facebook的pixel代码
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在Facebook进行广告投放时如何设定预算
我不知道大家有没有开始投入Facebook的营销工作，固然FacebookTimelinePage将有助于你开展针对目标受众群体的互动营销与品牌口碑塑造，但是如果你是一个外贸B2C商城，如果你的核心商业ROI定位为快速获得海外的零售订单或者B2B询盘，那么Facebook的广告一定是比较好的选择，它是质与量的双优解决方案，下面我将就在Facebook上如何执行一个完美的广告campaign，给出一些建议，供大家参考明确你的广告目标精准锁定目标关键字的锁定视觉凸显你的产品保持广告的简洁使用响亮的行动号召使用图片广告投放页牢记用户体验评估你的宣传活动的效果，做出必要的更改1.明确你的广告目标广告客户是为点击率付费的，这表明提升Facebook上页面或你自己网站的流量很重要。你将把重点放在确保广告是高度针对最相关的相应人群的。应当设立你的广告登入页面，让用户可以很轻易地找到你的广告产品。2.锁定目标请将广告定位于可能会对你的广告感兴趣的受众。对于每个广告，你可以选择特定的地区。确保你的业务和产品和此地点相关。比如，如果你的服务或活动仅在特定的区域有效，请选择合适的目标地区或者城市。同时，广告最好使用该地区主要的语言，这样能得到更好的效果。3.关键字锁定关键词是用来找到对于您的广告有兴趣的读者的有力工具。请在您的广告中加入关键词来吸引您想要的客户。4.凸显你的产品请使用简明的文字编写内容清晰和指向明确的广告，这些广告将直接呈现给你所遇到的客户。确保突出你的特别优惠，或那些区别你和你竞争者的独特之处。如果你正在推广品牌/公司名称，建议你将品牌/公司名称写在广告标题或正文中。5.保持广告的简洁不要企图把你的产品和服务的所有细节信息都放入广告中。简单明了地告诉用户你的产品或服务，这样他们才会知道你的网站是干什么的，把细节信息留到你的目标页面吧。6.使用响亮的行动号召你的广告要能传达你的产品或服务的优点，并号召大家购买。号召大家购买是鼓励用户点击你的广告，并当他们进入你的广告网页后，应清楚的告诉他们应该怎么做。一些鼓动性词组短语包括：购买、出售、订购、浏览、注册和获取报价。7.使用图片在你的广告中放入与你广告的产品或者服务相宜的、吸引人的、相关的图片。图片最大尺寸是宽110像素，高80像素，所以缩小的图片可能让文字很难阅读。8.广告投放页你的广告应该直接把用户链接到最相关的页面。当一个Facebook用户点击你的广告时，他们应该被立即链接到一个与你广告中的信息或产品有具体关联的页面。9.牢记用户体验你需要保持你的广告和对应的着陆页面的整体吸引力，让用户容易进行导航并且信息全面，如果你描述的产品和广告不能精确匹配，那么用户可能就不会进一步点击和了解下去，你需要向用户明确点击后被导向哪里，你的产品或者服务如何带给客户价值，并且为了用户了解更全面的信息，你需要在页面上安排用户最可能需要知道的辅助内容，并且让用户能方便找寻到，这是一整个围绕用户体验的工作。10.评估你的宣传活动的效果，做出必要的更改你的广告效果可以让你随时调整为实现目标所采用的策略。随着广告投放时间的推移，你可能会注意到，事情进展得很不错(或不那么好)。例如，如果你发现用户对你的广告词并没有什么特别反应，那就尝试另外的“立即行动”策略。如果你并没有看到你所期望的点击量，那么有两种情况：如果你当初对目标受众设得过窄，则可扩大目标受众的范围;如果你当初对目标受众设得过宽，则可限制目标受众的范围。如果你并没有实现所期望的广告展示次数，那就把你的广告做得再简单明了些，让你的产品和品牌更容易被人识别。
face用法总结
Face是Facebook近年来推出的一款开源人脸识别库，具有高效、准确、可重用等特点，可以通过API、SDK或者命令行工具的方式使用。下面是Face的用法总结：
1.安装和配置Face：Face提供了多种安装方式和配置方式，具体可以参考Face的官方文档。
2.使用Face进行人脸检测：可以使用Face提供的人脸检测接口，通过图像输入获取人脸检测结果，例如：
```python
#导入Face包
importface_recognition
#加载图像并检测人脸
image=face_recognition.load_image_file("image.jpg")
face_locations=face_recognition.face_locations(image)
#打印检测结果
print("Ifound{}face(s)inthisphotograph.".format(len(face_locations)))
forface_locationinface_locations:
top,right,bottom,left=face_location
print("AfaceislocatedatpixellocationTop:{},Left:{},Bottom:{},Right:{}".format(top,left,bottom,right))
```
3.使用Face进行人脸识别：可以使用Face提供的人脸识别接口，通过比对图像中的人脸和已经标记好的人脸图像库，识别出人脸信息，例如：
```python
#导入Face包
importface_recognition
#加载图像和标记好的人脸图像库
image=face_recognition.load_image_file("image.jpg")
known_face_encodings=[
face_recognition.load_image_file("person1.jpg"),
face_recognition.load_image_file("person2.jpg"),
face_recognition.load_image_file("person3.jpg")
]
known_face_names=["person1","person2","person3"]
#使用Face进行人脸识别
face_locations=face_recognition.face_locations(image)
unknown_face_encodings=face_recognition.face_encodings(image,face_locations)
forunknown_face_encodinginunknown_face_encodings:
matches=face_recognition.compare_faces(known_face_encodings,unknown_face_encoding)
name="Unknown"
ifTrueinmatches:
first_match_index=matches.index(True)
name=known_face_names[first_match_index]
print("Iseesomeonenamed{}!".format(name))
```
4.使用Face进行人脸特征提取：Face还提供了人脸特征提取接口，可以提取出人脸图像中的关键特征点（眼睛、鼻子、嘴巴等），例如：
```python
#导入Face包
importface_recognition
#加载图像并提取人脸特征
image=face_recognition.load_image_file("image.jpg")
face_landmarks_list=face_recognition.face_landmarks(image)
#打印人脸特征
forface_landmarksinface_landmarks_list:
forfacial_featureinface_landmarks.keys():
print("The{}inthisfacehasthefollowingpoints:{}".format(facial_feature,face_landmarks[facial_feature]))
```
需要注意的是，Face的使用还是要根据具体的场景和需求而定，仅提供了一些常用的用法，详细的参数和接口使用还需要参考Face的官方文档和API文档。
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