本文还有配套的精品资源，点击获取
简介：广告管理系统是现代营销中不可或缺的工具，它整合数据分析、广告策划、投放执行和效果监测，优化资源利用，提升广告效益。本文将深入探讨广告管理系统的六大核心功能、五层架构组成及在品牌推广、产品销售、用户留存和竞品分析等实践应用中的价值。
1. 广告管理系统概述
1.1 广告管理系统的核心功能
广告管理系统是现代数字营销的基础架构，它的核心功能是帮助广告主高效地策划、创建、投放以及跟踪广告活动。系统能够整合多种广告渠道，实现从广告创建到投放的全面自动化。这些功能不仅简化了复杂的广告流程，还大大提高了广告的精准度和投资回报率。
1.2 广告管理系统的演变
随着互联网和移动设备的普及，广告管理系统经历了从传统媒体到数字媒体的巨大转变。最初，广告主需直接与媒体公司合作，手工处理广告订单，而今，通过使用广告管理系统，广告活动可以实现快速部署，同时提供实时监控和数据分析，使广告主能够实时调整策略，以最大化广告效果。
1.3 广告管理系统的组成与作用
一个完整的广告管理系统通常包括以下几个核心组件：用户界面、广告服务器、数据处理模块、报表和分析模块等。这些组件协同工作，实现广告计划的创建、广告素材的更新、广告的投放、用户行为的跟踪、以及效果分析等功能。广告主可以通过系统提供的数据和报告，全面了解广告的表现，从而做出明智的决策。
2. 广告策划与创建
2.1 广告策划的理论基础
在广告策划的过程中，理论基础是不可或缺的。正确的策划能够帮助广告主达到期望的商业目标，同时提升品牌形象，与消费者建立良好的沟通。下面将探讨广告策划的目标、策略以及创意和文案的编写技巧。
2.1.1 广告策划的目标和策略
广告策划的目标是指通过广告宣传活动，企业希望达到的最终效果。它通常与企业的整体营销战略密切相关，并可能包括如下几个方面：
品牌知名度提升 产品或服务销售量的增加 客户忠诚度的建立与提升 市场份额的扩大
为了实现这些目标，策划者需要根据目标市场、产品特性和消费者行为等因素制定策略。策划策略可以分为多种类型，比如：
产品导向策略 ：着重于产品的独特卖点和特性。 市场导向策略 ：基于市场细分和目标群体需求进行定制化广告。 情感导向策略 ：运用情感元素如幽默、故事、情感纽带等以吸引消费者。
2.1.2 广告创意和文案的编写技巧
创意和文案是广告策划中最能体现策划者智慧的部分。一份好的广告文案通常需要具备以下几个特点：
精炼：简短有力，能够迅速抓住受众的注意力。 创新：新奇有趣，有记忆点，能够引起广泛讨论。 相关性：与品牌定位和产品特性密切相关。 行动召唤：明确的行动召唤（Call to Action, CTA），引导受众采取具体行动。
编写创意广告文案可以遵循以下步骤：
研究和分析 ：理解产品特性和目标受众，以及竞争对手的广告策略。 构思想法 ：进行头脑风暴，创造出创新和独特的广告概念。 文案创作 ：基于所选概念，编写具有吸引力的广告文案。 修改和优化 ：反复修改文案，测试其效果，并进行必要的优化。
2.2 广告创建的实践操作
2.2.1 利用图形和视频工具创建广告素材
随着技术的发展，广告素材的创作变得更加丰富多彩。除了传统的文字，图形和视频是现代广告中最为吸引人注意的元素。使用优秀的图形和视频工具，如Adobe Photoshop、Premiere Pro或免费的在线工具如Canva、Pixlr等，广告创作者能够制作出高质量的广告素材。
视频广告素材需要注重以下几点：
开头 ：吸引人的开头，迅速抓住观众的注意力。 故事线 ：清晰的故事线，有效地传达广告信息。 视觉效果 ：高质量的视觉效果和适当的动态效果。 音效配合 ：合适的音乐和声音效果，增强感染力。
2.2.2 广告的发布和管理平台选择
广告的发布是广告活动的最后一步，但也是至关重要的一步。广告发布的平台选择需要基于广告的目标受众和目标市场。例如，如果目标受众是年轻人，社交媒体平台如Instagram、TikTok或者Snapchat将是很好的选择。如果目标受众是专业人士，则LinkedIn或者行业特定的网站可能是更佳的发布地点。
管理广告投放平台包括设置广告预算、监控广告表现、调整广告计划等。随着广告技术的发展，现在出现了许多高级的广告管理工具和平台，比如Google Ads、Facebook Ads Manager等，它们提供了自动化的广告投放和优化功能。
为了帮助读者更好地理解广告的策划和创建过程，下面将展示一张简化的广告策划流程表格，并附上一个实际的广告素材制作案例。
广告策划步骤 详细描述 市场调研 分析目标市场和消费者行为，了解竞争对手 确定广告目标 确立广告旨在达到的具体目标，例如品牌知名度、销售增长 创意构思 头脑风暴，构思广告的创意和概念 制作广告素材 设计图形、编写文案、制作视频等 广告投放 选择合适的广告平台进行投放 监测与优化 监控广告效果，根据数据反馈进行优化
广告素材制作案例
假设我们为一家新推出的健康饮品品牌制作广告素材。以下是可能的制作流程：
市场调研 ：分析目标消费群体主要是注重健康生活方式的年轻人。 确定广告目标 ：目标是提升品牌知名度，并激发消费者对产品的好奇心。 创意构思 ：决定使用视觉冲击力强的色彩和健康生活理念的图片来吸引目标消费者。 制作广告素材 ：使用Adobe Photoshop设计图形，并在Adobe Premiere中制作一个15秒的视频广告，内容包括：展示健康饮品在自然环境中的制作过程，以及饮用产品的消费者如何在户外运动中活力四射。 广告投放 ：选择Instagram和YouTube作为主要的广告发布平台。 监测与优化 ：根据广告的观看次数、点赞和评论等数据指标进行广告效果分析，并调整广告内容和投放时间。
通过上述章节内容，我们可以深入理解广告策划与创建的核心流程，以及如何将理论应用到实际的广告制作中。在下一章节中，我们将探索广告投放过程中的定向策略和优化技巧。
3. 广告投放与效果分析
在数字广告领域，定向投放是将广告内容精准地展示给目标受众的过程。它不仅提高了广告的转化率，还大大增加了ROI（投资回报率）。本章节将详细介绍定向投放的理论与策略，以及如何通过监测广告效果并据此进行优化。
3.1 定向投放的理论与策略
3.1.1 定向投放的原理和优势
定向投放的原理是根据用户的兴趣、行为、地理位置、人口统计学特征等多种维度进行广告受众的选择。通过算法和用户数据，广告主可以将广告内容传递给最有可能对其产品或服务感兴趣的用户群体。这种策略的优势在于减少了无效曝光，提高了广告的点击率和转化率，从而降低广告成本。
3.1.2 不同平台的定向策略和优化技巧
不同平台的定向策略有所不同，主要分为社交平台、搜索引擎、展示广告网络等。例如：
社交媒体平台 ：通过用户的兴趣标签、职业、教育背景等进行细分投放。 搜索引擎平台 ：利用关键字搜索历史，对搜索广告进行精准匹配。 展示广告网络 ：依靠第三方cookie和用户浏览历史进行广告展示。
优化技巧包括定期分析和调整广告定向参数，例如更新排除列表、优化关键字等，确保广告始终对准最相关的用户群体。同时，利用A/B测试来不断尝试新的定向组合，找到最佳的投放策略。
3.2 广告效果监控与优化
3.2.1 广告效果的监测指标和分析方法
广告效果监控是指评估广告活动在实现既定目标方面的效率和效果。主要监测指标包括：
点击率（CTR） ：广告被点击的次数与广告展示次数的比率。 转化率（CVR） ：用户完成指定目标行为（如购买、注册）的次数与点击次数的比率。 CPM ：每千次展示的成本，用于衡量展示广告的花费效率。
分析方法包括：
数据比较 ：比较不同广告活动或时间段的数据。 多维度分析 ：结合不同变量（如时间、设备、地理位置）进行分析。 趋势预测 ：利用历史数据预测未来广告表现的趋势。
3.2.2 如何基于数据反馈进行广告优化
基于数据反馈进行广告优化的关键步骤包括：
监测和收集数据 ：使用广告管理工具监测广告活动的表现，并收集相关数据。 分析数据 ：利用统计软件分析数据，识别广告表现不佳的原因。 调整策略 ：根据数据分析结果，调整广告投放的时间、受众、素材、预算等。 实施和迭代 ：执行调整后的策略，并持续监控其效果，进行必要的迭代优化。
下面是一个简单的示例，展示如何通过Python脚本获取广告效果数据，并进行初步分析。
import requests
# 获取广告数据
def fetch_ad_data():
url = "https://api.adserver.com/getdata"
params = {
'api_key': 'YOUR_API_KEY',
'campaign_id': 'CAMPAIGN_ID'
}
response = requests.get(url, params=params)
return response.json()
# 分析广告数据
def analyze_ad_data(data):
import pandas as pd
# 将数据转换为Pandas DataFrame以便分析
df = pd.DataFrame(data)
# 计算点击率
df['CTR'] = df['clicks'] / df['impressions']
# 计算转化率
df['CVR'] = df['conversions'] / df['clicks']
# 输出分析结果
print(df[['CTR', 'CVR']].describe())
# 主程序
if __name__ == "__main__":
data = fetch_ad_data()
analyze_ad_data(data)
在上面的代码示例中，我们首先定义了两个函数： fetch_ad_data 用于获取广告数据， analyze_ad_data 用于对获取的数据进行分析。通过计算点击率（CTR）和转化率（CVR），我们可以对广告的表现有一个快速的了解，并据此进行优化。
通过以上的分析和优化，广告主可以持续改进广告投放策略，以实现更好的广告效果。在下一章中，我们将进一步讨论广告数据的收集和分析技术，以及如何利用这些数据来提升广告活动的整体表现。
4. 广告数据与分析
4.1 数据收集的方法和重要性
4.1.1 数据收集层的设计原理
在现代广告管理系统中，数据收集层是构建整个数据生态的基础，它是获取、存储、处理原始数据的重要组成部分。设计数据收集层需要综合考虑数据来源的多样性、数据质量的保证以及数据的安全性和合规性。
首先，数据来源的多样性要求数据收集层能够集成各种数据源，比如用户行为数据、广告效果数据、社交媒体数据等。这需要利用各种数据采集技术，包括但不限于埋点、API收集、服务器日志分析等。
其次，确保数据质量是设计数据收集层的核心。要实施有效的数据验证机制，确保收集到的数据是准确、完整和一致的。在数据传输过程中，应通过加密等安全措施来保护数据免受篡改。
最后，数据的安全性和合规性在当前的环境下尤为重要。数据收集层需要遵循相关的法律法规，如GDPR或中国的《个人信息保护法》，确保用户隐私得到保护。同时，采用适当的技术措施，防止数据泄露和滥用。
4.1.2 关键数据指标的收集和储存
关键数据指标（KPIs）对于衡量广告效果至关重要。例如，点击率（CTR）、转化率（CVR）、用户获取成本（CAC）等指标可以直接影响广告策略的制定和优化。
在收集这些关键数据指标时，需要有高效的存储方案来保证数据的快速读写。通常会使用时间序列数据库、NoSQL数据库或云存储服务来存储大量的广告数据。此外，数据的去重和聚合也是存储过程中不可或缺的环节，它确保了数据分析的准确性。
在储存过程中，对于实时性强的数据（如用户点击行为），会使用内存数据库如Redis等以保证毫秒级别的响应。而对于需要长期保存的数据，比如广告投放历史记录，可以使用分布式文件系统或云存储服务。
4.2 数据处理与分析技术
4.2.1 数据清洗和预处理
在进行广告数据分析之前，数据清洗和预处理是至关重要的一步。原始数据往往包含许多噪声和不一致的元素，如果直接用于分析可能会导致错误的结论。
数据清洗过程通常包括处理缺失值、纠正错误、格式化日期和时间、统一不同格式的记录等。例如，对于缺失的数据，可以采用填充、删除记录、预测或使用平均值等方法进行处理。错误的数据需要校正，而重复的记录需要去重。
预处理阶段，还会涉及到数据转换的操作，如标准化、归一化等。标准化处理是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，而归一化则是将数据缩放至一个标准范围。
4.2.2 高级数据分析方法的应用
在完成了数据清洗和预处理后，可以应用多种高级数据分析方法来进行深入分析。这可能包括聚类分析、关联规则挖掘、预测建模等。
聚类分析可以帮助广告管理者发现用户群体之间的自然分群，从而进行更精细化的广告定向。关联规则挖掘则能够揭示不同广告元素之间的关联性，例如什么样的文案与什么样的图片组合能产生更好的效果。预测建模可以用于预测广告投放的可能结果，从而指导广告预算的分配。
在应用这些方法时，机器学习技术如随机森林、支持向量机或神经网络等可能会被使用。这些技术能够处理大量数据并识别复杂的模式和趋势。通过这些高级数据分析方法的应用，广告效果可以得到大幅提升。
通过本章节的深入探讨，我们已经了解了广告数据收集和分析的重要性、设计原理以及实际的操作方法。下文将展示具体的数据收集、清洗、分析的代码和逻辑，使读者能够更直观地把握数据处理的整个流程。
5. 广告管理系统决策与执行
5.1 决策层的构建和功能
5.1.1 利用AI和机器学习优化决策过程
在广告管理系统中，决策层是整个系统的大脑，它负责处理和分析大量数据，并据此做出决策，指导广告的投放和优化。随着人工智能（AI）和机器学习技术的发展，决策层的构建越来越多地融入这些前沿技术，以提高广告投放的效率和效果。
机器学习算法能够从历史数据中学习和总结规律，预测未来的广告效果。通过不断地优化模型参数，机器学习算法能够更精准地预测用户行为，从而为广告决策提供科学依据。例如，推荐系统算法可以帮助广告系统更精准地匹配目标用户群体，提高点击率和转化率。
在实现这一过程时，通常会采用如下几个步骤：
数据收集与处理 ：首先，需要收集大量的广告投放数据，包括但不限于用户行为数据、广告素材表现、广告投放时间、投放渠道等。这些数据需要经过清洗和预处理，以便于后续分析。
特征工程 ：接下来，需要对数据进行特征工程，提取有助于预测模型学习的特征。例如，可以根据用户的历史点击和浏览行为，提取出用户的兴趣标签。
模型选择与训练 ：选择合适的机器学习算法进行模型训练。常见的算法有逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升机（GBM）、神经网络等。模型的训练需要使用历史数据作为样本，通过不断调整模型参数来最小化预测误差。
模型评估与优化 ：训练完毕后，需要用验证集对模型进行评估。根据评估结果对模型进行调整和优化，以提高其泛化能力和准确性。
实时决策与反馈 ：模型一旦训练完成并且表现稳定，就可以部署到生产环境进行实时决策。广告系统会根据模型预测的结果，自动调整广告投放策略。
通过集成AI和机器学习到决策过程中，广告管理系统的决策能力得到极大增强，能够基于实时数据做出更加精准和动态的投放决策。
5.1.2 决策支持系统的实例分析
为了更深入理解AI和机器学习在广告管理系统决策中的应用，我们不妨分析一个实际案例。例如，一家知名的社交媒体平台就开发了一个复杂的决策支持系统，用于其广告投放业务。
在这个案例中，决策支持系统需要处理来自社交网络的实时数据流，包括用户的行为数据、社交互动数据、用户生成内容等。系统利用这些数据训练出能够识别用户兴趣和预测用户未来行为的模型。
使用该系统的广告客户可以通过以下方式获益：
个性化广告推荐 ：决策支持系统分析用户的历史行为和喜好，为用户推荐个性化的广告，提高用户对广告的兴趣和反应。
优化投放时机 ：通过分析用户活动的时间模式，系统可以确定最佳的广告投放时机，确保广告能够达到更多的活跃用户。
动态预算分配 ：系统能够实时监控广告效果，并根据预算限制和目标，动态调整各广告活动的预算分配，从而优化广告支出的回报率（ROI）。
A/B测试与优化 ：系统可以自动运行A/B测试，比较不同广告素材或策略的表现，并自动推广表现更好的选项。
决策支持系统的成功应用展示了AI和机器学习技术在广告管理领域中的强大潜力。它不仅能够显著提升广告的投放效果，还能够为广告主提供深入的洞察和竞争优势。
5.2 执行层的策略和实施
5.2.1 广告计划的自动化执行流程
随着广告市场的竞争日益激烈，广告计划的自动化执行已经成为提升效率和效果的关键。自动化执行流程不仅可以减少人为错误，还可以提高广告活动的响应速度和灵活性。
广告计划的自动化执行流程主要包括以下几个环节：
广告计划创建 ：广告主可以在广告管理系统中设定广告计划的目标、预算、时间范围、目标用户群体等关键参数。
广告素材上传与管理 ：广告主上传广告素材，系统对素材进行审核，并根据投放计划自动更换或更新广告素材。
实时竞价 ：当用户浏览广告位时，系统根据广告计划和广告素材的表现，实时进行竞价，以决定是否展示广告，并确定广告的位置和价格。
数据监控与反馈 ：广告活动进行中，系统持续监控数据指标，并将实时数据反馈给广告主。数据指标包括点击率、转化率、广告花费、ROI等。
优化决策与调整 ：根据数据监控的反馈，系统自动执行或建议广告主执行相应的优化措施。比如，如果某广告素材的点击率低于预期，系统可以自动减少该素材的曝光率，同时增加表现较好的素材的曝光率。
报告与分析 ：活动结束后，系统生成详细的报告，包括广告投放的全程数据和分析结果，帮助广告主进行后续的市场决策。
下面是一个简化的自动化执行流程的伪代码示例：
class AdCampaign:
def __init__(self, goal, budget, time_range, audience):
self.goal = goal
self.budget = budget
self.time_range = time_range
self.audience = audience
self.ad_assets = []
self.metrics = {}
def upload_assets(self, assets):
# 验证广告素材，并进行上传
pass
def run_auction(self):
# 实时竞价逻辑
pass
def monitor_data(self):
# 数据监控逻辑
pass
def optimize_decisions(self):
# 优化决策逻辑
pass
def generate_report(self):
# 生成报告
pass
# 创建广告计划
campaign = AdCampaign(goal="brand_awareness", budget=10000, time_range="2023-01-01 to 2023-02-01", audience="age_18-35")
# 上传广告素材
campaign.upload_assets(assets=["ad1.png", "ad2.jpg"])
# 启动实时竞价和数据监控
campaign.run_auction()
campaign.monitor_data()
# 执行优化决策
campaign.optimize_decisions()
# 生成活动报告
campaign.generate_report()
在自动化执行流程中，每一步都需要精准的算法和策略支持，以确保广告活动的顺利进行和高效执行。
5.2.2 实时竞价和程序化购买的实践
实时竞价（RTB）和程序化购买是现代广告管理系统的核心组成部分，它们使得广告的买卖过程自动化和优化。
实时竞价是一种通过自动化技术在拍卖环境中实时买卖广告位的过程。这一过程通常发生在用户请求广告内容时，广告主的出价与广告平台的用户数据相结合，以决定是否展示给特定用户。
程序化购买则是指使用技术来购买广告，而不是通过人与人之间传统的方式。它包括RTB，但也包括其他形式，比如私有市场、优先交易和程序化保证。
实时竞价和程序化购买的实践包括以下几个关键点：
需求方平台（DSP） ：DSP是广告主或其代理商用于购买广告的技术平台。广告主可以利用DSP对接多个广告交易所和广告网络，从而在多个渠道上进行广告投放。
供应方平台（SSP） ：SSP则是出版商和内容提供商的工具，帮助他们将库存广告空间有效地管理和销售。
数据管理平台（DMP） ：DMP收集和分析用户数据，帮助广告主了解其目标受众，并在RTB中利用这些数据进行个性化广告投放。
广告交易平台（Ad Exchange） ：Ad Exchange是连接买方和卖方的平台，它提供实时竞价机制，买卖双方可以在其中实时交易广告空间。
在实时竞价和程序化购买中，一个广告的展示往往只在毫秒级别内完成。为了高效地进行这一过程，需要运用快速的算法和数据分析技术，以及高响应速度的计算资源。
具体到实施层面，实时竞价流程可以分解为以下几个步骤：
用户请求广告 ：当用户访问包含广告空间的网页时，用户的浏览器会向广告服务器发起请求。
传递用户数据 ：用户数据会从SSP传递到Ad Exchange，并包含用户的兴趣和行为特征。
出价请求 ：Ad Exchange会向所有注册的DSP发出出价请求（bid request），DSP根据广告活动策略和用户数据快速计算出价。
出价响应 ：DSP在收到出价请求后，必须在规定的时间内返回出价，出价最高的DSP赢得广告展示的机会。
广告展示 ：胜利者通过Ad Exchange将广告内容推送到用户浏览器，用户看到的广告即为实时竞价的结果。
实时竞价和程序化购买极大地提高了广告市场的效率和透明度，使得广告主能够通过技术手段实现精准营销，提升广告效果。同时，它们也为出版商和内容提供商创造了更多的收益来源，因为他们可以通过广告库存的智能管理实现更高的收益。
通过以上的策略和实施，广告管理系统能够以自动化和优化的方式执行广告计划，最大化广告投资回报率（ROI），帮助广告主有效地达到其市场目标。
6. 广告效果的反馈与应用
在广告管理中，收集用户反馈是至关重要的环节。这不仅关系到广告效果的准确评估，也是广告持续优化和品牌推广策略调整的重要依据。本章将深入探讨构建和优化反馈机制的方法，以及如何将广告效果转化为应用层面上的多维拓展。
6.1 反馈机制的构建和优化
6.1.1 用户反馈收集的方法和工具
在广告活动结束后，首先要做的是通过有效的手段来收集用户的反馈信息。这些信息可能来自社交媒体、官方网站、客户服务、市场调查问卷等多种渠道。
为了系统地收集和分析这些数据，可以采用以下工具和方法： - 在线调查工具 ：如SurveyMonkey、Typeform等，可以创建定制化的问卷来收集用户的直接反馈。 - 社交媒体监听 ：使用工具如Hootsuite、Brandwatch，可以追踪用户对广告活动的提及、评论和情感倾向。 - 网站分析工具 ：例如Google Analytics，可以帮助分析广告投放后网站流量和用户行为的变化。
6.1.2 反馈数据的分析和应用策略
收集到的反馈数据需要通过数据分析来提炼出有用的信息。在分析这些数据时，主要关注以下方面：
用户满意度 ：通过用户调查问卷中的满意度评分，可以了解广告在多大程度上达到了预期效果。 用户参与度 ：通过社交媒体的互动率、网站的点击量和停留时间等指标，评估用户的参与程度。 情感分析 ：通过分析用户评论和反馈，了解广告传播的情感倾向，是否正面或负面。
数据的分析结果将直接影响后续的广告策略调整和优化。例如，如果发现某个广告的负面反馈较多，可能需要重新调整广告内容或目标受众。如果反馈显示广告的某个元素受到用户的普遍喜爱，那么这个元素可以被进一步放大或在未来的广告中频繁使用。
6.2 广告应用的多维拓展
6.2.1 品牌推广的创新方式
广告的效果不仅仅体现在短期的销量提升上，更重要的是长期的品牌建设。在应用广告效果时，可以从以下几个方面进行创新： - 故事化营销 ：通过讲述品牌故事，与消费者建立情感联系，提高品牌忠诚度。 - 用户生成内容（UGC） ：鼓励用户创作与品牌相关的内容，通过用户的自然分享，实现口碑传播。 - 多平台融合 ：结合线上与线下渠道，利用增强现实（AR）技术，创造沉浸式的品牌体验。
6.2.2 产品销售和用户留存的策略实施
广告活动可以极大影响产品销售和用户留存。以下是一些策略： - 个性化推荐 ：利用用户反馈和购买历史，提供个性化的商品或服务推荐。 - 忠诚计划 ：通过积分、优惠券和会员专享活动等方式，增强用户的购买意愿和留存率。 - 再营销策略 ：通过再营销广告，针对那些已经表现出兴趣但尚未转化的潜在客户，进行持续的沟通和转化尝试。
在这一章节中，我们着重探讨了用户反馈的重要性和具体的应用策略，以及如何将广告效果转化为更深层次的品牌推广和用户留存。下一章节将继续深入广告管理系统的决策与执行层面，探索如何让广告活动更加高效和智能。
本文还有配套的精品资源，点击获取
简介：广告管理系统是现代营销中不可或缺的工具，它整合数据分析、广告策划、投放执行和效果监测，优化资源利用，提升广告效益。本文将深入探讨广告管理系统的六大核心功能、五层架构组成及在品牌推广、产品销售、用户留存和竞品分析等实践应用中的价值。
本文还有配套的精品资源，点击获取