复合体材质商品的拍摄方法-厦门商业摄影
复合体材料商品是由以上多种材质制成的，在拍摄布光时应首先做好其中反光体的布光，既保证重点部位的用光符合创意，又注重不同材质部位之间的影调的协调性。任何光位调整，都是以质感表现更为准确为前提的，细致、准确、地表现好商品的质感肌理。例如摩托车的广告照片，车身上的电镀部件和油漆味反光体，而车轮上的轮胎为半吸光体，反差极大，这就要求布光时应该具有对两种或两种以上不同材质质感表现都有兼容性的布光方法。若是两种材料的质感肌理明度差较弱，则容易表现，弱是这种复合型商品的特性反差极大，则应采取一些特殊的方法，尽量是某一种材料质感的表现不致牺牲。
表现质感差别大的复合被摄体在布光中除主光光质和光位以能兼容的中型为好，还可以设计特殊的布光系统，并对各光源进行明与暗的遮挡，柔与硬的控制，重点局部用光的加减，以及使用多次曝光来控制不同的曝光量等拍摄技巧。多数情况首先要照顾到反光体的照明，光位的调整首先要保证重点部位的用光，使质感表现更为准确。此时便需要反复布光与审视，多次比较菜可能找到比较恰当的布光。
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在中国经济水平发展逐渐提升的情况下，各个居民实现小康生活后，珠宝行业的需求也在慢慢加大，珠宝也是创造美的事业，追求真善美是人类社会发展的必然趋势，如今珠宝行业采用“线上+线下”等经营模式。
然而，珠宝潮奢本身低频高价的消费特性，加大了其营销运营层面的难度，一方面亟需提升投放效率，另一方面则需要根据不同的营销目标，找到对的人，实现投放精准性的提升。腾讯广告针对这两大方面的营销需求，逐一拆解背后逻辑，为珠宝潮奢电商带来了四大锦囊妙计。
无论是珠宝潮奢还是其他各行各业，以交易目标为核心的直接转化正在成为众多品牌的核心诉求。这也意味着，品牌越来越看重消费者需求与商品的精准匹配。
为此，腾讯广告推出了以商品为核心的商品广告，跳出标签圈选人群的方式，通过使用结构化数据创建商品库，帮助系统更加深入、智能地理解商品及其购买人群，让优质的商品去匹配合适的消费者，从而达成起量与转化。
在这一过程中，为了更好实现人货的精准匹配，就需要品牌主在前期商品库对接的过程中，将商品信息录入商品库中，录入得越完整、越，投放效果越理想。但问题也随之出现，虽然匹配精度得到了提升，但录入庞大的商品信息并非易事，尤其是珠宝潮奢这类，产品多为手工制作、限量发售或是原材料不同的非标产品，使得素材繁多且商品量大，如何提升效率成为至关重要的议题。
针对这一问题，sDPA自动识别能力可智能化识别素材、文案以及落地页信息，智能完成SKU获取，并将其积累在商品库中，即利用强大的数据能力实现“以货找人”，让投放更精准，亦能轻松将普通广告升级为商品广告。借助此种方式，不仅加速了品牌配置商品广告的效率，更能进一步减少商家管理庞大SKU的成本。
尤其是在大促节点，消费者面对的是成千上万的商品，此时，能否精准的将货与人匹配，并尽可能的完成上新就成了关键因素。某品牌就通过手工校准类目补充品牌信息的方式，提升了商品识别准确率。据统计，珠宝、潮奢、母婴等行业在大促期间，整体sDPA消耗比例更大幅提升至98%。
对于珠宝潮奢企业来说，精准触达高净值人群是品牌营销的重中之重。但是，这部分人群的消费属性却充满了复杂性和多元性，为了找到TA们，品牌的投放费用总是居高不下，且效果难以监测。
为了解决这个问题，Rulelab自动出价基于腾讯广告强大的数字分析能力，其本质逻辑是将广告的潜在受众人群进一步细分，针对不同人群来智能分配曝光的比例系数，例如A类1.2，B类1，C类0.8。且在随后的投放过程中，自动根据调整出价的高低，针对性提升A类人群的曝光占比，同时降低C人群的出价，从而达成提升同一个广告下高净值人群占比，提升站内整体人群价值。
以某潮奢行业的代表客户为例，随着其11月应用Rulelab，并针对性调整不同人群的曝光权重，高价值人群的曝光人群占比提升19%，不符合目标定位的人群占比降低22%，实现在同一个广告下的高价值人群精准触达，在下载量提升的基础上，销售转化也有可观的提升。
对于包括珠宝潮奢在内的，获客门槛或者客单价较高的行业而言，Rulelab可助力品牌精准定向到更具转化意向或是消费能力的人群，提升高价值人群占比，形成更为正向的ROI。
戴比尔斯发布的报告数据显示，有近58%的珠宝消费动机为婚恋需求，这就意味着不仅消费低频，复购概率也较低。事实上，包括珠宝、文玩、潮奢在内的行业都面临一个共同问题——需要持续地拉新获客。而这样的营销刚需往往意味着不断支出的高昂成本，让很多企业陷入两难的境地。
此次，腾讯广告带来Modellab能力锦囊，正是在助力企业找准用户的同时，实现营销投放ROI的提升。
Modellab通过广告主在数据管理平台上传历史数据，把品牌一方人群作为建模的正样本，对样本进行关联度打分，以分数高低智能优化投放模式，轻松找到更易带来高转化的人群，完成对潜在客群的挖掘和新客群招募，从而达成降本增效的目的。
广告主A通过在历史下单人群中，提取“高奢金融人群”进行特征训练，蕞终激活成本低于常规定向。而广告主B通过Modellab创建下单人群包达到3000万量级，应用后ROI达成率稳定在60%。
显然，针对这类已经有一定数据积累，但需要降低拉新成本和圈定新潜客的广告主，Modellab是实现投放高转化的必备利器。
04跳出固有人群圈选
