02 facebook廣告像素怎么設置(photoshop是什么如果要用應該在哪下載)

營銷非常值得重視，商家可采用CPS按成交付費模式，這樣可以節省很多成本，如果引流過來沒有成交就不用付傭金，獲得了免費曝光，一定要找那種提供Dofollow外鏈的測評網站，這樣鏈接權重才會傳遞到你自己的網站上。

不過只有小有名氣的品牌，那些聯盟推廣者才愿意幫你推廣，所以聯盟影響是后期才考慮的。

九、直播推廣

直播作為這幾年興起的具有雙向流通過程的信息網絡發布方式，這兩年已經深入人心了，所以緊跟潮流開啟直播推廣，也是獨立站想要獲取流量的一個好方法。

特別是現在，隨著疫情的不斷蔓延，直播的發展也被推得越來越普及。

直播推廣以目的為導向，可以分為兩種推廣方式：主播帶貨和樹立品牌

1、主播帶貨

主播帶貨是我們最熟悉的直播推廣方式，這種推廣方式通常是以賣出產品為目的。直播模式通常是選擇一個有一定知名度的網紅，坐在攝像頭面前向觀眾介紹和展示產品，號召觀眾購買并同時提供一定的折扣和優惠，還會實時地和觀眾互動，解答觀眾關于產品的一切問題。這種實時交互的形式，是最容易吸引消費者購買的。

2、樹立品牌

以樹立品牌形象，增加品牌知名度為目的的直播就不需要網紅了。或者說，我們都是網紅。因為真實的展現產品的生產過程或者員工的日常上班生活，是更好更優質的直播內容。我們可以通過直播展示的企業幕后故事、展會活動、企業派對等，為受眾樹立一個有血有肉的公司品牌形象。

十、其他推廣：

論壇推廣，收集與產品相關的主要論壇網站進行宣傳。

展會推廣，開展會要花很多錢，而且疫情這項工作很難開展

（1）實操干貨：想要獨立站做的好，全方面競品分析必不可少！

（2）獨立站怎么支付？付款方式有哪些？

（3）獨立站如何運營，一篇文章告訴你重點

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

3

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 )

受眾名稱怎么填

FB廣告教程 | 受眾類型講解&創建



Ryan-外貿獨立站

深耕獨立站出海多年，熟悉各類獨立站玩法

了解受眾是每一個成功的廣告系列最關鍵的環節，Facebook每天都有超過10億活躍用戶，選擇其中最有價值的客戶也就成為我們創建廣告的要點。

如何創建Facebook廣告受眾？

想要創建和管理Facebook廣告受眾，我們需要使用到受眾工具。

在廣告管理工具中，我們找到側邊欄的「業務工具」，點擊選擇「受眾」就可以進入頁面。

我們可以看到其中分為幾種不同的類型：

• 保存的受眾

• 自定義受眾

• 類似受眾

• 特殊廣告受眾

這些受眾中的每一種都提供了許多其他選項，可以為廣告系列創建出理想的目標受眾。而我們主要使用的是前3種受眾類型：

01 保存的受眾

可以通過選擇人們的興趣、位置、年齡、性別、使用設備、收入水平等來定義的受眾群體，可在廣告投放階段或受眾管理工具中創建。

• 基于地理位置的定位

Facebook允許我們針對特定位置的受眾，只需要輸入要定位的區域即可，其中還包含特殊的定位方式：

此位置的所有人（默認）- 用戶的最新定位位置

居住在此位置的人 - 個人資料設置與IP地址確認

最近在此位置的人 - 追蹤最近區域內的移動設備

前往此地點的人 - 最近到過該區域的受眾

• 基于受眾特征的定位

可以通過受眾的個人信息自由選擇，包括：

年齡 - 跨度為13-65+

性別 - 選擇定位特定的性別

語言 - 選擇有特定語言的受眾

除了這三種常用的選項，還可以選擇政治觀點、生活時間、職位和種族等，但通常使用常見選項就能夠滿足需求了。

• 基于興趣定位

這也是最簡單有效的定位選項，因為興趣定位能夠直接選中那些對產品特別感興趣的人。

基于興趣進行定位，我們可以瀏覽數百個興趣的菜單進行選取，或者直接輸入興趣詞，Facebook會給出相關的興趣建議。

我們也可以同時添加1個/多個興趣，擴大廣告的影響范圍。

• 基于行為的定位

這里的行為包含了受眾的購買歷史、喜歡的時間、紀念日等，如果我們需要針對一些剛結束旅行的用戶推送廣告，可以通過選擇行為進行定位。

02 自定義受眾

Facebook自定義受眾對于網站的再營銷尤其重要，因為它可以定位到過去網站的訪問者，或者是與內容有過互動的人。

創建自定受眾有多種方法：

• 自有數據源

訪問過網站、有瀏覽和加購行為、客戶名單等都是屬于自有數據源。

• Facebook數據源

瀏覽過公共主頁、參與過活動、看過Facebook視頻，位于Facebook軟件內的互動數據，可以選擇Facebook數據源。

我們只需要選擇想要的數據源，添加篩選條件就可以完成設置。這里以4種最常見的情況為例：

① 瀏覽過網站的受眾

點擊「創建自定義受眾」-「網站」- 選擇網站像素，30天內訪問某個網頁 - 設置名稱 -「創建受眾」

② 在網站完成購物的受眾

點擊「創建自定義受眾」-「應用事件」- 選擇「購物」 - 設置名稱 -「創建受眾」

③ 現有的網站客戶名單

需要提前將客戶名單整理成.CSV/.TXT格式。

點擊「創建自定義受眾」-「客戶文件」- 上傳客戶名單，選擇標簽 - 設置名稱 -「創建受眾」

④ 瀏覽過Facebook視頻的受眾

點擊「創建自定義受眾」-「視頻」- 選擇視頻內容，30天內觀看時長達3秒的用戶 - 設置名稱 -「創建受眾」

!

小技巧

需要注意如果我們擁有多個像素，要選擇目標網站對應的像素，不要選錯了。

03 類似受眾

通過類似受眾，可以吸引到與現有客戶相似的受眾，會具備有更高的轉化率。

要創建類似受眾，首先需要創建一個自定義受眾，告訴Facebook我們想找哪種人。

之后從創建列表中選擇「類似受眾」，之后再選擇目標國家/地區和相似度。

相似度會用百分比來表示（0%-10%），我們也可以根據需要創建不同相似程度的類似受眾，例如相似度1-2%、5-6%，測試不同的廣告效果。

如何縮小受眾范圍？

在實際的廣告投放過程中，當我們選擇好廣告受眾之后，可能會出現廣告受眾過大的現象。

一般情況下，建議Facebook廣告受眾規模在100萬-1000萬人之間最好，不至于大量的受眾造成廣告轉化率過低。

那么我們就需要縮小已經選擇好的受眾。

我們可以點擊「編輯」- 點擊細分定位下的「縮小受眾范圍」，添加必須符合的條件。

在雙重/多重興趣條件的過濾下，就能夠有效縮小受眾范圍，我們還可以通過排除已轉化過的受眾，避免重復廣告，浪費廣告成本。

以上就是創建受眾時需要掌握的基礎知識，其實Facebook的受眾選項是相當細致的，并且可以靈活組合運用。

我們可以將現有的數據創建為自定義受眾，在不同的廣告中自由添加、排除；或者選擇不同的受眾興趣、行為，創建出不同的受眾群體。

但最終受眾是否理想，還是需要通過不斷的廣告測試才能判斷出來，所以實際測試永遠是廣告投放中不可或缺的第一準則！

人工神經網絡概念梳理與實例演示

人工神經網絡概念梳理與實例演示

神經網絡是一種模仿生物神經元的機器學習模型，數據從輸入層進入并流經激活閾值的多個節點。

遞歸性神經網絡一種能夠對之前輸入數據進行內部存儲記憶的神經網絡，所以他們能夠學習到數據流中的時間依賴結構。

如今機器學習已經被應用到很多的產品中去了，例如，siri、Google Now等智能助手，推薦引擎——亞馬遜網站用于推薦商品的推薦引擎，Google和Facebook使用的廣告排名系統。最近，深度學習的一些進步將機器學習帶入公眾視野：AlphaGo 打敗圍棋大師李世石事件以及一些圖片識別和機器翻譯等新產品的出現。

在這部分中，我們將介紹一些強大并被普遍使用的機器學習技術。這當然包括一些深度學習以及一些滿足現代業務需求傳統方法。讀完這一系列的文章之后，你就掌握了必要的知識，便可以將具體的機器學習實驗應用到你所在的領域當中。

隨著深層神經網絡的精度的提高，語音和圖像識別技術的應用吸引了大眾的注意力，關于AI和深度學習的研究也變得更加普遍了。但是怎么能夠讓它進一步擴大影響力，更受歡迎仍然是一個問題。這篇文章的主要內容是：簡述前饋神經網絡和遞歸神經網絡、怎樣搭建一個遞歸神經網絡對時間系列數據進行異常檢測。為了讓我們的討論更加具體化，我們將演示一下怎么用Deeplearning4j搭建神經網絡。

一、什么是神經網絡？

人工神經網絡算法的最初構思是模仿生物神經元。但是這個類比很不可靠。人工神經網絡的每一個特征都是對生物神經元的一種折射：每一個節點與激活閾值、觸發的連接。

連接人工神經元系統建立起來之后，我們就能夠對這些系統進行訓練，從而讓他們學習到數據中的一些模式，學到之后就能執行回歸、分類、聚類、預測等功能。

人工神經網絡可以看作是計算節點的集合。數據通過這些節點進入神經網絡的輸入層，再通過神經網絡的隱藏層直到關于數據的一個結論或者結果出現，這個過程才會停止。神經網絡產出的結果會跟預期的結果進行比較，神經網絡得出的結果與正確結果的不同點會被用來更正神經網絡節點的激活閾值。隨著這個過程的不斷重復，神經網絡的輸出結果就會無限靠近預期結果。

二、訓練過程

在搭建一個神經網絡系統之前，你必須先了解訓練的過程以及網絡輸出結果是怎么產生的。然而我們并不想過度深入的了解這些方程式，下面是一個簡短的介紹。

網絡的輸入節點收到一個數值數組（或許是叫做張量多維度

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