GA4+GTM網站數據分析實戰課
2023 最新GA4線上課程，從基礎GA4教學、精通報表設定，從行銷、產品收益角度，正確解讀GA4報表數據，用戶行為與網站表現！GA4埋設代碼輕鬆運用GTM埋設標籤與事件、事件追蹤因應產業細節大不同，讓104人力銀行講師帶你學習網站數據分析，完善你的網站追蹤術與流量分析技能
緯育TibaMe104學習精靈
廣告成效追蹤
廣告成效追蹤
關注
邀請朋友 
Facebook
Line
複製連結
Hi~ 歡迎分享學習資源，有學習問題可匿名向Giver發問！
我要分享
我要提問
廣告成效追蹤 學習推薦
全部
影片
文章
【成為廣告操盤高手 第二輯】Google Ads 廣告分析秘
很多初入職場擔任行銷人員、或者正要進入這各領域的夥伴們，對於Google Ads雖然耳熟能詳，但常常會想一個問題，Google Ads究竟有效果？ Google Ads數據如何分析？ 又該分析那些數據是有意義的？ 針對這些問題，我們繼上週Google Ads廣告投放課程後，繼續為各位推薦今天這門課程，專門講Google Ads的廣告分析。
透過這堂課程，我們將有機會學習到：設定追蹤轉換技巧、廣告成效判斷、後台報表與分析、訪客行為歷程與分析、競價分析報表、競價對手廣告排名與分析等。
課程開始將會從了解自己的廣告目標、目標設定開始，並學習運用Google Ads設定行銷目標；這其中還包括網站流量分析、品牌知名度分析、轉換效益評估、轉換計算與價值等。當我們了解了目標、轉換、成效的評估與分析方式後，接下來就進入實務操作，就是如何用Google Ads設定轉換目標；當我們設定好轉換目標後，就是開始累積用戶行為、相關數據的過程。因此下階段就必須了解Google Ads可以提供我們8種常用報表，如何撈取相關數據、又這些數據撈取出來後，如何統整、進行分析。最後兩個階段，則是我們可以如何透過Google Ads 找出潛在客戶，且客戶的行為紀錄與分析。 而透過Google Ads 除了可以看見且分析自己的行銷成效外，其實也能夠透過高價值廣告活動的挖掘，發現市場趨勢、甚至是競業、競品的廣告成效，這些資料與分析都可以作為行銷人員進行行銷策略制定時，很好的參考依據。
祝您 工作順利、學習愉快
小編陪您每日學習成長1%
0
0
582 0
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
熱門精選
產品
06/26 13:22
【PPA開幕慶】活動期間首購單筆滿千以上送100元Line Points點數
活動期間：2024/7/9 11:00- 2024/8/5 23:59
活動說明：活動期間首次於104課程中心付費購買「PPA (PressPlay Academy) 上架課程」，單筆滿$1,000以上 ( 若有使用任何折扣碼優惠，結帳金額於扣除優惠後須超過$1,000以上，且不累計贈送。) 即可獲贈100元Line Points點數回饋。
活動注意事項：
1. 獲贈資格須符合下列說明：
(A) 首購意指：載本活動之前未曾在104課程中心購買「PPA (PressPlay Academy) 上架課程」，於活動期間首次完成消費購買「PPA (PressPlay Academy) 上架課程」。
(B) 購買者必須於104課程中心系統完成付費紀錄。( 特別提醒： 購買者於PPA (PressPlay Academy) 官網線上消費不包含在此次活動資格 )
(C) 訂單成立且完成付款時間皆須於2024年8月5日23:59前，並於7天內完成課程兌換，始符合獲贈點數回饋的資格；最後獲贈者將公告於本活動網站，中間姓名會隱藏。
(D) 單帳號僅有乙次贈送資格，符合上述資格者，因點數作業時間，您的回饋點數最晚將於2024/9/30前寄送至您購買時填寫的e-mail電子郵件信箱。
2. 本次贈送的100元Line Points點數，點數發送後請於規範時間內完成兌換，點數兌換後於180天內須使用完畢，逾期失效。
3. 104課程中心保有最終修改、變更、活動解釋及取消本活動之權利。
5. 如您有任何問題，歡迎來信nabiservice@104.com.tw
0
0
22187 3
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
推薦給你
Mistral Large 2：超越 GPT-4o、Llama 3.1 405B？功能介紹、優勢、應用場景、與其他模型的
在AI技術迅猛發展的今天，Mistral AI推出的Mistral Large 2模型成為焦點。這款擁有1230億參數的新模型，不僅在精準度和性能上不輸Llama 3.1 405B，還能在單GPU上高效運行，大大降低硬體需求。這篇文章將為你揭示Mistral Large 2的強大功能和應用前景，助你在AI領域拔得頭籌。
▍Mistral Large 2是什麼？
Mistral Large 2是一款由Mistral AI新推出的大型語言模型，擁有1230億參數，專為單節點運算進行了最佳化設計。相較於Llama 3.1 405B的4050億參數，Mistral Large 2雖然在參數數量上較少，但在性能和精確度上毫不遜色，甚至在某些領域表現更加優越。
▍為什麼選擇Mistral Large 2？
Mistral Large 2具備多種獨特的功能和優勢，使其在眾多語言模型中脫穎而出：
● 單節點運算優化：Mistral Large 2可以在單GPU上全面運行，減少對硬體配置的高要求，適合更多開發者使用。
● 多語言支援：這款模型支援包括中文、日文、韓文和德文在內的數十種語言，應用範圍廣泛。
● 卓越的程式碼生成能力：Mistral Large 2支援超過80種程式語言，特別在程式碼生成和數學推理方面表現優秀，適合用於軟體開發和技術研究。
▍Mistral Large 123B的新功能
Mistral Large 2不僅僅是一個參數優化的版本，它還擁有多項創新功能：
● 減少「幻覺」傾向：模型經過調整，能夠在回答不確定的問題時告知使用者，提供更精確和可靠的答案。
● 高效角色切換：在測試中，模型能夠迅速切換角色，例如從「編碼者」轉變為「檢查者」，提高工作效率。
● 複雜任務處理能力：Mistral Large 2在處理多種複雜任務時表現出色，能夠準確應對各種挑戰。
▍應用場景
Mistral Large 2的應用範圍非常廣泛，無論是在研究還是商業用途上都具有巨大潛力：
● 軟體開發：得益於其強大的程式碼生成能力，Mistral Large 2可以幫助開發者更快地完成編碼任務，提升生產力。
● 數學推理：其優越的數學推理能力使其成為解決複雜邏輯和計算難題的利器。
● 多語言處理：支援多種語言的特性，使其在全球化應用中具有獨特優勢，能夠處理跨語言的內容生成和分析。
▍測試和比較
在多項測試中，Mistral Large 2都展現出色的表現，特別是在程式碼生成和數學推理方面。以下是與其他模型的比較：
【MMLU基準測試準確率】
● Mistral Large 2：84%
● Llama 3.1 405B：88.6%
● GPT-4o：88.7%
Mistral Large 2的準確率雖然略低於Llama 3.1 405B和GPT-4o，但其在數據的處理和計算能力上依然展現了強大的潛力。
【程式語言表現平均準確率】
● GPT-4o：75.3%
● Mistral Large 2：74.4%
● Llama 3.1 405B：73.4%
儘管Mistral Large 2在平均準確率上略遜於GPT-4o，但在程式語言特定的性能上，依舊保持了競爭力。
【Java程式語言準確率】
● Mistral Large 2：84.2%
● GPT-4o：82.9%
● Llama 3.1 405B：82.9%
在Java程式語言的測試中，Mistral Large 2的準確率高達84.2%，超越了GPT-4o和Llama 3.1 405B，顯示出其在特定領域的卓越表現。
目前，Mistral Large 2主要用於研究用途，但其優異的性能和低硬體需求使其在未來的商業應用中具有巨大潛力。隨著技術的不斷進步，這款模型有望在更多領域發揮其獨特的優勢，成為AI技術應用的中堅力量。
Mistral Large 2展示了令人印象深刻的性能和多樣化的應用前景，無論是在研究還是商業用途上，都具有重要意義。透過其獨特的設計和高效運行，Mistral Large 2在開源AI領域中占據了重要地位。如果你正在尋找一款既能提供精確答案又能高效運行的語言模型，Mistral Large 2絕對值得一試。
➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！
0
0
0 0
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
你可能感興趣的教室