2014年9月19日,“第11届中国金鼎奖暨中国市场20年”高峰论坛于北京盛大举行。该论坛由央视与《销售与市场》联合主办,旨在解读2014年风云变化的中国市场,联合了近千家来自全国市场的中国传统企业高管,网络与移动端的创新型公司,提供专业技术的服务公司等,共同探讨新规则下“中国企业的市场边界突围之路”。搜狗公司移动商业产品技术总监钱自强出席了本次论坛,还做了题为“直面移动化挑战的搜索营销”的主题演讲,分享了在移动互联网时代背景下,搜狗如何深耕移动搜索推广市场,为企业持续发掘商机。
搜狗公司移动商业产品技术总监钱自强
钱自强在演讲中指出,移动互联网市场近年来呈几何级数增长,特别是自2010年以来,随着移动支付等技术的成熟加速了这一进程。来自艾瑞咨询的数据显示,2013年中国移动互联网市场规模达到1059.8亿元,同比增速81.2%,预计到2017年,市场规模将增长约4.5倍,接近6000亿。随着移动互联网市场的发展,网民的结构也发生了显著的变换,2013年,移动网民的规模已经突破5亿,在智能终端价格走低、运营商3G上网服务不断完善的利好推动下,网民的移动端使用时长也开始高速增长,目前,PC端与无线端服务月度有效时间占比已经出现反转,到2014年1月,移动端以56.7%占比成功超过了PC端,成为网民最主要的上网渠道。这其中,使用移动搜索的用户规模达到3.7亿,成为最重要的手机服务之一,搜索也是仅次于即时聊天之外,移动网民的第二大上网需求。
通过分析移动市场搜索营销环境,钱自强提出了移动搜索营销的两个新特征:浏览器是搜索的主要入口;用户更希望通过手机搜集生活服务类信息,价值转化链条更短,更直接。钱自强认为,企业未来在开展搜索营销的过程中,必须正视新特征带来的新变化,选择更加契合移动时代市场变化的新型搜索营销解决方案。
会上,钱自强还引用了搜狗与携程网合作的《说走就走,大学是青春的旅行》营销案例,全面介绍了搜狗新型移动搜索营销解决方案呈现出的潜在价值。据悉,本次开学季项目是继2014年春节期间,搜狗助力携程切入春运抢票市场后双方进行的又一次大规模合作,是一次基于大数据技术的跨屏整合营销。此次合作涵盖了搜狗首页入口、PC和无线端输入法皮肤及新词推荐、PC和无线端搜索应用、搜狗号码通、搜狗手机助手等众多资源。活动期间,当用户在特型搜索应用中输入自己所在地和报道学校的名称后,可分别查询“开学报道”“学校信息”两方面内容,为校园新生打造出一份真正实用且具有时效性的校园生活指南。
结合案例,钱自强总结了搜狗移动搜索营销的优势:
第一,搜狗具有海量的用户流量,通过星云大数据系统实现用户需求与企业营销投放的精准对接,准确引流,提高了转化效率。
第二,移动浏览器市场占有率很高的手机QQ浏览器,已经由搜狗移动搜索引擎提供服务,与搜狗移动输入法,语音助手、地图和号码通等相结合,占领了移动搜索营销至关重要的网民上网入口端。
第三,鉴于部分企业主网站移动化水平不足,搜狗提供免费建站工具。
第四,搜狗移动搜索不断提升用户体验。搜狗针对不同客户的需求,提供了多图皇冠样式、APP一键下载功能、电话一键拨打等功能,能够全面提高商业转化率。
“移动互联网的崛起,改变的不止是人们的生活方式,更标志着获取信息模式的改变,搜索营销也必须直面移动化带来的挑战,进行积极的创新。”钱自强表示。背靠近5亿用户,未来搜狗将继续努力发掘搜索的商业价值,为企业提供契合移动化趋势的搜索营销服务。
好文章,需要你的鼓励
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。
这篇论文介绍了LegalSearchLM,一种创新的法律案例检索方法,将检索任务重新定义为法律要素生成。研究团队构建了LEGAR BENCH数据集,涵盖411种犯罪类型和120万案例,并开发了能直接生成关键法律要素的检索模型。实验表明,该模型在准确率上超越传统方法6-20%,且在未见犯罪类型上展现出强大泛化能力。这一突破为法律专业人士提供了更高效、精准的案例检索工具。