GA4+GTM網站數據分析實戰課
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時間：04/30（二） 20:00 - 21:00
講者：圭話行銷創辦人 何佳勳 / 業界資深的數位廣告行銷專家
主題：行銷新篇章：AI如何革新檔期活動策略
在這個數位化的時代，AI技術正以驚人的速度改變著我們的行銷方式。檔期促銷活動面對的受眾眾多，難以精準定位目標受眾，進而影響活動效果、每次規劃檔期活動都需要創造吸引人的內容和促銷方式，但長期以來，創意卻逐漸耗盡、想要掌握AI如何革新檔期活動策略的最新動向嗎？
你也在苦思如何創造不同以往、有別競品的檔期活動嗎？104學習精靈與緯育TibaMe，攜手邀請到數位廣告界專家 圭話行銷創辦人何佳勳老師。學員們都稱呼他為小圭老師，不僅熱愛與學員社群互動、對學員有問必答，更善於為客戶的製造許多驚喜及營收，一起期待老師分享如何透過 AI 工具提升30%的檔期活動成效吧~
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個性化行銷vs自動化行銷 4點報你知！
個性化行銷（Personalized Marketing）和自動化行銷（Automated Marketing）都是現代行銷中常用的策略，但它們在實踐方式和目的上有一些差異。以下是它們之間的一些主要區別，並附上相應的例子：
1.定義：
個性化行銷：個性化行銷是根據消費者的偏好、行為和其他個人特徵來定制行銷內容和體驗的策略。它旨在通過提供個性化的消息和產品推薦，以增強消費者的參與和忠誠度。
自動化行銷：自動化行銷是利用自動化工具和技術來自動執行行銷活動的策略。它旨在節省時間和成本，提高行銷效率，並保持與客戶的溝通。
2.目的：
個性化行銷：個性化行銷的主要目的是提供符合個人需求和偏好的行銷體驗，從而提高參與度、忠誠度和轉換率。通過個性化的消息、產品推薦和促銷活動，個性化行銷可以使消費者感受到被重視和理解。
自動化行銷：自動化行銷的主要目的是提高行銷效率和節省人力資源。通過自動化工具和流程，自動化行銷可以實現一些重複性的任務，如郵件發送、社交媒體管理、客戶分析等，從而讓行銷團隊更專注於更戰略性的工作。
3.實踐方式：
個性化行銷：個性化行銷通常涉及收集和分析消費者數據，如購買歷史、網站訪問記錄、社交媒體行為等，從中獲取有關消費者的洞察，然後根據這些洞察來定制行銷內容和體驗。舉例來說，一家電子商務公司可以通過分析用戶的購買歷史和偏好來向他們推薦相關產品或促銷活動。
自動化行銷：自動化行銷通常通過使用自動化工具和平台來自動執行一些行銷活動，如郵件自動回复、社交媒體排程、廣告投放等。舉例來說，一家企業可以使用自動化郵件市場營銷平台來定時發送電子郵件給註冊用戶，並根據他們的行為來自動調整發送時間和內容。
4.人工介入：
個性化行銷：個性化行銷通常需要一定程度的人工介入，如分析消費者數據、制定個性化策略、創建定制內容等。人類的直覺和判斷能力在個性化行銷中發揮著重要作用。
自動化行銷：自動化行銷通常是基於預設的規則和流程自動執行的，只有在需要調整或優化時才需要人工介入。自動化行銷更注重的是提高效率和節省成本，減少人工干預。
個性化行銷和自動化行銷雖然有著不同的目的和實踐方式，但它們在現代行銷中都起著非常重要的作用。個性化行銷可以提高消費者參與度和忠誠度，增加銷售量；而自動化行銷則可以提高行銷效率，節省時間和成本~
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打敗 Gemini Pro：Meta Llama 3 正式上
Meta 在幾天前宣布 Llama3 正式上線，它是目前最強大的開源語言模型之一，尤其在針對 8B 和 70B 參數模型的優化上表現出色。
這次的更新除了增強性能外，還有以下 3 個特色：
❶ 資料擴充：Llama3 的資料量是前代的 7 倍，其中包含大量的非英文資料，支援超過 30 種以上的語言。
❷ 平台廣泛：將在 AWS、Google Cloud 等主流雲端平台上開放使用，以滿足不同用戶的需求。
❸ 安全增強：推出 Llama Guard 2、Code Shield 等工具，用來過濾和控制模型的輸出結果，以避免生成危險內容。
此外，Meta 也提到 Llama3 將保持【開源風格】，並計劃在未來幾個月內持續更新，包括提升多模態能力、擴大輸入空間等功能。
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Llama 3 是 Meta AI 開發的一種多模態語言模型。多模態語言模型是一種能夠理解和生成多種格式數據的模型，例如文字、代碼和圖像。Llama 3在大量文字、代碼和圖像數據集上進行了訓練，這使其能夠執行多種任務，例如：
▶ 機器翻譯：Llama 3 可以將文本從一種語言翻譯成另一種語言。
▶ 圖像標題：Llama 3 可以為圖像生成描述。
▶ 編碼：Llama 3 可以生成代碼。
Llama 3 是 Meta Al 的一項重大技術突破。它有可能在多個領域產生重大影響，包括機器翻譯、自然語言處理和計算機視覺。
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LMSYS Chatbot Arena 是一個公開的評分平台，透過 Bradley-Terry 模型比較現有的大型語言模型，並依照 Elo-scale 進行排名。
最新公佈的排名顯示，剛推出不久的開源模型 Llama3 已經提升至第 6 名，在 Elo 分數上甚至超越了 Google 的 Gemini Pro 模型。
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