輸入的樣本進行檢測或分類。特征表示學習是一套給機器灌入原始數據，然后能自動發現需要進行檢測和分類的表達的方法。深度學習就是一種特征學習方法，把原始數據通過一些簡單的但是非線性的模型轉變成為更高層次的，更加抽象的表達。通過足夠多的轉換的組合，非常復雜的函數也可以被學習。對于分類任務，高層次的表達能夠強化輸入數據的區分能力方面，同時削弱不相關因素。比如，一副圖像的原始格式是一個像素數組，那么在第一層上的學習特征表達通常指的是在圖像的特定位置和方向上有沒有邊的存在。第二層通常會根據那些邊的某些排放而來檢測圖案，這時候會忽略掉一些邊上的一些小的干擾。第三層或許會把那些圖案進行組合，從而使其對應于熟悉目標的某部分。隨后的一些層會將這些部分再組合，從而構成待檢測目標。深度學習的核心方面是，上述各層的特征都不是利用人工工程來設計的，而是使用一種通用的學習過程從數據中學到的。

監督學習

機器學習中，不論是否是深層，最常見的形式是監督學習。試想一下，我們要建立一個系統，它能夠對一個包含了一座房子、一輛汽車、一個人或一個寵物的圖像進行分類。我們先收集大量的房子，汽車，人與寵物的圖像的數據集，并對每個對象標上它的類別。在訓練期間，機器會獲取一副圖片，然后產生一個輸出，這個輸出以向量形式的分數來表示，每個類別都有一個這樣的向量。我們希望所需的類別在所有的類別中具有最高的得分，但是這在訓練之前是不太可能發生的。通過計算一個目標函數可以獲得輸出分數和期望模式分數之間的誤差（或距離）。然后機器會修改其內部可調參數，以減少這種誤差。這些可調節的參數，通常被稱為權值，它們是一些實數，可以被看作是一些“旋鈕”，定義了機器的輸入輸出功能。在典型的深學習系統中，有可能有數以百萬計的樣本和權值，和帶有標簽的樣本，用來訓練機器。為了正確地調整權值向量，該學習算法計算每個權值的梯度向量，表示了如果權值增加了一個很小的量，那么誤差會增加或減少的量。權值向量然后在梯度矢量的相反方向上進行調整。我們的目標函數，所有訓練樣本的平均，可以被看作是一種在權值的高維空間上的多變地形。負的梯度矢量表示在該地形中下降方向最快，使其更接近于最小值，也就是平均輸出誤差低最低的地方。

在實際應用中，大部分從業者都使用一種稱作隨機梯度下降的算法（SGD）。它包含了提供一些輸入向量樣本，計算輸出和誤差，計算這些樣本的平均梯度，然后相應的調整權值。通過提供小的樣本集合來重復這個過程用以訓練網絡，直到目標函數停止增長。它被稱為隨機的是因為小的樣本集對于全體樣本的平均梯度來說會有噪聲估計。這個簡單過程通常會找到一組不錯的權值，同其他精心設計的優化技術相比，它的速度讓人驚奇。訓練結束之后，系統會通過不同的數據樣本——測試集來顯示系統的性能。這用于測試機器的泛化能力——對于未訓練過的新樣本的識別能力。

當前應用中的許多機器學習技術使用的是線性分類器來對人工提取的特征進行分類。一個2類線性分類器會計算特征向量的加權和。當加權和超過一個閾值之后，輸入樣本就會被分配到一個特定的類別中。從20世紀60年代開始，我們就知道了線性分類器只能夠把樣本分成非常簡單的區域，也就是說通過一個超平面把空間分成兩部分。

但像圖像和語音識別等問題，它們需要的輸入-輸出函數要對輸入樣本中不相關因素的變化不要過于的敏感，如位置的變化，目標的方向或光照，或者語音中音調或語調的變化等，但是需要對于一些特定的微小變化非常敏感（例如，一只白色的狼和跟狼類似的白色狗——薩莫耶德犬之間的差異）。在像素這一級別上，兩條薩莫耶德犬在不同的姿勢和在不同的環境下的圖像可以說差異是非常大的，然而，一只薩摩耶德犬和一只狼在相同的位置并在相似背景下的兩個圖像可能就非常類似。

圖1 多層神經網絡和BP算法

多層神經網絡（用連接點表示）可以對輸入空間進行整合，使得數據（紅色和藍色線表示的樣本）線性可分。注意輸入空間中的規則網格（左側）是如何被隱藏層轉換的（轉換后的在右側）。這個例子中只用了兩個輸入節點，兩個隱藏節點和一個輸出節點，但是用于目標識別或自然語言處理的網絡通常包含數十個或者數百個這樣的節點。獲得C.Olah (買粉絲://買粉絲lah.github.io/)的許可后重新構建的這個圖。

深度學習的體系結構是簡單模塊的多層棧，所有（或大部分）模塊的目標是學習，還有許多計算非線性輸入輸出的映射。棧中的每個模塊將其輸入進行轉換，以增加表達的可選擇性和不變性。比如說，具有一個5到20層的非線性多層系統能夠實現非常復雜的功能，比如輸入數據對細節非常敏感——能夠區分白狼和薩莫耶德犬，同時又具有強大的抗干擾能力，比如可以忽略掉不同的背景、姿勢、光照和周圍的物體等。

反向傳播來訓練多層神經網絡

在最早期的模式識別任務中，研究者的目標一直是使用可以訓練的多層網絡來替代經過人工選擇的特征，雖然使用多層神經網絡很簡單，但是得出來的解很糟糕。直到20世紀80年代，使用簡單的隨機梯度下降來訓練多層神經網絡，這種糟糕的情況才有所改變。只要網絡的輸入和內部權值之間的函數相對平滑，使用梯度下降就湊效，梯度下降方法是在70年代到80年代期間由不同的研究團

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