Модель аида в маркетинге: Модель AIDA в маркетинге: принцип работы, формула и примеры применения — Клинбиз | Клининговая компания в Нижнем Новгороде

Содержание

Модель AIDA в маркетинге: принцип работы, формула и примеры применения

Есть в маркетинге несколько основных аббревиатур, без которых не обходится ни один учебный курс для начинающих специалистов. Модель AIDA — это классика маркетинга, не потерявшая популярности. Пройдя вместе с клиентом его путь от знакомства с товаром до покупки, вы можете лучше понять, что происходит в вашей воронке продаж.

Отчет от OWOX BI поможет вам легко найти узкие места и дыры в своей воронке и вовремя их залатать. Чтобы построить отчет, нужно правильно выбрать шаги для AIDA воронки и настроить модель атрибуции, которая позволит вам оценить эффективность маркетинга в разрезе каждого шага.

Наши клиенты
растут на 22% быстрее

Растите быстрее, анализируя, что лучше сработает в вашем маркетинге

Измеряйте KPI, находите зоны роста и увеличивайте свой ROI

Записаться на демо

Содержание

Что такое AIDA

Термином AIDA (или АИДА) в маркетинге называется как модель поведения пользователей на пути к покупке, так и техника продаж, основанная на этом поведении. Эта аббревиатура состоит из четырех английских слов:

Attention — внимание.
Interest — интерес.
Desire — желание.
Action — действие.

Каждое слово обозначает определенный этап, который человек проходит от знакомства с продуктом до решения его купить. Другими словами, это воронка продаж:

Аббревиатуру ввел в употребление американский специалист по рекламе Элайас Сент-Эльмо Льюис в 1898 году. С тех пор она заняла место в большинстве учебников по маркетингу и претерпела некоторые изменения.

К четырем буквам AIDA периодически прибавляют новые. Например буква S (Satisfaction) в конце означает удовлетворение, которое пользователь испытывает от приобретенного товара, и его готовность стать «адвокатом бренда». А буква

M (Motivation) перед действием (Action) — это мотивация пользователя к покупке.

Как работает модель AIDA

В основе модели AIDA лежат паттерны (набор стереотипных поведенческих реакций или последовательностей действий) и человеческая психология. Перед маркетологами стоит задача — с помощью специальных триггеров мотивировать человека последовательно пройти все шаги воронки.

То есть реклама по модели AIDA должна:

Привлечь внимание потенциального покупателя.
Вызвать у человека интерес.

Сформировать желание приобрести товар.
И наконец — побудить к покупке.

Для успешного применения АИДА формулы в маркетинге и продажах запомните два основных правила:

Каждый из шагов формулы является обязательным, менять их порядок нельзя.
Прежде чем запускать рекламу, тщательно изучите свою целевую аудитории — ее интересы, «боли» и потребности.

К преимуществам AIDA рекламы можно отнести:

Эффективность — в ее основе лежат психологические приемы, которые подсознательно действуют на людей.
Универсальность — подходит практически для всех типов бизнеса и всей продукции, за исключением, разве что, слишком дорогих и узконаправленных товаров.

Простота — формулу легко понять, запомнить и применять на практике даже начинающим маркетологам.

Где используется модель AIDA

Модель применима во всех случаях, когда нужно сформировать спрос, а также увеличить конверсию и продажи. Ее успешно используют:

в ecommerce;
в розничной торговле;
в продажах по телефону;
в сетевом маркетинге;
при подготовке рекламных текстов, аудио- и видеороликов и т. д.

Читайте также: как аналитика помогает маркетологам отвлечься от рутины и получить полный контроль над маркетингом.

Формула AIDA в рекламе

Давайте разберем этапы продаж по модели АИДА на практических примерах.

Шаг 1. Привлечь внимание

С одной стороны, в борьбе за внимание пользователей все средства хороши. С другой стороны, воспринимая эту фразу слишком буквально, вы рискуете вызвать у человека не желание купить, а чувство раздражения. Поэтому вместо назойливых баннеров, которые невозможно закрыть, лучше использовать интересные виды рекламы и тщательнее проработать ее содержание. Например, вы можете сделать ставку на секси-заголовок; привлекательную картинку; необычную форму или место размещения рекламы; аудио или видео элементы и т. д.

Кроме креативной рекламы, отлично привлекают внимание пользователей скидки и специальные предложения.

Шаг 2. Вызвать интерес

После того, как вы привлекли внимание пользователя заголовком или яркой картинкой, вам нужно удержать его интерес. За это обычно отвечают первый абзац (если это статья) или второй экран на лендинге. Глядя на ваше предложение на этом этапе, человек должен сказать себе: «это то, что я искал!». Добиться такого эффекта можно с помощью упоминания и проработки «болей» потенциального покупателя, описания уникальных преимуществ вашего товара и отличий от конкурентов.

Шаг 3. Сформировать желание

Чтобы человек купил товар, позвольте ему его «попробовать» или «потерять», как в прямом так и в переносном смысле. Для этого подойдут демо-версии, ограниченные сроки акции и количество товаров, бесплатная доставка, дополнительная гарантия и т. д. Ваша задача — сделать так, чтобы человек осознал перемены в своей жизни после приобретения товара.

Шаг 4. Побудить к покупке

Самое очевидное и легкое, что можно сделать на последнем этапе — это разместить CTA, то есть призыв к действию. Четко укажите человеку, что и как ему нужно сделать, чтобы заполучить желанный товар: оформить заказ на сайте, позвонить в колл-центр, написать в чат, подписаться на trial и др.

Пример применения модели AIDA в атрибуции

Воронка продаж — путь, который проходит пользователь от первого знакомства с сайтом до покупки. Согласно модели AIDA, этот путь состоит из четырех последовательных этапов. В реальности все сложнее. Посетители сайта могут вести себя совсем не так, как вы того ждете. Люди, приходящие с разных рекламных каналов, и ведут себя по-разному. Пользователь может заходить на сайт и уходить, ничего не сделав; бросать товары в корзине; кликать по разным баннерам и т. д. Да, его действия будут последовательными, но у каждого пользователя будет своя последовательность.

От того, на каком этапе воронки находится пользователь, зависит выбор каналов коммуникации с ним. К примеру, медийная реклама отлично работает с холодной аудиторией в начале воронки, у которой нужно вызвать интерес. А электронные письма лучше работают с аудиторией на последних шагах воронки. Это лояльные пользователи, знакомые с брендом, поэтому конверсия у email-рассылок выше.

Чтобы увеличить конверсию из посетителей сайта в покупателей, нужно изучить действия аудитории и правильно выбрать шаги воронки, которую вы будете использовать в своей модели атрибуции.

Бесплатно попробовать OWOX BI

С помощью правильно выстроенной воронки продаж вы сможете:

Корректно оценить эффективность маркетинга, найти недооцененные источники трафика и оптимально перераспределить рекламный бюджет.
Понять потребности своих пользователей, чтобы делать им релевантные предложения.
Разделить аудиторию на сегменты в зависимости от того, на каком этапе воронки находятся пользователи, и персонализировать коммуникацию с каждым сегментом.
Найти узкие места в воронке и оптимизировать.

Задача вашей рекламы на каждом этапе воронки заключается в том, чтобы мотивировать пользователя перейти на следующий этап — ближе к покупке. К примеру, конверсионными действиями могут быть: просмотр карточки товаров, подписка на рассылку, добавление товара в корзину и прочие.

Какие из этих действий подходят для построения AIDA воронки? Читайте подробнее в нашей статье:

Использованные инструменты

Часто задаваемые вопросы

Открыть все Закрыть все

Что такое AIDA?
Термином AIDA (или АИДА) в маркетинге называется как модель поведения пользователей на пути к покупке, так и техника продаж, основанная на этом поведении. Эта аббревиатура состоит из четырех английских слов:
1. Attention — внимание.
2. Interest — интерес.
3. Desire — желание.
4. Action — действие.
Каждое слово обозначает определенный этап, который человек проходит от знакомства с продуктом до решения его купить.
Как работает модель AIDA?
В основе модели AIDA лежат паттерны и человеческая психология. Перед маркетологами стоит задача — с помощью специальных триггеров мотивировать человека последовательно пройти все шаги воронки. То есть реклама по модели AIDA должна:
1. Привлечь внимание потенциального покупателя.
2. Вызвать у человека интерес.
3. Сформировать желание приобрести товар.
4. И наконец — побудить к покупке.
Как оценить эффективность кампаний на разных шагах AIDA воронки?
Отчет от OWOX BI поможет вам легко найти узкие места и дыры в вашей воронке и вовремя их залатать. Чтобы его построить, нужно правильно выбрать шаги для своей AIDA воронки. Модель атрибуции OWOX BI позволит вам оценить эффективность маркетинга в разрезе каждого шага.

Модель AIDA в маркетинге — 4 базовых инструмента маркетолога

Просмотров: 3.84k нет комментариев
АВТОР:
Дмитрий Стадник
Казалось бы какая связь между высоким оперным искусством и маркетингом?…
Модель AIDA в маркетинге — 4 базовых инструмента маркетолога
Казалось бы какая связь между высоким оперным искусством и маркетингом? Но сегодня случился забавный случай: в сети я увидел рекламу одной из оперных постановок с мировым именем. И тут я понял, что оттягивать больше некуда. Сегодня мы разберем такой инструмент как модель AIDA в маркетинге. Но я не буду переписывать информацию из википедии или других сайтов о том, что такое модель AIDA в общем понимании. Об этом и так очень много материалов в Интернете.
Все что будет написано — это мое отношение к данной технологии в маркетинге и личное видение того, как сейчас обстоят дела с этим инструментом. Работает ли он? Если работает, то как его внедрять в современной коммерции? Почему каждый маркетолог знает что такое AIDA, но не использует это правило на практике?
В конце статьи вы найдете улучшенную версию модели. Я считаю что невозможно вписать эту аббревиатуру из четырех букв в виде отдельных инструментов в современный интернет-маркетинг. Потому что такое упрощение значительно снижает эффективность инструмента в продажах. Ну и также вы узнаете в чем взаимосвязь между оперной музыки и современного исскуства).
Джентльменский набор инструментов для маркетолога
Если Вы маркетолог, но для вас AIDA — это, всего лишь знаменитая опера Джузеппе Верди, то, скорее всего, написанное здесь станет для вас откровением. С той лишь разницей, что вашему покорному слуге далеко до высот великого итальянского композитора).
По моему мнению, современный маркетолог должен знать только три вещи, для того, чтобы проблема небольшого количества продаж в любом бизнесе не стояла остро. AIDA — одна из этих вещей. Я не сторонник классической модели маркетинга. Я сторонник улучшенной версии АИДА, но о ней речь пойдет уже в самом конце статьи.
Для приличия, коротко дадим канонические определения. Итак, AIDA — это первые буквы от английских слов: Attention, Interest, Desire, Action. Предполагается, что успешная продажа должна выглядеть так:
Attention (Внимание) — Вы должны завладеть вниманием клиента (потенциального клиента)
Interest (Интерес) — здесь имеется в виду не просто интерес как самоцель, а удержание внимания клиента на Вашем продукте.
Desire (Желание) — у потенциального клиента должно возникнуть безграничное желание воспользоваться Вашей услугой или товаром. Обратите внимание — не важно что Вы продаете и насколько хороший у вас товар.
Action (Действие) — клиент должен совершить действие. В классическом толковании — купить. В современном маркетинге действие — это не обязательно покупка. Все зависит от наших целей.
Что конкретно делать, чтобы добиться результатов в каждом из пунктов, в классическом варианте пошаговой инструкции не дается. Лично я не нашел. Делитесь в комментариях своим мнением по этому поводу.
Печально, но факт — мною лично было исследовано несколько десятков книг по маркетингу, где модель AIDA подается как универсальный инструмент, при этом, что именно нужно делать для того, чтобы это работало, рекомендаций нет никаких.
Все что было найдено — несколько примеров из опыта крупных компаний, маркетинговых кейсов, но вот конкретного алгоритма мною обнаружено не было. Считается, что каждый случай — он уникальный для каждой ниши, что нельзя сделать инструмент для всех. А согласитесь, было бы здорово, чтобы такой алгоритм был.
Принято считать, что просто выполнив пошагово эти пункты — можно значительно повысить конверсию продаж. Гораздо больше, чем если бы Вы просто подошли на улице к прохожему и пытались ему что-то “впарить”. Давайте разберемся откуда появилась именно такая расстановка шагов в модели AIDA.
AIDA — почему работала тогда и почему работает сейчас?
Для этого нужно копнуть немного глубже и обратить внимание на то, когда была изобретена модель AIDA, в какой стране это случилось и какую задачу ставил перед собой ее создатель.
А заварил всю эту кашу некто Элмо Льюис в 1898 году. Причем создавалась эта модель для классической воронки продаж. Да-да, понятию “воронка продаж” уже более ста лет, хотя все эксперты преподносят его как нечто новое.
Важное уточнение: особую популярность эта модель приобрела между Первой и Второй Мировой Войной. Те, кто читал Наполеона Хилла, знают, что именно в эти годы в США была эпоха коммивояжеров. Это такие люди, которые загружали полные сумки всяким хламом, ходили по домам и предлагали купить то, что было в сумках, обычным американцам.
Вдобавок, очень популярным инструментом маркетологов того времени были продающие письма. Модель AIDA идеально работала в те годы, когда написание писем на листке бумаги было основным источником обмена деловой информацией.
Для того, чтобы продажа совершилась в одном из этих двух форматов (коммивояжерство или продающие письма), достаточно было: привлечь внимание, вызвать интерес, заставить клиента внести в свой список желаний этот продукт и купить его. Можете представить ситуацию, когда вы открываете почтовый ящик, а там огромное количество писем. И каждый из этих конвертов борется за ваше внимание и интерес.
По моему скромному мнению ничего не изменилось.
В наши дни письма сменились электронными сообщениями и контентом в социальных сетях. Но схема такая же: все борются за ваше внимание. Начиная с заголовков и заканчивая провокационными картинками или цепляющим началом в случае видеоконтента.
Yourselfbranding
Я не считаю, что повышенная борьба за внимание людей является чем-то новым в маркетинге, и не разделяю мнения большинства маркетологов по этому поводу. Более того, ничего по сути концептуально нового в нашей жизни за последние 200 лет не появилось. Просто на смену старым гаджетам приходят новые.
И все-таки есть одна вещь, которая добавилась к классической схеме. В современном маркетинге модель AIDA дополнилась еще одной буквой в конце. S — что означает Satisfaction (Удовлетворение). Давно доказано, что привлечь нового клиента и закрыть его на сделку в 8 раз дороже, чем работать с тем человеком, который что-то у Вас уже купил.
Эта концепция носит название: “Клиенты на всю жизнь”. Есть даже такая книга, которую я всем настоятельно рекомендую прочесть. Позволю себе немного добавить и переформулировать название бестселлера: “Клиенты на всю жизнь, покуда смерть не разлучит нас”. Поэтому, добавляя последний пункт, мы хотим, чтобы клиент к нам вернулся и купил что-то еще и еще до самой физической смерти одного из участников отношений.
Удовлетворение и то количество довольных клиентов, готовых вернуться к Вам за новой покупкой, зависят не только от качества услуг или товара. Значимую роль играет то, как вы общаетесь с клиентом после продажи, просите ли вы оставить честный отзыв, работаете ли вы над сбором контактных данных клиентов.
Странные современные парадоксы
В чем заключается главный парадокс для современной модели AIDA в маркетинге? Все очень просто — маркетологи перестали быть продавцами. В современной концепции маркетинг — это лишь средство для привлечения потенциально заинтересованных в вашем продукте или услуге людей. Закрытие же сделки — это задача воронки продаж, а также менеджеров, которые работают с лидами.
Другими словами, те бизнес-проекты, в которых привлечение клиента и продажу осуществляет один и тот же человек, будут иметь или уже имеют проблемы с продажами. Привлечь клиента и и совершить продажу — разные функции. Их должны делать разные люди, с разным психологическим и личностным наборов навыков.
В большинстве ситуаций, с которыми Yourselfbranding приходилось сталкиваться на практике, эти функции делали одни и те же люди. Но стоит только грамотно разделить эти задачи, как сразу проблем с привлечением клиентов и продажами больше не возникает.
В интернете Вы можете найти еще несколько современных подвидов модели AIDA. Все эти дополнения и расширения появились по одной единственной причине: очень сложно добиться внимания человека.
Считается, что добившись внимания к себе или своему продукту, Вы, почти гарантированно, осуществите продажу, но это не всегда так. Есть еще одно отличие маркетинга столетней давности и маркетинга современного мира. Оно заключается в том, что сейчас факт наличия товара не играет никакой роли.
Yourselfbranding
В советский период было достаточно написать на витрине магазина что-то типа: “Мы открылись”, “Свежее мясо”, “Новый завоз”, как сразу образовывались огромные очереди. В те времена продукт или услугу покупали по факту наличия.
Но времена изменились и теперь, чтобы модель AIDA работала, продукт или услуга должны быть лучшими на рынке в своей нише. Задайте себе честный вопрос и так же честно ответьте на него: сейчас вы продаете лучший продукт в своей нише? Или вот еще классический вопрос современных экспертов: чем вы отличаетесь от конкурентов?
Если на второй вопрос у вас следующие ответы: “индивидуальный подход”, “команда профессионалов”, “эксклюзивный дизайн”, “качественный товар”, то модель AIDA вряд ли будет работать.
В таком случае стоит подумать над составлением Уникального Торгового Предложения (УТП). Какой измеримый результат получит клиент от сотрудничества с Вами? Как правило, в УТП мы можем вписать только три параметра. Быстрее, Дешевле, Лучше, чем конкуренты.
Еще одна сложность кроется в том, что сама модель AIDA разрабатывалась для продажи относительно недорогих товаров. Вряд ли можно было продавать дорогие товары, просто рассылая письма и приставая к людям на улице даже 100 лет назад. Поэтому, для продажи более дорогих услуг, схему нужно немного адаптировать под другие задачи и требования.
AIDA модель рекламного воздействия по шагам
Давайте пройдемся по основным шагам модели более подробно.
Внимание
Мы уже знаем, что первый шаг — завладеть вниманием потенциального клиента. Это самый трудный шаг. И здесь вы можете встретить несколько фишек, которые работают всегда. Например:
Составление крутого заголовка (как правило это УТП)
Провокационная картинка (то, что вызывает сильные эмоции и волнение)
Видео (провокационное начало)
Самый рабочий инструмент, чтобы заинтересовать клиента — заголовок. В заголовке обычно используем УТП, подкрепленное словами-усилителями. Например:
Важно
Легко
Быстро
Навсегда
Имя клиента (в письме)
Секреты
Тайны
Мифы
и так далее…
Следует помнить, что слова-усилители со временем теряют свою “силу” воздействия. Целевая аудитория попросту привыкает к таким словам и маркетологам приходится искать новые усилители. Вот некоторые примеры слов, которые появились за последние 2 года:
Убойный
Бронебойный
Концентрат
Крышесносный
Молниеносный
Перепрошивка
Выжимка
Следует помнить, что и эти новые усилители, так же будут работать только определенное время. Здесь можно дать следующий совет: если Вы узнали новое слово-усилитель, не теряйте времени и используйте его в своих рекламных объявлениях.
Кстати, если вы хотите получить 560 таких слов-усилителей которые работают прямо сейчас и использовать их в своих корыстных целях, то переходите по ссылке.
Интерес
Мы дошли до второго шага модели AIDA. Как вызвать и удержать интерес у целевой аудитории так, чтобы люди дочитали (досмотрели) ваше рекламное объявление до конца?
Зачастую это решается именно созданием УТП, подкрепленного словами-усилителями. Именно Ваше предложение должно стать катализатором сильной эмоциональной реакции у Вашей целевой аудитории.
Однажды, на одном из саммитов по маркетингу я услышал великую фразу:
“Есть эмоция — есть продажи. Нет эмоции — нет продаж.”
Не важно как, но если на первом этапе привлечения внимания аудитории Вы не вызвали эмоциональную реакцию на Ваш товар или услугу, то продажи не будет! Прочитав Ваш рекламный заголовок человек должен сказать себе: “Да, я этого хочу!”
Желание
Ладно, мы добились эмоциональной реакции человека и заставили его заинтересоваться нашим предложением. Как удержать этот интерес и вызвать желание сделать целевое действие?
Для начала мы формируем боль. Мы должны заставить человека понять, что эта боль — его боль, даже если он не задумывался об этой проблеме до ознакомления с вашим предложением. Этого можно добиться описывая ситуацию реальных людей в реальном мире до применения вашего продукта.
Буквально 4-6 тезисов о том, какова была ситуация до применения продукта у других людей. Главная задача — клиент должен узнать себя.
Очень хорошо работает наглядная демонстрация при формировании боли у клиента. Помните рекламу где на двух разных сковородках жарили куриное яйцо? На одной сковороде яйцо невозможно было отсоединить от поверхности? Это отличный пример наглядной визуализации.
А дальше добавляем выгоды от нашего продукта. По сути, мы более подробно расписываем наше УТП, попросту разбивая его на “буллиты” с выгодами нашего продукта. Помним, что они должны быть измеримыми и понятны клиенту.
В конце добавляем какую-нибудь вторичную выгоду, подкрепляя таким образом ценность продукта в глазах покупателя. Такой вторичной выгодой может быть: гарантия возврата, подарок при покупке, ограничение по времени и другие тригеры, которые вы сможете найти вот здесь.
Действие
Остается последний шаг — призыв к действию (Call to action). Клиент уже прошел все предыдущие шаги и ему нужно сказать что делать в конце. В идеале этот призыв должен выступать в форме глагола. Например:
Кликайте
Получите письмо
Оставьте свой телефон
Действуйте
Жми
Оформите заказ прямо сейчас
и так далее.
Есть и другие примеры для призыва к действию такие как: подробнее, дальше, больше. Но, как показывают многочисленные тесты, глаголы, которые описывают конкретные физические действия человека в реальном мире работают намного лучше.
Все дело в том, что призыв к действию, сформированный благодаря таким словам, будет намного понятнее, чем в других формах. Помните о том, что если человек в конце не поймет что именно от него требуется сделать, то он, скорее всего уйдет.
Как применить модель AIDA в наши дни?
Мы плавно подошли к тому, как же на практике применить модель AIDA в современных условиях. Признаюсь честно, это — моя любимая часть. И вот почему. Действительно существуют усовершенствованные варианты данной теории, но все они говорят только об одном: как вызвать эмоциональную реакцию человека, удержать ее, а затем призвать человека к действию.
Эти варианты АИДЫ можно без труда найти в интернете. Но если вы спросите мое мнение, то лучшей версии чем Технология Личных Продаж (ТЛП) сложно себе представить. Прошу заметить, что данная версия более проста в выполнении и является достаточно подробной.
Что это за техника?
Все сводится к простым 5-ти шагам:
Вам нужен человек, с которым Вы начнете общаться
Человек в любом случае будет жаловаться на что-то в своей жизни. Дождитесь от него этой эмоциональной реакции!
Вы предлагаете решение его проблемы.
ВАЖНО! Замолчать и выдержать паузу, чтобы человек в ответ на ваше предложение нарушил тишину первым.
Если есть интерес, то вернуться к теме разговора через 2-3 дня. Если интерес отсутствует, то вернуться к пункту 2,
В чем отличие данной модели от канонической AIDA? Мы не вызываем сильную эмоциональную реакцию, а просто ждем ее от другого человека! Мы не пытаемся “впарить” человеку какую-то ненужную ему вещь. Мы даем ему именно то, что он хочет, согласно его эмоциям!
Yourselfbranding
И да, Вам придется действительно общаться с живыми людьми, как коммивояжерам в прошлом столетии. Но взамен не нужно будет делать имейл рассылки, внедрять чат-боты и просто гнать трафик, тестируя ваше предложение на рынке. Потому что эти технологические инструменты не дают возможности увидеть искреннюю реакцию другого человека на решение его проблемы.
В чем сила и в чем сложность внедрения новой методики?
Как было сказано выше, Вам придется общаться вживую с людьми. В этом есть как недостаток, так и сила. Недостаток в том, что в сутках у каждого человека только 24 часа. А в мире живет 6 миллиардов человек. И, если просто попробовать подойти к каждому и только поздороваться — не хватит всей жизни.
Кроме того, если Вы наслушались тренингов по продажам, которых сейчас очень много в рунете, то, скорее всего, Вас учили одной и той же схеме;
Сделайте уникальное предложение на рынке
Сделайте лендинг
Запустите тестовый трафик.
Делайте продажи.
Если не получилось, повторить с пункта 1.
На практике, после такого обучения у начинающих предпринимателей результат один — несколько тысяч долларов слитых рекламных бюджетов и глубокая депрессия, хотя об этом мало кто говорит вслух. Сейчас модно быть успешным — пусть так и остается, но мы то знаем).
И каждый раз, когда Вы захотите внедрить Технологию Личных Продаж, у Вас все время будет соблазн вернуться к схеме “сделай лендинг — пригони трафик”. Я же уверен, что после нескольких таких тестов Вашего рекламного объявления Вы вспомните об этой статье и попробуете внедрить более усовершенствованную модель AIDA.
В чем еще может возникнуть сложность? Вы никогда не будете знать, что за проблема вызовет у Вашего собеседника сильную эмоциональную реакцию. Отсюда — Вы не сможете заранее знать, что ему предложить. А классический маркетинг (и все та же модель AIDA) учит нас как продать то, что мы уже хотим кому-то продать.
Именно в этом кроется главная сложность внедрения этой технологии. Но если Вы ею овладеете в совершенстве — остальные маркетологи будут смотреть на Вас как на волшебника и задавать один и тот же вопрос:“Как Вы это делаете?”
Вместо заключения или снова о важном
Почему важно знать кроме классической модели AIDA еще и современные подвиды данной техники? Потому что мир постоянно меняется. И мы давно пережили эпоху, когда могли рекламировать и продавать только по факту наличия товара. Производство товаров — уже давно не проблема и опыт товарищей из Китая нам об этом красноречиво свидетельствует.
В современной адаптации классических инструментов маркетинга важным и ключевым моментом является смещение фокуса внимания в продажах с попытки “впарить” очередную ненужную хрень кому-то, на простую внимательность к проблеме клиента и своевременное предложение решения его проблемы.
Обязательно скачайте мою бесплатную книгу “7 источников трафика, о которых вы точно не слышали”. В этой книге затронутая в данной статье тема, показана на нескольких примерах как это может работать в реальной жизни. Но это далеко не вся информация, которой мы готовы поделиться.
Если у Вас есть свой взгляд на классические инструменты маркетинга и, в частности, AIDA, то оставляйте свои комментарии.
А на сегодня все. Успешных продаж.
Ваш Дмитрий Стадник.
5 1 vote
Рейтинг статьи

Что такое модель AIDA в маркетинге, примеры
Мир рекламы становится все более конкурентным, при этом принципы классического маркетинга остаются прежними. Чтобы побудить пользователя совершить покупку, нужно провести его через четыре этапа воронки продаж. В 1898 году американский рекламщик Элиас Св. Элмо Льюис назвал эту методику AIDA и все маркетологи мира используют ее до сих пор.
Что такое AIDA
Аббревиатура AIDA расшифровывается, как внимание (Attention), интерес (Interest), желание (Desire) и действие (Action). Это обязательные этапы, которые которые потребитель проходит при просмотре или просмотре рекламы. Основная роль рекламы, по словам Льюиса, заключается в привлечении клиентов. Но мало зацепить пользователя, нужно вызвать интерес к продукту или услуге в его сознании. Как только он заинтересовался, важно сформировать желание воспользоваться этим предложением. И, наконец, человек должен купить или заказать товар.
Как все эти действия выглядят с точки зрения маркетолога:
Внимание. Обычно его привлекают с помощью смелых заголовков, ярких креативов, динамичных роликов, необычных цветов, эффектной типографики, заметных постеров и лиц знаменитостей.
Интерес. Выгодная акция или спецпредложение помогут заинтересовать пользователя. Если в бизнес-модели компании не предусмотрены скидки, можно вызвать интерес броским УТП (уникальное торговое предложение).
Желание. На этом этапе важно использовать все аудиовизуальные средства, чтобы объяснить преимущества продукта или услуги, уникальные свойства и выгоду от покупки. Пусть потребитель уже чувствует себя владельцем товара.
Действие. Дайте четкие инструкции и призыв к покупке в заметном месте. Важно, чтобы процесс заказа был максимально простым и удобным для клиента — так меньше шансов, что он не завершит сделку.
В современном мире к классической модели AIDA добавляют пятый этап. Это S — удовлетворение (Satisfaction). Довольный клиент, скорее всего, вернется снова и будет рекомендовать компанию друзьям. Так бизнес потратит бюджет на привлечение одного человека, а в результате получит несколько продаж без дополнительных вложений. Поэтому рекомендуем не упускать этап удовлетворения потребителя и выделить на него ресурсы. Можете прочитать популярную книгу «Клиенты на всю жизнь» Пола Брауна и Карла Сьюэлла, чтобы узнать больше об эффективном клиентском сервисе.
Как применить модель AIDA в маркетинге
Маркетологи используют AIDA, чтобы написать цепляющие тексты рекламных объявлений и продающие email рассылки. Эта методика, как экспресс-курс по копирайтингу, который можно освоить всего за пару минут. Просто действуйте по готовому сценарию и у вас получится эффективный контент, который будет конвертировать заявки и продавать.
План действий:
Напишите заголовок, который привлекает внимание. Это может быть провокационный вопрос, акцент на боль или необычный факт.
Подогрейте интерес пользователей анонсом. Первые абзацы должны быть полезными и увлекать читателей.
Мотивируйте дочитать текст до конца. Для этого анонсируйте в начале материала кейсы из практики, отзывы реальных людей и отраслевые исследования.
Получите контакт пользователя. Предложите подписку на еженедельную рассылку, подарок или бонус.
Формула AIDA также подходит для продаж недорогих товаров и услуг, которые можно предложить импульсивному покупателю здесь и сейчас. К примеру, по этой модели можно написать скрипты для продавцом в магазине, администраторов в салоне красоты, официантов в кафе и сейлзов, которые обзванивают «холодные» базы клиентов. Аналогично работает схема продажи товаров массового спроса в интернет-рекламе. Только вместо общения с живыми сотрудниками, пользователь будет читать рекламные объявления и призывы на лендинге или сайте.
Пример AIDA в рекламе
Чаще всего модель AIDA используют в креативной рекламе лидеры рынка. Например, компания Nike провела ассоциацию между кроссовками и легкими человека для анонса новой коллекции. Нестандартное изображение, которое сразу привлекает внимание, дополнили слоганом They keep you alive (Они сохраняют тебе жизнь). На уровне подсознания у потребителя возникает чувство, что теперь он зависит от этой пары обуви, ведь дыхание и кислород — это синонимы жизни. Хоть на постере и нет прямого призыва купить, но найти магазин Nike или заказать обувь в интернете легко и человек знает, что нужно сделать.
Попробуйте применить принципы AIDA на своем проекте, начав с цепляющих заголовков и необычных креативов. Необязательно быть настолько же провокационными, как Nike, чтобы привлечь клиентов, но немного нестандартных фраз и картинок лишними не будут. Главное, не перегнуть с креативом, чтобы не отпугнуть аудиторию или не остаться непонятыми.
Поделиться статьей
проверенная формула копирайтинга для лидогенерации
Здравствуйте дорогие читатели нашего блога! Спешим сообщить: в этой статье речь пойдет не об опере великого итальянского композитора Джузеппе Верди, а о проверенной формуле продающего копирайтинга, или модели AIDA, которая расшифровывается так:
A — Attention (внимание),
I — Interest (интерес),
D — Desire (желание),
A — Action (действие).
Если вы маркетолог, являющийся новичком в копирайтинге, или копирайтер, переживающий творческий кризис, то модель aida вам пригодится. Это стандарт «старой школы» копирайтинга, стабильно дающий надежный результат вот уже не один год. Вы можете использовать формулу AIDA для любого типа рекламных кампаний, будь то коммерческая страница в журнале, радио, ТВ, email-рассылка, PPC-объявление или целевая страница.
Для начала мы обсудим то, как концепт AIDA работает, после чего рассмотрим пару интересных примеров.
Читайте также: Копирайтинг: 8 кейсов из реальной практики
Прежде чем начать путешествие с AIDA
Первый шаг к использованию метода — понимание целевой аудитории. Рекламные сообщения должны «стрелять» прямо в сердце (или голову) вашего потенциального покупателя. Поэтому модель AIDA в маркетинге, как и любой другой метод копирайтинга, будет работать только тогда, когда он полностью «заточен» под вашу таргет-группу.
Небольшой пример
Допустим, ваш бизнес — это танцевальная студия, предназначенная для пар в возрасте 30-55 лет. Студия работает еще и с серьезными исполнителями бальных танцев, которые готовятся к международным соревнованиям. Но основной доход вы имеете от пар, просто танцующих в свое удовольствие.
Владелец студии покупает или арендует email- и адресную (offline) базы таких пар в радиусе 15 километров, то есть таргетирует свою акцию на в высшей степени целевую аудиторию. Здесь необходимо отметить, что email-база —это не СПАМ, а вполне законный бизнес, где вы используете чужой подписной лист с оплатой за лид или клик, например. Крупнейшим провайдером email-трафика в России является Subscribe.ru.
Вы не поверите, но в этом примере речь пойдет о печатной рекламе, а именно письмах, как способе привлечения и конвертации целевой аудитории.
Перед использованием модели AIDA в рекламной практике очень важно понять, что мотивирует обозначенные выше пары сделать следующий шаг в процессе приобретения абонемента. К счастью, вы — как владелец студии и человек с богатым опытом — знаете следующее:
Женщины хотят научиться танцевать.
Мужчины приходят сначала неохотно, но спустя время искренне наслаждаются процессом.
Предложения с низкой ценой конвертируются лучше.
Совместные уроки танцев сближают пары и помогают разнообразить семейную жизнь.
Фактически это идеальный повод для свидания.
Хорошо работает совмещение бара/ресторана и школы танцев. После бокала вина танцевать веселее.
Клиенты хотят попробовать различные стили — танго, фокстрот, вальс. И многое, многое другое.
Необходимо подчеркнуть преимущества практического применения навыков. Например, выездные концерты в небольших танцевальных клубах, знакомство с новыми людьми и так далее.
Популярность клуба будет поддерживаться различными ТВ-шоу. Например, «Танцы со звездами».
Ключевые элементы социального доказательства — отзывы.
Призывы к действию должны быть следующими: посетить пробное занятие; посетить сайт; послать свой вопрос владельцу бизнеса.
Главное предложение — часовое индивидуальное занятие с одним из лучших инструкторов всего за 25 долларов (обычная цена — 100 долларов).
Главное предложение убедит потенциальных клиентов попробовать себя в танце.
Примерно 50% людей продолжат стандартные еженедельные занятия и посоветуют предложение родственникам и знакомым (особенно дочерям).
Пары будут часто приглашать другие пары на занятия. Многие из новых пар будут регулярно брать уроки танцев. Около 5% воспримут занятия очень серьезно и станут премиум-клиентами, которые будут тратить несколько тысяч долларов в год и захотят развить успех на соревнованиях.
Зная все это, копирайтер может использовать модель AIDA в рекламе по максимуму.
Читайте также: 9 заповедей копирайтинга для оптимизации конверсии
Детали формулы AIDA
Как применяется модель AIDA? Пример приведен ниже.
Внимание
Предположим, что вы решили разослать письма по адресам потенциальных клиентов; да, совершенно верно, это исходящий маркетинг — старые добрые offline письма. Основная задача состоит в том, чтобы читатель обратил внимание на конверт с рекламным письмом и открыл его. Текст на конверте должен захватить внимание читателя.
Целевая аудитория — женщины в возрасте 35-55. Что нужно подчеркнуть в первую очередь? Танцы? Нет. Отношения с партнером? Да.
Чтобы захватить внимание, стоит начать с заголовка: «Хотели бы вы поднять отношения на новый уровень?» Или же такой вариант: «Как пара использовала неожиданные решения для укрепления своих чувств?».
Конечно, необходимо провести тесты для выбора лучшего варианта, но в любом случае это будет мощный старт. Помните, что для захвата внимания необходимо сразу бить «не в бровь, а в глаз», после чего развивать успех.
Еще одна характеристика модели aida: это работает не только для бумажных писем, но и для посадочных страниц и для email-кампаний.
Хорошо, будем считать мы разобрались с привлечением внимания. Теперь пришло время для…
Интерес
После того как вы привлекли внимание читателя, самое время развить успех и заинтриговать получателя рассылки интересной, актуальной информацией. В данном примере вы можете рассказать историю мужчины и женщины, которые укрепили отношения с помощью танцев и после нескольких занятий завели множество знакомств, блистали на светских раутах и даже поехали в отпуск в Аргентину, чтобы развить навыки танго.
Информация в разделе «интерес» должна обращаться к тому, что действительно важно для пар, которые могут стать потенциальными студентами школы.
Обратите внимание, что пример, приведенный выше, достаточно тонко решает проблему потенциальных клиентов, только намекая, что их отношениям нужен скачок. Если бы мы озвучили проблему напрямую и жестко: «Твой муж тебя не любит? Сходи потанцуй!», то это больно бы ударило по самолюбию и отпугнуло людей.
Тем не менее, при работе с другими проблемами вы можете писать о них напрямую. Этот метод хорошо действует при описании фактических проблем, от которых никуда не денешься, а скрывать их сложно. Например: бородавки, запах изо рта, зубная боль, засорившаяся канализация и так далее.
Теперь, когда вы объяснили, каким образом танцы улучшат отношения ваших клиентов, настало время для…
Желание
Именно в этом разделе вы особенно обстоятельно рассказываете о преимуществах вашего оффера (уникального торгового предложения, УТП): «В этом письме мы хотим обосновать преимущества, которыми наслаждаются пары, выбравшие для себя танцы как хобби».
После этого вы должны представить доказательства. В данном случае хорошо сработают три отзыва от других пар. Они помогут обосновать преимущества и сформировать желание.
Теперь, когда вы сформировали желание, самое время для…
Действие
Вы проделали много работы, чтобы заинтересовать потенциального студента. Обидно было бы упустить его в самый последний момент. Чтобы этого не произошло, вы должны предвосхитить наиболее очевидные возражения и сделать предложение, от которого трудно отказаться. К тому же необходимо намекнуть потенциальному клиенту, что это предложение еще надо успеть купить.
В нашем случае оффером являются уроки танцев от ведущего инструктора за 25 долларов в час. А фактором дефицита — лимит на занятия (только 4 часа в неделю на всех учеников).
Вы можете отметить, что сначала мужчины идут неохотно, но под конец курса их не вытащишь из зала. Вы можете описать регалии инструктора.
И завершающий аргумент: при покупке абонемента на час занятий за 25 долларов вы получаете депозит на 25 долларов в ресторане неподалеку. То есть, после занятий танцами можно сходить в ресторан, достойно завершив романтический вечер.
Также некоторые гарантии могут помочь читателю сделать выбор. Конечно же, нужен сильный призыв к действию. Не забудьте рассказать читателю, что от него требуется чтобы сделать следующий шаг.
Приведенный пример является несколько упрощенным, но он достаточно понятно демонстрирует метод AIDA. Теперь посмотрим, как этот метод работает на практике.
Читайте также: Продающий копирайтинг: 27 формул, которые конвертируют
AIDA в действии
AIDA — рекламная модель, на которой строятся почти все рекламные ролики. Вот хороший пример — старая реклама из 70-х:
Вот это было время!
Автор привлекает внимание с помощью простой сцены: молодежная вечеринка. Один из гостей внезапно достает микрофон. Реклама удерживает интерес веселыми и немного сумасшедшими сценами, показывая, какое удовольствие доставляет использование продукта. Чтобы увеличить желание, вам будет показано множество людей, использующих продукт. Разве вы не хотите быть похожими на этих людей?
После этого приходит время действия — показывается низкая цена и номер телефона.
Давайте теперь рассмотрим, что такое AIDA в печатной рекламе.
Эта реклама появилась в Los Angeles Times в 1988 году.
Внимание
Если вы любите музыку и Элвиса, то ваше внимание уже привлечено. Это же новость о Короле Рок-н-ролла! Фотография и заголовок привлекают к статье внимание любителей рок-музыки.
Интерес
Обратите внимание, что объявление выглядит и читается как газетная статья. Там в достаточно увлекательной форме рассказывается о потерянных записях Элвиса и о том, как они были найдены.
Желание
Чтобы создать желание, копирайтер использует классическую уловку — стимул дефицита. Конечно же, этих редчайших записей мало, и в продаже их меньше с каждым днем.
Действие
Реклама предлагает два простых варианта совершения заказа плюс гарантии. И приятный бонус — автограф матери Короля.
В следующий раз, когда вы увидите какую-либо рекламу по ТВ, радио или в интернете, то легко сможете понять, используется ли в ней модель информационного воздействия AIDA. И исправить собственные рекламные стратегии.
Вдохновились на создание продающих текстов для одностраничника? Создайте лендинг и попробуйте свои силы в копирайтинге и дизайне, или же закажите оптимизацию конверсии с гарантией результата. Платформа LPgenerator запустила премиум-услугу по сопровождению клиентов, в которую входит полная оптимизация лендингов. За подробной информацией можно обращаться по телефону горячей линии 8-800-505-72-45 (с 10 и до 18 МСК).
Высоких вам конверсий!
По материалам: blog.crazyegg.com. Источник картинки: lamission.edu
14-10-2013
Модель AIDA
Как позиционировать себя — это полностью ваше решение, но посыл должен быть неизменным на протяжении всего процесса и он должен быть основан на истине. Ваша предыстория, и как вы передаете ее через притчи, недостатки характера, имеет непосредственное отношение к тому, насколько хорошо вы сможете «зацепить» потенциальных клиентов, чтобы создать массовое движение.
Конечно, осуществить это нелегко, поэтому и применяется AIDA модель продаж. Сначала нужно развить свои истории, затем принять решение о том, как вы собираетесь передать эти истории и с какой скоростью. Например, первые одно или два письма могут выйти в тот же день, как люди впервые подписались, затем это может быть одно письмо через день. Сколько из них будут основаны на вашей истории, и сколько из них будут «цеплять»?
Авторитет Perry Belcher, соучредитель Native Commerce Media, говорит, что необходимо обучать потенциальных клиентов кликать по ссылкам. Например, вы могли бы сподвигнуть их кликнуть по ссылке на то, что их интересует, или что перекинет их в блог, или, в конечном итоге, на продукт или услугу, которые вы продаете, но для начала нужно обучить их, создать привычку кликать по этим ссылкам.
Этап 3: Решение (Decision)

Следующий этап модели AIDA в маркетинге — решение. Заставить потенциальных клиентов принять решение непросто. Помимо искусства рассказывать истории, копирайтинга и выстраивания привычки кликать по ссылкам, вам нужно иметь множество отзывов и рекомендаций. Это один из самых мощных способов, которым можно заставить людей действовать.
Если подключаете платную рекламу, вы можете также использовать переадресацию Facebook и Google, чтобы поддерживать узнаваемость бренда и заинтересованность потенциальных клиентов на высоком уровне. Например, наверняка вы когда-нибудь замечали, что после посещения определенного вебсайта начинаете видеть их рекламу везде. Особенно, если они уже запустили воронку продаж. Это очень мощный способ заставить вас действовать.
Также и вы, например, могли бы показать повторно рекламу, в которой есть отзывы от других клиентов. Если у вас есть публикации в СМИ, то можно использовать их. Когда потенциальные клиенты видят это в воронке продаж, и вы продолжаете сопровождать их переадресацией, то это просто дополнительный элемент воздействия.
Что такое модель AIDA в маркетинге? | Roistat
Как применять маркетинговую модель AIDA при создании рекламных кампаний и воронки продаж. Даём практические рекомендации и объясняем, как она помогает увеличить продажи.
Что такое модель AIDA
В 1896 году американский рекламщик Элайас Сент-Эльмо опубликовал заметку, где описал формулу создания успешной рекламы — модель AIDA. Этот способ воздействия на потребителя помогает «взрастить» целевую аудиторию в покупателей и постоянных клиентов.
Модель AIDA описывает четыре этапа, которые проходит потребитель, прежде чем совершить покупку. Каждый уровень стимулирует аудиторию продвигаться дальше по воронке продаж, на каждом этапе остается меньше потребителей, чем на предыдущем.
Классическая модель AIDA состоит из 4 этапов:
A («attention», внимание): обратите внимание аудитории на ваш продукт или услугу с помощью рекламного объявления;
I («interest», интерес): вызовите интерес уникальным торговым предложением;
D («desire», желание): пробудите у пользователей желание обладать вашим продуктом;
A («action», действие): подведите к совершению покупки.
Важно соблюдать последовательность этапов. Игнорирование одного из них нарушит целостность техники.
Модель AIDA через положительные эмоции мотивирует пользователей совершать покупку. По мере прохождения каждого этапа потребители испытывают эмоции к продукту, что в итоге мотивирует их покупать.
Как применить модель AIDA в бизнесе
К модели AIDA обращаются, чтобы составить продающие тексты рекламных объявлений, статей блога и email-рассылок. Эта стратегия — готовый план для написания материала:
привлекающий внимание заголовок;
подогревающий интерес анонс;
текст, который хочется прочитать до конца;
форма подписки на еженедельную рассылку статей.
Модель можно использовать для формирования этапов воронки продаж — пути пользователя от знакомства с товаром до покупки. Воронка по модели AIDA будет состоять из четырёх последовательных этапов.
Также модель можно применить к планированию контента. Создавайте интересный и качественный контент, который решает проблемы целевой аудитории и фокусируется на её желаниях, продвигайте его через блог и соцсети. Чем чаще пользователи взаимодействуют с контентом компании, тем больше доверия они испытывают к продукту, что повышает вероятность покупки.
О том, как составить контент-план, написали в статье.
Формула AIDA эффективна для прямых продаж с коротким циклом принятия решения. Например, в розничной торговле, для создания скриптов, которые будут использовать менеджеры «холодных» звонков в поисках клиентов и при отработке возражений.
По модели AIDA строятся многие тексты в маркетинге. Например, письмо от МИФа:
Скрин письма рассылки МИФ
Скрин письма рассылки МИФ
Пошагово: применяем модель AIDA
1. Привлекаем внимание: из-за обилия информации привлекать внимание пользователя трудно. Но есть несколько идей, как это можно сделать:
смелый заголовок: задайте странный вопрос или вынесите в заголовок неожиданный факт. Заголовок должен соответствовать интересам целевой аудитории и вызывать эмоции;
визуальные эффекты: яркая картинка, необычное цветовое решение, нестандартная форма подачи, анимация выделят вашу рекламу на фоне конкурентов;
реклама в неожиданном месте: например, разместите баннер на воздушном шаре, на потолке, на скамейке, мусорном баке или под ногами — там, где потребитель не ожидает увидеть рекламу;
персонализированное обращение: трудно пройти мимо предложения, адресованного лично вам. Настройки таргетинга помогут точнее попасть в целевую аудиторию.
2. Вызываем интерес. Когда вы привлекли внимание пользователей, подогревайте и удерживайте их интерес. Покажите, что ваш ролик действительно полезный, за первые 30 секунд видео, что ваш текст интересно читать — за первые 2-3 абзаца после заголовка, что на вашем лендинге полезная информация — на первых двух экранах.
На этом этапе целевая аудитория захочет больше узнать о продукте. Для подогрева интереса:
опишите преимущества товара или услуги;
расскажите, как товар решает проблемы аудитории;
покажите отличия от конкурентов.
Подавайте информацию креативно: зацепите потенциальных покупателей историей, покажите, почему нужно выбрать именно ваш продукт. На этом этапе у пользователя должна возникнуть мысль: «Мне это нравится», «Я давно это искал».
3. Побуждаем желание. Цель этапа — изменить «Мне это нравится» на «Я это хочу». Помогите потенциальному покупателю почувствовать себя владельцем товара. Покажите, как изменится его жизнь, когда он воспользуется товаром или услугой. Например, поделитесь отзывами и кейсами действующих клиентов, тематическими исследованиями.
Чтобы усилить желание купить продукт и одновременно завоевать доверие будущих клиентов:
создайте ограниченное по количеству товара или сроку действия предложение на покупку;
предложите бесплатный бонус: доставку, товар в подарок или тестовый доступ;
покажите гарантии: расширенные условия для возврата и ремонта, сертификаты качества, обмен в течении 100 дней.
4. Подталкиваем к покупке: когда потенциальный покупатель «разогрет», убедите его принять решение и дайте возможность действовать. Для этого используйте понятные заметные призывы и инструменты. Например, всплывающую форму Ловца лидов; форму заявки, в которой нужно оставить контактные данные; удобный процесс работы с «корзиной» в интернет-магазине.
Подумайте о расположении и дизайне призывов к действию: о структуре формы заказа, цвете кнопок, параметре шрифтов, размещении виджетов.
Скрин рекламы Bonnie&Slide
Скрин рекламы Bonnie&Slide
Подписывайтесь на наш Telegram-канал: будем делиться с вами новыми полезными материалами из блога, роликами и кейсами Roistat, пригласим на бесплатные вебинары.
AIDA. Структура лендинга. 3 примера от Convert Monster
Привет, друзья!
Продолжаю вещать о модели AIDA. В прошлой статье вы узнали, как строить первые экраны, а в этой вы научитесь правильно составлять структуру посадочной страницы.
Прежде, чем приступить к теме – небольшое отступление. Чтобы правильно создать лэндинг (точнее, чтобы landing page конвертил посетителей в заявки) вам нужно знать всё о своей аудитории и представлять, как она «выглядит»!
Что бы яснее представить портрет своей ЦА, попробуйте ответить на следующие вопросы:
Цель посещения вашего сайта/лендинга;
Цель покупки;
Ключевые факторы принятия решения;
Дополнительные факторы принятия решения;
Возражения.
Этих 5 пунктов достаточно, чтобы понять мотивы целевой аудитории (далее ца), что ей движет и как на этом сыграть! Если потенциального покупателя вы распишите подробно, то вам будет проще закрыть все его потребности!
Принципы модели AIDA
Attention – внимание;
Interest – интерес;
Desire – желание;
Action – действие.
Пример модели AIDA в нише образование «Подготовительные курсы к ЕГЭ»
Целевая аудитория:
Родители 10- и 11-классников, которые настроены на высокие баллы по ЕГЭ у своих детей, так как в хороших вузах высокие проходные баллы для поступления.
Эти персонажи – логического типа мышления. Они будут вчитываться в текст и для них нужны не просто пустые слова, а доказательства. Им не нужно читать пустой текст, что их ребенок сможет сдать егэ на … бла-бла-бла. Им важно знать за счет чего он сможет добиться результата, то есть знать о преподавателях, какие темы будет изучать ребенок, результаты этого центра и т.д..
Пункт «Attention» закрывается на первом экране (об этом в первой части статьи).
«Interest»
Блок с темами конкретного предмета:
Блок Interest в лэндинге по модели AIDA
Обратите внимание: мы персонализировали каждую посадочную страницу благодаря подмене контента: …на курсах по обществознанию + конкретные темы. Страница релевантна и отвечает запросам посетителя. Посетитель читает дальше.
Следующим блоком закрываем потребность: а кто будет учить моего ребёнка?
Закрываем выгодой потребность посетителя
Этот блок мы так же оптимизировали под страницу для посетителей. На первое место в слайдере поставили именно преподавателей по обществознанию. А в информации показали опыт работы и результаты.
Идем дальше. Блок с фотографиями аудиторий. Закрываем вопрос: где будет готовится наш ребенок?
Закрываем потребность — выгодой!
На фотографии мы видим: дети учатся, преподаватель индивидуально объясняет ребенку материал. Идет учебный процесс и обстановка приятная. Все как надо!
«Desire»
Разжигаем желание выгодами, но не просто необоснованным текстом, а приводим конкретные аргументы, пример: статистику подготовительного центра + говорим о 2-х пробных экзаменах.
Выгоды на лэндинг пэйдж
Заметьте, что и этот блок персонализирован (подблок: Средние баллы в 2016 году по обществознанию + даем сравнить со средними баллами по России).
И на «горячее» мы оставили 2 самых сильных и вкусных блока:
Конкурентное преимущество:
Как преподнести конкурентное преимущество на landing page?
И
Выгоды для ЦА подача на лэндинге
УТП показали, статистику дали, о результатах от пробных экзаменов рассказали.
Клиенты горячие! Надо брать!
«Action»
Последний шаг на пути к высокой конверсии и вашей прибыли: СТА (призыв к действию)
Кнопка призыва к действию на лэндинге
СТА также оптимизирован под запрос! + 3 выгоды внутри самого призыва!
Пример модели AIDA в нише стоматология

Целевая аудитория: мужчины и женщины от 30 до 55 лет, по каким-либо причинам утратившие зубы.
Какие потребности и страхи у этих людей?
Потребности:
Новые зубы должны быть красивыми и долговечными;
Стоимость услуги должна быть низкой.
Страхи:
Новые зубы визуально будут отличаться от остальных;
Это больно;
Прослужат пару лет и придется снова платить деньги за новые зубы.
«Interest»
Указываем триггеры, в которых раскрываем выгоды и закрываем возражения:
Прописываем триггеры с учетом выгод и возражений
«Desire»

Подогреваем желание блоком с результатом:
Прогреваем посетителя к покупке
И в конце «добиваем» самыми низкими ценами (что являлось конкурентным преимуществом):
Конкурентное преимущество на посадочной странице, пример 2
Показываем ценность — низкие цены + увеличиваем её с помощью старой цены.
Показываем какие мировые бренды используем – апелляция к качеству!
Посетителя посадочной страницы заинтересовали, желание вызвали – время для СТА.
«Action»
Какой следующий шаг для наших посетителей будет логичным, простым и нести ценность? – Рассчитать стоимость своего лечения:
Пример призыва к действию в нише — стоматология
Заметьте, что в СТА мы используем интерактив с посетителем:
Пример интерактива в CTA
Мы даем возможность выбрать именно те зубы, которые надо «отремонтировать».
Пример модели AIDA в нише b2b «Видео-интенсив от Гранта Кардона»
Целевая аудитория:
Менеджеры по продажам, руководители и собственники бизнеса, которые хотят увеличить производительность своей компании.
Это логический тип людей, у которых всегда катастрофически мало времени, сегмент b2b. Наша задача – в минимум информации поместить исчерпывающие выгоды.
«Interest»
Чтобы заинтересовать потенциальных клиентов, мы говорим о мировых компаниях, которые обучаются по этой методике + используем триггеры, в которых рассказываем о видеокурсе:
Примеры триггеров на landing page
Дальше рассказываем о ведущем курса. Если на 1-м экране мы использовали видео, то здесь говорим прямой речью.
Прямая речь на посадочной странице
«Desire»
Разжигаем желание программой занятий, которая структурирована в отдельные смысловые блоки.
Прогрев ЦА на лэндинге
Внутри каждого блока указаны желания и боли потенциальных клиентов. Пример:
Подблок №3: Поиск клиента и эффективные переговоры.
«Перестаньте раздавать необоснованные скидки ради привлечения новых и удержания существующих клиентов».
«Action»
СТА – классика модели AIDA:
Пример классического призыва к действию по модели AIDA
Друзья, желаю вам высокой конверсии и целевых заявок!
До встречи!
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ!
Узнайте, как Supergiant воплотил в жизнь нарисованных вручную персонажей Hades
Hades Разработчик Supergiant Games собрал видео, чтобы продемонстрировать, как они превратили нарисованные вручную изображения персонажей в полные модели персонажей, которые игроки видят в игре.
Глубокое погружение в искусство рассказано 3D-художницей Supergiant Пейдж Картер и фокусируется на том, как она создавала модель персонажа для Никс. По словам Картера, почти все персонажи NPC в Hades начинают жизнь как одна из двух базовых моделей, которые затем превращаются в новых персонажей.
В случае с Nyx, также известной как «Mother Night», модель была непосредственно основана на портретном искусстве, созданном в компании. Картер объясняет, как она обычно помещала портретное искусство в свой файл Z Brush во время работы и использовала функцию «просвечивания» инструмента скульптуры для детального сравнения черт лица как 2D-рисунка, так и 3D-модели.
Это техника, которая позволила ей перенести все нюансы и индивидуальность 2D-модели в свою 3D-скульптуру, прежде чем в конечном итоге перенести ее в Maya для дальнейшей доработки.
«После внедрения в Maya я могу доработать модель и перенастроить все части, чтобы они хорошо деформировались и быстро рендерились», — объясняет она в видео. «После того, как модель будет завершена, и я доволен ею и появятся UV-развертки, я импортирую ее в субстанцию, где я немедленно выключаю освещение и наклеиваю на модель базовый цвет, который обычно является просто оттенком кожи персонажа.
«Я также запекаю текстуры в Substance. Итак, я запекаю карту включения окружающей среды, карту кривизны и карту толщины, которые я наложу поверх основного цвета, чтобы я действительно мог видеть, где находятся особенности персонажей.
«С этого момента я наклеиваю базовые цветные блоки на их отдельные слои, чтобы я мог настроить цвета, чтобы они лучше соответствовали 2D-рисунку. […] После того, как все базовые цвета присутствуют, я помещаю черный слой штрихового рисунка на сверху всего и войдите и раскрасьте всю черную жизненную работу, чтобы попытаться максимально соответствовать двухмерному внешнему виду персонажа ».
Картер продолжает объяснять, как эта нарисованная вручную линия имеет решающее значение для оживления персонажей, и показывает, что это ее любимая часть всего процесса.Если этот маленький кусочек озарения пробуждает ваш аппетит, вы можете услышать больше от художника Supergiant, просмотрев полное видео (также встроенное выше).
Игры Supergiant
Примечание: 📢 обозначает изменение, основанное на отзывах сообщества! Примечания к нашему последнему патчу приведены ниже: Патч после запуска
— март 2021style = «font-size: 2em; / * display: block; * /»>
Этот небольшой патч содержит различные незначительные улучшения и исправления проблем, о которых сообщали наши игроки. Мы надеемся, что вам понравятся дни / ночи в Подземном мире!
Адское оружие, аспекты и способностиstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
📢 Shield of Chaos (Beowulf Aspect) : загрузка боеприпасов Bloodstone во время Bull Rush теперь работает надежно
Boons & Blessingsstyle =» font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Trippy Flare (Dionysus) : исправлено нанесение меньшего урона, чем ожидалось при использовании Bow Aspect of Hera
• Icy Flare (Demeter) : исправлена некорректная регистрация в качестве предварительного условия для Winter Harvest (Demeter)
Foes & Encountersstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
📢 Bother : исправлена проблема, из-за которой они оставались пассивными после использования —— из —- Keepsake
Voice & Narrativestyle =» font- размер: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Исправлена ошибка, из-за которой Zagreus и Hades не кричали о покупках Color Trim у подрядчика
• Исправлены редкие случаи, когда первая встреча с Sisyphus не происходила ‘ t есть предполагаемый диалог
• Исправлена редкая проблема с последовательностью, которая могла возникнуть на подзаголовке между Dusa и Nyx
📢 Другие мелкие исправления
Miscellaneousstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
📢 Различные исправления и улучшения для локализованного текста на разных языках.
• Добавлено несколько имен в раздел» Локализация, перевод и особые благодарности «
Bug Fixesstyle =» font-size: 1.5 Эм; / * display: block; * / «>
📢 Исправлен редкий сбой во Внутреннем дворе при взаимодействии с Shield при использовании Aspect of Guan Yu
📢 Исправлена проблема, предотвращающая ‘Pom-Powered!’ Признак победы от появления
📢 Исправлена ошибка Nourished Soul (Demeter) , которая иногда сбрасывала исцеляющий предмет там, где вы не можете его получить.
• Другие мелкие исправления
Цитата Patchstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
‘Вой, фурии, вой, кровавая стая хищников,
Напитанные кровью этого дома, но все еще жаждущие;
Жертва истекает кровью: идите, Изверги, и напейся досыта! ‘
~ Агамемнон (Эсхил; П. Веллакотт
Пост-Launch Patch — 2 февраля 2021style = «font-size: 2em; / * display: block; * /»>
Мы продолжаем отслеживать отзывы и отчеты с момента выпуска нашего обновления v1.0 Launch Update и этого Патч содержит исправления различных проблем, доведенных до нашего сведения.Спасибо за вашу поддержку и за то, что вы играете в Hades !
Infernal Arms, Aspect, & Abilitiesstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * /»>
📢 Twin Fists (Gilgamesh Aspect) : исправлен эффект Maim, который не всегда наносил столько же урона, сколько ожидается
Boons & Blessingsstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * /»>
• Thunder Flourish (Zeus) : исправлена ошибка, из-за которой большинство молний не могло нанести критический урон после выбор точек давления (Artemis)
• Swift Flourish (Hermes) : исправлена ошибка, из-за которой скорость атаки снижалась выше общей редкости
Foes & Encountersstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
📢 Wringer : исправлена ошибка, из-за которой они иногда атаковали через препятствия.
• Тесей и Минотавр : исправлен их альтернативный маневр команды тегов, не всегда стреляющий должным образом; мелкие исправления
Voice & Narrativestyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
📢 Исправлено некорректное воспроизведение некоторых голосовых линий боевой болтовни Megaera , что приводило к несоответствию субтитров.
• Исправлено несколько редких проблем, когда определенные сюжетные линии или события привязки не происходили должным образом.
• Исправлена ошибка. Редкая проблема, из-за которой Орфей иногда не появлялся в House , как ожидалось.
📢 Другие мелкие исправления, изменения и улучшения различных повествовательных событий
Miscellaneousstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Улучшено обнаружение контроллеров DualSense для некоторых систем
• Улучшена поддержка контроллера в системах под управлением macOS Big Sur
• Улучшена поддержка контроллера Switch Pro (теперь входы по умолчанию соответствуют консоли; проверьте ваши привязки)
📢 Различные исправления и улучшения локализованного текста на разных языках
• Улучшен выбор контроллера для сопутствующих объявлений на экране Keepsake (для предотвращения случайного обновления)
• Номер версии в главном меню теперь плавно исчезает, когда загрузка игры
• Улучшенная проверка для Трехголовый мальчик (Достижение) , чтобы убедиться, что Cerberus домашних животных правильно подсчитаны
• Различные незначительные оптимизации памяти
📢 Мелкие исправления текста, обновления и уточнения
Исправления ошибокstyle = «font- размер: 1.5em; / * display: block; * / «>
📢 Исправлено несколько редких сбоев и зависаний
📢 Исправлена редкая проблема, когда у больших медленных излучающих взрывов от определенных боссов отсутствовали визуальные эффекты
📢 Исправлена редкая проблема, вызывающая Wall-Scroll, Achilles нельзя было предлагать у подрядчика
• Исправлена проблема с освещением, которая могла возникнуть при рывке в Зал , Большой зал
• Исправлен индикатор цели Exalted Strongbow , который иногда ненадолго задерживался на Zagreus
• Исправлена редкая проблема, из-за которой Минотавр мог застрять в анимации Bull Rush.
• Исправлены редкие проблемы, когда Lord Hades мог оценивать оттенки, когда ему действительно нужно было в перерыве.
• Исправлена Price Midas , ошибочно указывающая вас заработанные деньги под действием Нищих (Хаос)
• Исправлена небольшая визуальная проблема, когда датчики сродства некоторых персонажей разблокированы.
• Исправлено незначительное i с некоторыми визуальными эффектами для Final Boss
• Другие мелкие исправления
Цитата из Patchstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
‘Хотя Загрей известен только в связи с частично искусственной мифологией культа орфизма, его история может содержать элементы подлинных, но в остальном забытых мифов.’
~ Справочник Crowell по классической мифологии (Э. Трипп)
Патч после запуска — 1 декабря 2020 г.style = «font-size: 2em; / * display: block; * / «>
Этот патч содержит дополнительные мелкие исправления и улучшения, основанные на ваших отзывах и отчетах, начиная с версии v1.0 Запустите обновление . Мы ожидаем, что это будет последнее обновление года для ПК. Спасибо за игру в Hades !!
Infernal Arms, Aspect, & Abilitiesstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * /»>
• Heart-Seeking Bow (Zagreus Aspect) : повышен шанс критического удара
• Eternal Spear (Achilles Aspect) : увеличена скорость специальной атаки Skewer; улучшенная буферизация ввода
• Adamant Rail (Eris Aspect) : уменьшена продолжительность эффекта дополнительного урона
Boons & Blessingsstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Sea Storm (Poseidon x Zeus) : скорректированы требования для этого, чтобы быть предложенным; исправлено взаимодействие с Curse of Drowning (Poseidon x Ares)
• Blinding Flash ( Athena) : исправлено неправильное масштабирование от Poms на Exposed Status Curse
• Athena’s Aid : уменьшено масштабирование с Poms
• Parting Shot (Афина x Афродита) : исправлено взаимодействие с Shadow Presence ( Зеркало)
• Sweet Surrender (Афродита) : нормализованное масштабирование от редкости и Poms
• After Party (Дионис) : улучшенное масштабирование от редкости
• Black Out (Dionysus) : скорректированы требования для этого на быть предложено
• Rare Crop (Demeter) : исправлено, это не учитывается в бонусе от Family Favorite (Mirror)
• Killing Freeze (Demeter) : фиксированный урон, который был заблокирован d Обычной редкости; скорректированный масштаб от редкости
Daedalus Hammer Upgradesstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Dash Nova (Blade) : увеличена продолжительность Sturdy ; исправлен рывок, иногда перемещающий вас в неправильную позицию
• Heavy Knuckle (Fists) : увеличена скорость атаки; больше не удерживает вас на месте при атаке.
📢 Draining Cutter (Fists) : Life Draining теперь работает под эффектами Lasting Consequences (Pact)
Keepsakes & Itemsstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
📢 Companion Rib (Skelly) : увеличено здоровье для вызванного компаньона; получает меньше урона от вас
• Myrmidon Bracer (Achilles) : теперь также работает vs.урон ловушки
📢 Skull Earring (Megaera) : увеличенный активный порог
• Shattered Shackle (Sisyphus) : увеличенный уровень мощности
• —— (???) : уменьшенный максимальное количество акций; обновленное текстовое описание для большей точности
Mirror of Nightstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * /»>
• Abyssal Blood : повышенный уровень мощности
Level Design & Environmentsstyle = » font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Мелкие исправления и улучшения в нескольких камерах
Art & Visual FXstyle =» font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Добавлены уникальные визуальные эффекты для Aspect of Eris увеличение урона
• Незначительные улучшения в Final Boss вступительной анимации
Music & SFXstyle =» font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Обновлены звуки для третьего удара в последовательности атаки Aspect of Guan Yu
• Обновлен звук для больших медленных излучающих взрывов, генерируемых некоторыми атаками
• Добавлена эмоция, когда Минотавр устанавливает комбо-атаку «Bull Horn»
Voice & Narrativestyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Немного увеличен приоритет событий в подзаголовке, который открывает Hypnos ‘ Affinity Gauge
• Повышенный приоритет событий Zeus , необходимых для эпилога
• Повышенный приоритет События Orpheus после того, как вы начали играть на Splendid Lyre
• Исправлены редкие случаи, когда пророчество Night and Darkness не выполнялось, когда ожидалось
• Исправлены требования к событию для Final Boss , подтверждающие, что вы можете добраться туда без Olympian Дары
• Исправлены требования к событиям для Thanatos и Achilles , подтверждающие определенные аспекты оружия.
📢 Другие мелкие исправления, изменения и улучшения различных повествовательных событий
Miscellaneousstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Обновлен внутриигровой поток при синхронизации облачных сохранений (версия Epic Games Store)
• Улучшена обратная связь при выделении кнопок обновления для каждого компаньона на экране Keepsake
📢 Разное исправления и улучшения локализованного текста на разных языках
📢 Мелкие исправления, обновления и уточнения текста
Bug Fixesstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Исправлена старая неуловимая проблема, из-за которой текстовые ключевые слова иногда отображались неправильным шрифтом.
• Исправлены случаи, когда снаряды Gorgon могли быть уничтожены с помощью Shield of Chaos
• Исправлено отклонение , вызывающее более высокий, чем предполагалось, урон против Furies, и Bone Hydra
📢 Исправлен предварительный просмотр урона для Hazard Bomb (Rail) , не совсем подходящего размера. Статусное проклятие и Аспект Гильгамеша Эффект увечья
📢 Исправлены проблемы с использованием Poms на Flood Shot (Посейдон) с Blizzard Shot (Demeter x Poseidon)
📢 Исправлено Pool of Purging , показывающее ненулевую продажу затрат, пока на вас действует Нищий (Хаос)
📢 Исправлены дополнительные случаи, когда на экране Codex Index отображались неверные требования для Boons
• Исправлена ошибка Aspect of Hestia reload обучающая цель, которая никогда не сбрасывалась во время тестирования во дворе.
• Другие мелкие исправления
Quote of the Patchstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
‘Мертвые? О боги, мертвые! Да, я знаю, кого вы имеете в виду.’
~ Choephori (Эсхил; перевод П. Веллакотта)
Патч после запуска — 27 октября 2020 г.style = «font-size: 2em; / * display: block; * / «>
Этот небольшой патч содержит различные изменения баланса, исправления и улучшения, последовавшие за нашим стартовым обновлением v1.0 . У нас должен быть еще один патч в ближайшие недели. Большое спасибо за игру! !
Адское оружие, аспекты и стиль способностей = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Eternal Spear (Guan Yu Aspect) : увеличен урон от атаки; улучшена буферизация входных данных атаки (теперь вы можете Dash между ударами )
📢 Twin Fists (Talos Aspect) : увеличена длительность эффекта намагничивания
📢 Twin Fists (Gilgamesh Aspect) : улучшена буферизация ввода после Dash-Strike
• Adamant Rail (Lucifer Aspect) : увеличена скорость перемещения специальной бомбы Bombard и скорость детонации
Boons & Blessingsstyle = «размер шрифта: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Thunder Dash (Zeus) : увеличено масштабирование с Poms
• Second Wave (Poseidon) : изменены требования для этого предложения
• Parting Shot ( Афина x Афродита) : больше не предлагается при использовании аспекта Беовульфа щита
• Расчетный риск (Афина x Дионис) : повышен уровень мощности
• Сокрушающий выстрел (Афродита) : увеличено масштабирование с Помс
• Passion Dash (Афродита) : увеличена область действия и масштабирование с Poms
Daedalus Hammer Upgradesstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Dash Nova (Blade) : теперь предлагается при использовании Aspect of Arthur
• Twin Shot (Bow) : уменьшен штраф до максимальной дальности
📢 Draining Cutter (Fists) : эффект высасывания жизни теперь активируется с Aspect of Gilgamesh Maim damage
• Heavy Knuckle (Fists) : увеличенный урон
Foes & Encountersstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• ‘Испытание богов’ : немного уменьшена сложность столкновения в Tartarus
• Wretched Thug : немного снижена вероятность появления
📢 Тесей : улучшен хитбокс его Зевс чары молнии на его метании копья
Voice & Narrativestyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Скорректированы требования для нескольких разных событий Hermes , которые никогда не воспроизводились.
📢 Мелкие исправления, изменения и улучшения различных повествовательных событий
Miscellaneousstyle =» font-size: 1.5em ; / * display: block; * / «>
• Steam: Добавлен выбор конфигураций рендеринга при запуске игры, включая новую опцию рендеринга Vulkan, которая может улучшить производительность и стабильность в некоторых системах (вы также можете запустить это версия Аида.exe прямо из папки x64Vk в вашем установочном каталоге)
📢 Немного увеличен шанс найти точек рыбалки в Chaos
📢 Скорректировано время, когда игровой таймер приостанавливается при открытии кодекса
Исправление ошибок size: 1.5em; / * display: block; * / «>
📢 Исправлены различные дополнительные сбои, о которых сообщали игроки
📢 Исправлено A Friendly Wager (Fated List) пророчество не исполнялось, когда ожидалось
📢 Исправлена иногда возможность поставьте в очередь два усиленных выстрела с помощью Rail’s Hestia Aspect
📢 Исправлено Deadly Flourish (Artemis) , отменяющее критический шанс Vicious Skewer (Daedalus — Spear)
📢 Исправлен неправильный текст повреждения в описании для Heart Rend (Artemis) x Афродита)
📢 Исправлено несоответствие в требованиях для предложения Минотавр Раш (Дедал — Щит), и Внезапный рывок (Дедал — Щит). )
📢 Исправлены редкие проблемы в старых файлах сохранения, не позволяющие игрокам дарить определенных персонажей в определенных случаях
📢 Исправлена проблема с камерой, взаимодействующей с клеткой для летучих мышей , Всевидящий в Доме Аида
📢 Исправлены случаи, когда Рыболовные очки могли появиться, когда у вас не было Удочка для рыбалки
• Исправлена небольшая проблема с анимацией, когда Бескровные противники начинали двигаться после атаки
• Другие мелкие исправления
Цитата из Patchstyle = «font-size: 1 .5em; / * display: block; * / «>
Espous’d in Autumn: жизнь и смерть несчастным смертным только от твоей силы известна:
Для тебя задача по твоей воле, жизнь, чтобы произвести, и все который живет, чтобы убивать
~ Гимны Орфея — «Прозерпине (Персефоне)» (перевод Т. Тейлора)
Патч после запуска — 13 октября 2020 г.style = «font-size: 2em; / * display: block; * / «>
Этот патч содержит дополнительные улучшения, изменения баланса, реплики и исправления, следующие за нашим v1.0 Запустите обновление . Мы ожидаем выпустить еще один патч в ближайшие недели. Спасибо за игру!!
(Примечание: усечено, чтобы сделать его страницу менее громоздкой! Пожалуйста, посетите канал # hades-latest-updates на нашем официальном Discord, чтобы получить полные заметки.)
Цитата из Patchstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
‘Сын мой, сын мой, самый несчастный человек в мире!
Это не обман, посланный царицей Персефоной,
, это просто путь смертных, когда мы умираем.’
~ The Odyssey (Гомер; перевод Р. Фаглза)

Патч 048: Обновление запуска v1.0 — 17 сентября 2020 г.style = «font-size: 2em; / * display: block; * / «>
Наконец-то прибыл наш v1.0 Launch !! Истинный финал ждет, а также многое, многое другое. Это знаменует собой завершение нашей разработки в Early Access , хотя мы будем внимательно следить за этим запуском и исправлять любые возникающие проблемы. Всем, кто присоединился к нам во время разработки, спасибо !
Highlightsstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• The True Ending : узнайте, что ждет принца Загрея в конце его путешествия
• New Hidden Aspect : используйте непревзойденную ярость Twin Fists в аспекте древний бог-король
• Меры экстремизма : сможете ли вы противостоять всей необузданной мощи Финального босса?
• Новые предметы для поздней игры : подтвердите свой статус с помощью новых декоративных тем и престижных значков
• Новые сувениры : получите не один, а два новых мощных подарка на память… а от кого?
• Новая музыка : слушайте пять потрясающих новых треков, завершающих 2,5 часа оригинальной музыки
• Новые изображения : новые визуальные эффекты, обновленные комнаты и обновленная анимация в большом количестве
• Расширенная история : новые повествовательные события с каждый символ и тысячи новых голосовых строк
Achievementsstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * /»>
• Добавлено около 50 достижений ! Примечание : Вы можете заработать определенные достижения после загрузки игры в зависимости от прошлого прогресса.Не бойтесь, невозможно пройти до того момента, когда вы сможете разблокировать какое-либо достижение. Те, которые не были присуждены задним числом, должны быть разумными, чтобы заработать (например, очистка Тартара) .
General Gameplaystyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * /»>
📢 Увеличены награды за темноту при победе над боссами
📢 Увеличены награды за темноту и драгоценный камень за элитные встречи
• Вы можете получить большой избыток из Darkness , в качестве возмещения от скорректированной стоимости Mirror of Night для Fated Authority и Fated Persuasion
Infernal Arms, Aspects, & Abilitiesstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Stygian Blade : скорректировано восстановление Dash-Strike и буферизация ввода
• Stygian Blade (Zagreus Aspect) : теперь увеличивает скорость передвижения и скорость атаки на (а не на расстояние рывка )
📢 Heart-Seeking Bow : увеличена атака и специальный урон, уменьшено время атаки и специального восстановления
• Heart-Seeking Bow (Rama Aspect) : уменьшено время зарядки атаки (это быстрее) ; исправлено взаимодействие между эффектом Shared Suffering и Breaking Wave (Poseidon).
• Twin Fists (Zagreus Aspect) : убрано увеличение скорости атаки (это влияло только на первый удар…)
• Щит хаоса (аспект Хаоса) : обновлено поведение дополнительных щитов из особого броска
• Щит хаоса (аспект Зевса) : увеличен радиус повреждения особого броска
• Двойные кулаки (скрытый аспект ) : новое! Найдите Астериус , чтобы открыть его (сначала разблокируйте аспекты Гуань Ю и Кулак)
• Адамантовый рельс (Аспект Эрис) : увеличенный бонус к урону
• Адамантовый рельс (Аспект Гестии) : теперь легче перезарядить вручную после стрельба
• Adamant Rail (L —— аспект) : бомбы больше не блокируют путь
Boons & Blessingsstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Thunder Dash (Zeus) : улучшено масштабирование от редкости
• Electric Shot (Zeus) : уменьшено масштабирование с Poms
• Zeus ‘Aid : уменьшено урон
• Lightning Rod (Zeus x Artemis) : значительно увеличенная дальность атаки; увеличенная скорость атаки
• Razor Shoals (Poseidon) : увеличенный урон
• Wave Pounding (Poseidon) : увеличенный бонус к урону
• Hydraulic Могущество (Посейдон) : уменьшен бонус к урону; увеличена продолжительность; исправлено, когда эффект начинается в схватках, которые не начинаются сразу
• Затонувшее сокровище (Посейдон) : исправлено некорректное масштабирование от редкости
• Прощальный выстрел (Афина x Aphrodite) : увеличенный бонус к урону
• Merciful End (Афина x Арес) : скорректированные требования для этого, чтобы быть предложенным; немного уменьшенный урон
• Deadly Reversal (Афина x Артемида) : скорректированы требования для предложения этого.
• Crush Shot (Aphrodite) : уменьшено масштабирование с Poms
• Urge to Kill (Ares) : увеличен уровень мощности
• Dire Misfortune (Ares) : улучшено масштабирование с редкость
• Проклятие возмездия (Арес) : улучшенное масштабирование с Помсов
• Кровавое безумие (Арес) : повышенный уровень мощности
• Режущий выстрел (Арес) : увеличенный урон; уменьшенная скорость атаки для компенсации.
• Blade Dash (Ares) : увеличенный урон; уменьшенная скорость атаки для компенсации
• Vicious Cycle (Ares) : увеличенный урон (чтобы компенсировать предыдущие изменения)
• Freezing Vortex (Ares x Demeter) : уменьшенный штраф к радиусу повреждения
• Охотничий рывок (Артемида) : уменьшено масштабирование от редкости
• Полностью загружено (Артемида) : изменены требования для предложения этого предмета
• Блэкаут (Дионис) : скорректированы требования для предложения этого предмета
• Помощь Деметры : уменьшено масштабирование с Poms
• Swift Strike (Hermes) : исправлена ошибка, из-за которой это не влияло на третий удар от Stygian Blade.
• Greater Evasion (Hermes) : уменьшенный уровень мощности
• Hyper Dash (Hermes) : уменьшено масштабирование по сравнению с редкостью.
• Bad News (Hermes) : изменены требования для этого, чтобы быть предложенным.
Daedalus Hammer Upgradesstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Раздирающие когти (Кулаки — Скрытый аспект) : новинка! Dash-Upper замедляет противников и снижает их урон
• Snap Nova (Blade) : вырезано из игра; заменено на …
• Dash Nova (Blade) : new! Сделайте выпад вперед во время вашего Special и ненадолго станьте Крепким
• Piercing Wave (Blade) : увеличенный урон
• Perfect Shot (Bow) : увеличенный урон
• Charged Volley (Bow) : увеличенный урон
• Serrated Point (Spear) : немного увеличен штраф за дальность рывка
• Quake Cutter (Fists) : увеличенный урон; теперь накладывает Boon эффекты
📢 Hazard Bomb (Rail) : увеличенный урон
Foes & Encountersstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Исправлено Thanatos , которое иногда слишком часто появлялось в Tartarus (в результате использования Infernal Gates)
• Увеличен урон от падающих обломков противникам
• Увеличена максимальная заработанная денежная ценность от убийства врагов в Survival встречает
• Увеличено Darkness дает Sisyphus
• Немного снижен шанс появления Well of Charon
• Немного снижен шанс появления Infernal Trove ; увеличена скорость сокращения ресурсов
• Уменьшен урон боссов использовать против них эффекты Deflect
• Wringer : значительно увеличена скорость элитной версии
• Tisiphone : теперь в этой битве на одну фазу меньше
• Slam-Dancer : теперь есть оружие смерти, подобное оружию смерти Burn-Flinger
• Spreader : снижена вероятность появления элитной версии
• Gorgon : увеличен радиус обзора
• Dracon : увеличен радиус обзора
• Skull-Crusher : скорректирован хитбокс его атаки новой звезды под эффектом Middle Management (Pact)
• Asphodel Barge of Death : добавлено альтернативное столкновение под воздействием Middle Management (Pact)
• Flame Wheels : уменьшенный радиус взрыва; уменьшена вероятность появления элитного варианта.
• Splitter : элитный вариант теперь производит несколько разделительных выстрелов одновременно; снижена вероятность появления
• Exalted Longspear : атака уменьшена до одиночного удара; Элитные удары три раза подряд
• Soul Catcher : увеличенное здоровье
📢 Минотавр : вихревой удар телеграфирует более отчетливо, в то время как менее Крайние меры (Пакт)
• Тесей : помощь каждого олимпийца также наполняет свое копье особыми properties
• Тесей и Минотавр : они выучили новый маневр команды тегов (как только вы достигнете определенной точки…)
• Final Boss : добавлен вариант этой битвы, пока находится под Extreme Measures (Pact) ; больше не восприимчив к эффектам Charm во время лучевых атак; вызванные урны теперь легче нацеливать с помощью мыши; Deflect эффекты теперь вызывают падение снарядов дальнего боя, а не их уничтожение.
• Необязательный босс : исправлено. Deflect эффекты, вызывающие Backstab урона
Mirror of Nightstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Толстая кожа : повышенная стоимость тьмы
• Огненное присутствие : повышенный уровень силы
• Привилегированный статус : повышенная стоимость тьмы
• Abyssal Blood : исправленные проблемы предотвращение того, чтобы это работало, как описано
• Dark Foresight : исправлены проблемы, делавшие это менее эффективным, чем описано
• Fated Authority : уменьшен максимальный ранг; значительно снижена стоимость (вложенная Darkness будет возвращена)
• Fated Убеждение : значительно снижена стоимость (вложенная Darkness будет возвращена)
Keepsakesstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Добавлен не один, а два новых Keepsakes для открытия
📢 Companion Fidi (Dusa) : увеличена продолжительность до того, как призванный компаньон уйдет
• Companion Shady (Sisyphus) : удалена разница в выпадающих наградах.
Pact of Punishmentstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
📢 Extreme Measures : увеличен Heat для третьего ранга; добавлен четвертый ранг (требуется определенный предмет подрядчика)
📢 Benefits Package : ограничено Savior Perk уровень неуязвимости: уменьшено количество спавнов с Popper Perk
• Жесткий дедлайн : ваше время больше не сбрасывается между регионами; очистка регионов добавляет больше времени
House Contractorstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Скорректированная стоимость различных предметов (по большей части цены ниже)
• Индекс кодекса : новинка! Позволяет просматривать список даров каждого олимпийца (при просмотре Кодекса или выборе Даров)
📢 Крепость Завоевателя : новинка! Заработайте драгоценных камней за побежденных боссов Преисподней
• Экстремальные меры : новинка! Разблокируйте этот жестокий вариант финала Босс (как только вы достигнете определенной точки)
• Декоративные темы : новинка! Открытые в конце игры, эти 6 различных тем изменяют внешний вид пользовательского интерфейса
📢 После покупки вы можете теперь деактивировать ярлык , Большой зал
Resources Directorstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• new! Раскрытый в конце игры, этот оттенок позволяет вам обменивать лишние ресурсы на необычный значок ! Это косметические украшения для вашего пользовательского интерфейса Life Total.
Судьбоносный список второстепенных пророчествstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• The Reluctant Musician : new! Освободить Орфея из одиночного заключения (если вы еще не встречались с ним)
• Power Without Equal : Discover all Легендарный Благо
• Богоподобный король : новинка! Выведите на поверхность скрытый аспект кулаков
• F —— R —— : новинка! Complete эпилог истории
📢 Увеличено Драгоценный камень награды за многие пророчества
• Немного уменьшены награды за выполнение пророчества для каждого скрытого аспекта
Permanent Record & Security Logstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
📢 Постоянная запись теперь показывает расчистки, лучшее время и наилучший заезд для всего
📢 Теперь вы можете нажать и удерживать для быстрой прокрутки журнала безопасности попытка побега
Дизайн уровней и средаstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Добавлены новые среды, связанные с истинным финалом …
• Теперь вы можете войти в запертую комнату в Доме Аида (при определенных условиях)
• Скорректировано высота камеры в некоторых камерах
• Исправлено отображение Загреуса в некорректном масштабе в нескольких камерах.
• Другие мелкие исправления и улучшения в различных камерах
Art & Visual FXstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Обновлен рисунок главного меню, анимация и логотип.
• Обновлена анимация Zagreus при прыжке вниз в начале попытки побега.
• Обновлена анимация Zagreus , когда он побежден.
• Обновлены несколько анимаций Zagreus с использованием Стигийского клинка
• Обновлены текстуры и анимации для Lord Hades во время работы в доме
• Обновлена модель персонажа Orpheus (в частности, его лира)
• Обновлены иллюстрации в межрегиональных камерах
• Обновлены иллюстрации в ранней камере в Tartarus , а также в первой камере
• Обновлены иллюстрации в комнате фонтана в Elysium
• Обновлены иллюстрации в Asphodel Barge of Death
• Обновлены текстуры для различных врагов в Tartarus
• Обновлены эффекты стрельбы для Ведьм
• Обновлена анимация смерти для Wretc hed Sneak
• Обновлены шея Bone Hydra , базовое искусство и визуальные эффекты
• Обновлен внешний вид снарядов Wave-Maker (и аналогичные эффекты)
• Обновлены визуальные эффекты Dracon при рытье нор
• Обновлены текстуры для Satyrs
• Обновлено Tiny Vermin презентация смерти
• Обновлены визуальные эффекты Final Boss
• Обновлен визуальный эффект, когда Achilles и Orpheus покидают сцену в определенных событиях
• Обновлены анимации при попадании для Exalted
• Обновлены анимации перед боем Тесей
📢 Обновлен визуальный эффект для точек рыбалки , что упрощает их обнаружение
• Обновлены визуальные эффекты на Flame Wheels
• Обновлена анимация фазы для Megagorgon
• Обновлены визуальные эффекты для Punishing Sweep Эффект с использованием Spear (Hades Aspect)
• Обновлен значок для Костяные песочные часы (Харон)
• Обновлены визуальные эффекты для дополнительных щитов с использованием щита (аспект хаоса)
• Обновлены визуальные эффекты для Магнитного проклятия с использованием кулаков (аспект Талоса)
• Добавлен визуальный эффект, когда противники поражены Charm эффектами
• Добавлены визуальные эффекты для Power Shot — способностей стиля, предоставленных Daedalus Hammers
📢 Добавлены визуальные эффекты для попадания снарядов противника с использованием Deflect эффекты
📢 Добавлен визуальный эффект для Вздымающаяся сила (Зевс)
📢 Добавлены отдельные эффекты для Сломанное острие копья (Падший воин), и Божественная защита (Афина)
• Добавлены отдельные визуальные эффекты для заблокированных выходов в межрегиональных камерах.
• Незначительные обновления некоторых изображений в Кодекс
• Многие другие визуальные исправления и улучшения
Menus & UIstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Обновлен внешний вид плавающих текстовых сообщений в большинстве игровых контекстов
• Обновлен внешний вид экрана Controls
• Обновлен внешний вид таймера при использовании Tight Deadline (Pact)
• Обновлен внешний вид боковой панели во время игры в сверхшироком разрешении.
• Обновлены значки в последовательности перемещения по карте биома.
• Обновлена презентация при максимальном использовании таланта в Mirror of Night
• Обновлена презентация при входе в Temple of Styx основной зал впервые
• Обновлен внешний вид предварительного просмотра повреждений с использованием Rail ‘s Bombard special
• Обновлен внешний вид различных подсказок кнопок
• Немного увеличены размеры текста в различных контекстах для улучшения читаемости
• Улучшена навигация по меню с помощью ввода с контроллера
• Для открытия Codex больше не нужно нажимать и удерживать команду
• Номер версии больше не отображается на экране во время игры (только в главном меню)
📢 Различные исправления для индикаторов боеприпасов Bloodstone с использованием Aspect of Hera и Aspect of Beowulf
• Единый внешний вид Side Hustle (Hermes) и Golden Touch (Mirror) text
• Исправлены различные проблемы с форматированием и перетеканием текста на некоторых языках.
• Другие мелкие исправления, изменения и улучшения.
Music & SFXstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Добавлены пять новых музыкальных треков! Слушайте их в Asphodel , Elysium и далее …
• Добавлены звуковые эффекты для Fists ‘Hidden Aspect
• Добавлены звуковые эффекты для Rare Crop (Деметра) , активирующая
• Обновлены звуковые эффекты для различных атак Final Boss
📢 Реверберация в House of Hades постепенно ослабевает, когда вы заполняете место предметами House Contractor
📢 Звуки зарядки оружия становятся быстрее или медленнее в зависимости от продолжительности заряда
• Обновлены звуки окружающей среды на Asphodel Barge of Death
• Обновлены боевые эмоции для Minotaur
• Обновлены звуковые эффекты взрывных улучшений от Daedalus Hammers
• Обновлены звуковые эффекты для Voidstone Импульс неуязвимости
• Обновлены звуковые эффекты при входе в Chaos Gates
• Обновлены звуки ударов usin g Electric Shot (Zeus) и Shield (Zeus Aspect)
• Обновлены звуковые эффекты при исполнении пророчеств, связанных с Hidden Aspect
• Обновлены звуковые эффекты шагов при ходьбе по различным коврам
• Другие незначительные изменения, исправления и смешанные улучшения
Voice & Narrativestyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Добавлен последний новый персонаж, которого нужно встретить …
• Добавлено много новых повествовательных событий, по некоторым для каждого персонажа (с более чем 3000 новых голосовых строк!)
• Добавлено много новых голосовых линий Загреуса в различные контексты для дополнительного разнообразия.
• Добавлены голосовые линии Загреуса в некоторые контексты (например, видение Поцелуя Стикса, которое вы не можете себе позволить в Колодце Харона)
• Добавлены записи Кодекса для Загрей, , новое место и многое другое.
• Добавлены новые последовательности Remembrance (когда лорд Аид появляется в начале некоторых попыток побега)
• Добавлено несколько новых точек осмотра в различные места
• Добавлено альтернативные портреты для пары персонажей
📢 Обновлены требования и приоритет для различных подсюжетов персонажей (они должны продвигаться более надежно)
📢 Обновленные требования и другие незначительные изменения и улучшения для различных персонажей частые события
📢 Исправлено Тесей и Минотавр , которые иногда оплакивали кончину друг друга, будучи уже мертвыми
• Обновлены различные старые голосовые реплики
• Вторая последовательность воспоминаний теперь может произойти несколькими попытками побега ранее
• Лорд Аид в конечном итоге примет небольшой перерыв в оценке оттенков (затем начнем заново…)
• Теперь вы можете слушать множество разговоров между другими персонажами издалека
• Иногда Гипнос просыпается и готов приветствовать вас в соответствии с его должностной инструкцией
• Несчастный брокер и Megaera реагировать на роль Featured Houseservant
• Добавлено несколько недостающих субтитров
• Исправлены и настроены различные контекстные голосовые события
Miscellaneousstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * /»>
• Интегрировано дополнительные технические оптимизации, которые должны улучшить производительность некоторых плееров.
• Весь текст должен быть полностью переведен на все языки! Спасибо нашим бдительным переводчикам сообщества !
• Удален план развития , теперь, когда мы вышли из раннего доступа и запустили v1.0
• Добавлена поддержка облачных сохранений (Epic Games Store версии )
• Добавлены наклейки для каждого персонажа на экран Keepsakes (после того, как вы установили связь с ними)
• Добавлены объективные подсказки для открытие аспектов оружия впервые
• Обновленная презентация при открытии шкалы сродства персонажа
• Обновленная презентация при наложении связей с каждым персонажем
• Обновленная презентация при первом раскрытии аспектов оружия
• Обновленный порядок следования Сувениры на экране Keepsakes Screen (теперь, когда все они реализованы)
• Обновлено положение текста во время презентации Death Defiance
• Уточнен текст о дарах и улучшениях, которые влияют на базовый урон (в отличие от добавления бонусов к урону)
• Изменен размер Bone-Raker по сравнению с другими Bloodless 9004 2 📢 Теперь вы можете выбрать колесо мыши при переназначении элементов управления.
📢 Звуковой эффект для точек рыбалки воспроизводится немного раньше после столкновения.
• Немного уменьшена частота реакции толпы в последней комнате в Elysium
• Совет Featured Houseservant Board в Доме Аида начинает выглядеть просто…
• Теперь вы больше не можете ловить рыбу в столкновениях с Танатосом до его появления.
• Поддерживающая тень в последней комнате в Элизиум теперь выдает эмоции при обращении к Загрею
• Удален случайный текст «Идеальная посадка» при начале попытки побега
• Добавлено больше разнообразия сообщений при обходе Cerberus в Temple of Styx
• В House Contractor сообщение появляется под Court Music до того, как оно станет доступным.
• Загреус не получит повреждений при входе Врата Хаоса с Космическим Яйцом (Хаос)
• Добавлено несколько новых благодарностей на экране Победы
• Обновлены кредиты
📢 Различные исправления текста, обновления и уточнения
Исправления ошибокstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
• Исправлены различные проблемы с неправильным наложением слоев окружения.
• Исправлена подзаговорка между Achilles и Fallen Warrior , иногда некорректно продвигавшаяся
• Исправлены голосовые строки, не воспроизводившиеся при открытии Запись в кодексе для Fallen Warrior впервые
• Исправлена ошибка, из-за которой боеприпасы Bloodstone иногда не регенерировались должным образом при использовании Stygian Soul (Mirror)
• Исправлены золотые пятна в House of Hades , которые не сверкали
• Исправлена проблема где Infernal Troves можно было активировать дважды
• Исправлены визуальные проблемы, из-за которых эффекты Chill могли сделать другие визуальные эффекты слишком яркими.
• Исправлено некорректное воспроизведение боевых сообщений, когда враги были убиты падающими обломками.
📢 Исправлено Crush Shot (Афродита) иногда неожиданно блокируется
📢 Исправлена ошибка, из-за которой призыв Companion Fidi (Dusa) застревал снаружи окружающей среды vs. Tisiphone
📢 Исправлена ошибка, из-за которой потеря Death Defiance во время рыбалки замораживала вас на месте
📢 Исправлена ошибка Heaven’s Vengeance (Zeus) , некорректно взаимодействующая с Vengeful Mood (Zeus x Ares)
• Исправлено предсказание пророчества ‘уведомления воспроизводятся невидимо при выборе Boon
• Исправлены визуальные эффекты при использовании Rocket Bomb (Daedalus — Rail)
• Исправлено Companion Rib (Skelly) , иногда вызывающее в месте, недоступном для Tiny Vermin
• Исправлен эффект падения урона, не воспроизводившийся на маленьких полосках жизни.
• Исправлена реакция оглушения, возникающая при невосприимчивости к эффектам оглушения.
• Исправлена визуальная проблема, при которой искры атаки Аспект Беовульфа и Аспект Рамы расслоились. неправильных подсказок кнопок, отображаемых с использованием определенных контроллеров
📢 Много, много, много другие мелкие исправления
9 0002 Цитата из Patchstyle = «font-size: 1.5em; / * display: block; * / «>
‘Лабиринт был построен выдающимся мастером,
Дедалом, который скрыл все ориентиры и сконструировал его
, чтобы обмануть глаз с помощью сбивающих с толку узоров. извилистых переулков ».
~ Метаморфозы, Книга 8: Минотавр и Ариадна (Овидий; перевод Д. Реберна)
Примечания к патчу Archivestyle = «font-size: 2em; / * display: block; * /»>
Полные примечания к патчу из нашего последнего крупного обновления в раннем доступе см. В Примечаниях к обновлению цены на кровь (июль 2020 г.) ).
Как SF Supergiant создал Hades, одну из самых популярных видеоигр 2020 года
Хиты видеоигр часто напоминают высокобюджетные фильмы, требующие труда сотен разработчиков, дизайнеров и художников, а также яркой трехмерной графики и фотореалистичных персонажей .
Созданная вручную и самоиздававшаяся двухмерная игра, созданная студией из Сан-Франциско, насчитывала всего 19 человек, была одной из самых известных игр 2020 года. Критики хвалили ее за то, что она представляет собой современную дань уважения греческой мифологии — главный герой — Загрей, сын Аида, который пытается сбежать из Подземного мира — с острой как бритва игрой, которая вознаграждает быстрые рефлексы и быстрое мышление.Игра получила 98% положительных отзывов среди 110 000 игроков в популярном игровом магазине Steam, что является одним из самых высоких показателей на платформе 17-летней давности.
Успех пришел на фоне пандемии, которая привела к огромному росту количества игроков в видеоигры и доходов, а также разрушения удаленной работы, что привело к крупным задержкам и беспорядочным выпускам.
Supergiant преодолел эту бурю, закрыв весной свой офис возле Civic Center и дистанционно завершив работу над Hades.
Амир Рао, директор студии Supergiant, считает Hades кульминацией работы студии на сегодняшний день, которая включает в себя три предыдущих названия — Bastion, Pyre и Transistor, которые были хорошо приняты, но не были блокбастерами. Все игры представляют собой игры в реальном времени, а не пошаговые, с акцентом на сюжетные линии и яркие фантастические миры, и Hades является самой амбициозной. В нем более 20000 строк диалогов, распространенных среди известных мифологических персонажей, таких как Зевс и Ахилл, а также более малоизвестных персонажей, таких как Мегера и Гипнос, которые помогают или мешают Загрею в его поисках.
Рао отказался раскрыть финансовые детали, но сказал, что Hades продал более 1 миллиона копий, что сделало его самой успешной игрой студии на сегодняшний день, которая будет финансировать независимую компанию на долгие годы.
Рао родился в Сан-Хосе и изучал английский язык в Колумбийском университете, планируя в конечном итоге преподавать. Но после посещения курса профессора Берни Йи, который объединил гуманитарные специальности и специальности информатики, чтобы изучить дизайн видеоигр, Рао нашел новый путь.
Он стал ассистентом Йи, а затем стажером в гиганте видеоигр Electronic Arts со штаб-квартирой в Редвуд-Сити. Это привело к тому, что после колледжа он устроился на полную ставку в студии компании в Лос-Анджелесе.
Видеоигра Hades, созданная Supergiant Games в Сан-Франциско, получила высокую оценку за объединение современной данности греческой мифологии с острым как бритва игровым процессом. Supergiant Games
Рао был дизайнером уровней для серии стратегических игр Command and Conquer, когда он встретил коллег Грега Саймона и Грега Касавина, которые присоединились к Рао, чтобы сформировать Supergiant в 2009 году.Первым офисом компании был дом отца Рао в Сан-Хосе, а позже он переехал в Сан-Франциско.
«Это была прекрасная возможность заняться чем-то более личным и сделать это в небольшой группе», — сказал Рао. «Мы могли бы пойти на больший творческий риск как меньшая команда».
Первыми ключевыми сотрудниками
Supergiant были арт-директор Джен Зи, чьи чувственные изображения греческих богов осветили социальные сети, и звукорежиссер Даррен Корб, который создает саундтреки к играм и делает большую часть озвучивания, в том числе Загреуса.
Первые семь сотрудников Supergiant Games все еще работают там 11 лет спустя, что является предметом гордости компании.
«Это одна из наших самых сильных сторон, потому что у нас есть эта история, эта творческая химия, и мы действительно сотрудничаем», — сказал Рао. «Мы просто в восторге от работы друг друга, потому что мы все делаем разные вещи».
Хотя официальная дата релиза была в сентябре 2020 года, Hades разрабатывалась под руководством игроков в течение двух лет с помощью раннего доступа, практики, когда незавершенные игры доступны для покупки.Разработчики постоянно выпускают обновления, известные как исправления, до тех пор, пока не будет выпущен конечный продукт, считающийся версией 1.0.
Ранний доступ может быть ловушкой для разработчиков, которые не выполняют свои обещания, и некоторые проекты были заброшены, но Supergiant регулярно выпускал обновления и наблюдал, как постоянно растет база игроков, что привело к более полезным отзывам о том, как улучшить игру.
У разработки игры был еще один публичный аспект: она была снята на видео создателем документальных фильмов Noclip, который следил за игрой с момента ее первого анонса в 2018 году, преодолевая проблемы постоянных обновлений и резкого перехода к удаленной работе после пандемии.
Дэнни О’Дуайер, основатель Noclip, сказал, что успех Hades невообразим.
«Это превзошло ожидания нас с ними», — сказал О’Дуайер, назвав его «богаче, глубже, дольше», но при этом сохранив высокое качество предыдущих игр Supergiant.
О’Двайер считает своим успехом способность студии к саморефлексии и продуктивный способ решения творческих разногласий.
«Они невероятно талантливы.В них также много смирения. Они также самокритичны в здоровом образе жизни; они не пренебрежительно относятся к себе, — сказал О’Дуайер о Supergiant. «Как и любая хорошая семья или команда, они готовы спорить друг с другом, взаимодействовать друг с другом и при этом оставаться под водой».
Показательно, что, хотя Рао имеет титул «режиссер студии», он отвергает ярлык генерального директора, чего нет в Supergiant.
«Это просто больше признание нашего совместного стиля работы, что мы все как бы за что-то отвечаем», — сказал он.«Я принимаю решения с группой людей. … Я отвечаю за то, как мы работаем вместе, как мы сотрудничаем ».
Hades — это «roguelike», суровый жанр видеоигр, где игроки обычно умирают снова и снова в подземельях, заполненных врагами и ловушками. Вместо сохранения прогресса и перезапуска на том же уровне, на котором они потерпели неудачу, рогалики вынуждают игроков возобновить игру в самом начале игры, уничтожая большую часть их прогресса. Особенность жанра в том, что битвы и локации рандомизированы, поэтому каждое прохождение индивидуально.
У жанра есть преданные фанаты, но множество недоброжелателей, которые сравнивают его с многократным ударом головой о твердую стену трудностей. Но неудачи игрока становятся ключевым сюжетным ходом в Аиде, поскольку каждая смерть Загрея, бессмертного и возрождающегося в доме своего отца Аида, открывает новые возможности диалога с различными персонажами. Превратив обычно разочаровывающую игру на экране в сюжетную схему, Аид помог привлечь игроков, которые ненавидели рогалики прошлого.
И даже если игроку удастся победить финального босса, история построена таким образом, что он будет мотивирован сыграть еще один раунд, чтобы продвинуть сюжет.
Аид также получил высокую оценку за нетрадиционное разнообразие персонажей: Афина, богиня мудрости, — черная женщина, а Гермес — мужчина азиатского происхождения. Это контрастирует с древними статуями греческих фигур, которые, как правило, имеют монотонные, примерно кавказские черты лица.
Рао сказал, что причина заключалась в том, что греческим богам «поклонялись в Древней Греции не потому, что они сами были этнически греками», что открывает разные толкования.
Есть также тот факт, что Supergiant в основном состоит из детей или внуков иммигрантов, — сказал Рао, чья семья из Индии, что объясняет его подход к дизайну.
Стэнли Пьер-Луи, генеральный директор Entertainment Software Association, основной торговой группы индустрии видеоигр, сказал, что успех таких игр, как Hades, показывает, что небольшие независимые студии создают привлекательные игры и что геймеры ищут разные жанры для игры. .
Ожидается, что в 2020 году мировой доход от видеоигр вырастет почти до 180 миллиардов долларов, что на 20% ежегодно, по данным исследовательской компании IDC, поскольку пандемия заставила большинство людей оставаться дома и жаждать развлечений и онлайн-связей.
«Игры — это весело, игры новаторские, и они объединяют людей. Этот третий момент действительно важен », — сказал Пьер-Луи.
Для некоторых Аид стал своевременным спутником пандемической жизни: игрок, по сути, пытается сбежать из дома и обрести свободу, хотя Рао отмечает, что бывают моменты надежды и легкомыслия, несмотря на запретную обстановку в Подземном мире.
Рао сказал, что еще слишком рано говорить, добавит ли студия контент для Hades или какой будет ее следующая игра. Пока команда отдыхает. Рао планирует играть в игры, которые другие компании выпустили в прошлом году, но которые он пропустил, в поисках вдохновения.
Еще один вопрос, с которым сталкиваются многие компании, — вернуться ли в офис или сделать удаленную работу постоянной. Supergiant не определилась с долгосрочной политикой, но пока планирует сохранить офис в Сан-Франциско, хотя во время летних протестов он пережил взлом, в том числе кражи некоторых инструментов, используемых для создания игровой музыки.
«Мы многим обязаны Bay Area, — сказал Рао. «Мы действительно хотим остаться, хотим, чтобы это работало, и мы хотим, чтобы это продолжалось. Наша реакция в трудные моменты — это сплотиться и попытаться заставить это работать. Это просто наш путь «.
Роланд Ли — штатный писатель San Francisco Chronicle. Эл. Почта: [email protected] Twitter: @rolandlisf
How Supergiant, студия видеоигр Behind Hades, завоевала Nintendo
Hades, инди-игра, в которой игрокам предстоит вырваться из греческого преступного мира, стала неожиданным хитом.
Игра за 25 долларов была сделана основной командой из 20 человек в Supergiant Games и превосходит по продажам игры гораздо более крупных студий видеоигр.
Директор студии
Supergiant Games Амир Рао сказал, что когда в 2009 году он вместе со своим соучредителем переехал в дом своего отца, чтобы основать компанию, он понятия не имел, удастся ли это предприятие.
Рао поделился уроками, которые он извлек из более чем десятилетия создания любимых критиками инди-игр, о том, как справиться с невероятной нагрузкой на создание игр и создать творческую рабочую среду.
Посетите домашнюю страницу Business Insider, чтобы узнать больше.
Когда соучредители Supergiant Games Амир Рао и Гэвин Саймон оставили свою работу в индустриальном гиганте EA Games в 2009 году и вместе переехали в дом отца Рао, чтобы делать игры, они не знали, удастся ли у них дела. Но Рао успокоил совет отца, который сказал ему, что он достаточно молод, чтобы найти другую работу и начать все сначала, если предприятие провалилось.
Амир Рао — соучредитель и директор студии Supergiant, создавшей популярную видеоигру Hades. Предоставлено Supergiant
«Это, наверное, было глупо принимать как должное, — сказал Рао Business Insider, — но это действительно помогло нам найти опору и пойти на риск.
Спустя более десяти лет игра окупилась. Hades , игра про ползание по подземельям, в которой игроки вырубают себе путь из подземного мира с помощью пантеона влюбленных греческих богов. После выпуска игра достигла высших позиций в магазине Steam и возглавила список самых продаваемых игр в игровой системе Nintendo Switch. Инди-игра, созданная 20 людьми, вытеснила игры, созданные гораздо более крупными студиями с более обширными ресурсами.
Огромный успех с первого дня
Игра была доступна ограниченному количеству игроков во время разработки с 2018 года, но в первые несколько дней после ее широкого выпуска игра, которая стоит 25 долларов на Nintendo Switch, Epic , и в магазинах Steam — было продано 300 000 копий, по данным Supergiant.Студия отказалась сообщить точную общую выручку.
Игра тоже критичная любимец. Рецензенты в восторге от симпатичных персонажей игры, захватывающего геймплея смерти и возрождения и нетрадиционного подхода к повествованию.
Рао ошеломлен успехом игры.
«Мы действительно, очень, очень удивлены огромным приемом, который мы получили для Hades », — сказал Рао.
Игровая индустрия сильно изменилась с 2009 года, из-за чего Рао не решался давать указания основателям, стремящимся к тому же успеху, что и Supergiant.
«Мой первый совет — остерегайтесь советов», — сказал Рао.
Что он может сделать, так это поделиться уроками о том, как справиться с невероятной рабочей нагрузкой по разработке видеоигры с небольшой командой, одновременно создавая творческую среду, которая приводит к созданию различных игр, таких как Hades .
Тесей и Минотавр, персонажи инди-игры Hades.Супергигантские игры
Расширяться медленно
Когда Supergiant начинала свою деятельность в 2009 году, Рао и Саймон были единственными сотрудниками компании. К моменту выпуска своей первой игры Bastion в 2011 году команда выросла до семи человек. В следующих двух играх Transistor и Pyre компания наняла всего десяток человек. К моменту начала работы над Hades в Supergiant работало 20 человек.
«Обычно мы нанимаем, когда доходим до точки, когда один человек может сделать слишком много», — сказал Рао.
Сохранение небольшого размера команды не только делает управление студией более управляемым, но и позволяет отдельным сотрудникам вносить свой уникальный творческий отпечаток в различные аспекты игры, такие как художественный стиль и музыка, придавая этой работе более индивидуальный характер. чувствую, чем игры, выдвинутые командами из сотен разработчиков.
«Это то, что было важно для нас, чтобы игра ощущалась так, как будто ее сделали люди», — сказал Рао.«Так что включение новых голосов требует времени, и делать это нужно медленно и осознанно».
Геймплей от Hades от Supergiant Games Супергигантские игры Работайте рационально
Индустрия видеоигр известна тем, что поощряет чрезмерную работу.В 2018 году сооснователь Rockstar Дэн Хаузер вызвал критику со стороны разработчиков, когда он хвастался New York Magazine , что разработчики потратили 100-часовые рабочие недели, чтобы обеспечить своевременную подготовку Red Dead Redemption 2 .
В небольшой студии отсутствие дополнительных рук увеличивает нагрузку. По мере роста Супергиганта Рао понял, что он не сможет поддерживать алхимическую смесь творчества, которую он ценил, если его команда будет разряжена.
«Если вы много работаете, то это потому, что нужно так много сделать, и лишь небольшое количество из вас может это сделать», — сказал Рао.«Таким образом, установление разумных ограничений для себя, своих сверстников и окружающих — это, по сути, единственный способ добиться этого в течение длительного периода времени».
Supergiant ввел ряд мер, чтобы студия не заставляла своих сотрудников выходить за рамки их возможностей, в том числе отключение рабочих писем по выходным и адаптацию рабочего графика к жизни людей. Art of Chaos, персонаж игры Hades from Supergiant Games.Супергигантские игры
Компания также предлагала неограниченные выходные дни.
«Но мы обнаружили, что очень немногие люди воспользуются ими, потому что предстоит еще много работы», — сказал Рао.
Это побудило компанию перейти на обязательные 20 дней отпуска в году.
Рао сказал, что без подобных практик невозможно поддерживать высокую рабочую нагрузку и творческую энергию Supergiant.
«Со временем видение того, что мы пытаемся сделать, стало очевидным, — сказал Рао. «Создавать игры, которые пробуждают ваше воображение, как игры, в которые вы играли в детстве. Чтобы опираться на сильные стороны людей здесь и принимать ограничения, которые есть у нас как небольшой команды, и пытаться создавать игры вокруг этих ограничений. Чтобы попробовать и работайте экологически рационально «.
Есть советы о видеоиграх или предпринимательстве? Напишите Максу Юнгрейсу по адресу [email protected] , отправьте DM ему в Twitter @MaxJungreis или свяжитесь с ним через приложение для обмена зашифрованными сообщениями Signal по телефону (907) 947-0299.
Аида. Маркетинг. Ад повторения. И та же тенденция на 2021 год | Хесус Бардини
В фильме «Буря века» 1999 года, написанном для телевидения Стивеном Кингом, главный антагонист Андре Линоже довольно просто определяет, что такое ад: «ад — это повторение» . Это не могло лучше определить эту игру. Чтобы сбежать из дома своего отца Аида, главный герой Загрей должен пересечь самые известные районы мифологического ада. По каждой комнате волна врагов помешает ее успеху.Здесь важно упомянуть о жанре игры roguelite / roguelike. Каждый раз, когда вы проигрываете, вам придется снова проходить все комнаты, но путь никогда не будет прежним. Выборы, враги, места размещения и награды претерпевают незначительные изменения, что делает каждую попытку (или выполнение в словаре, наиболее подходящем для игры) почти уникальным.
Это может показаться довольно утомительным, но именно через различные прогоны история и ее отношения с другими персонажами развиваются, открывая новые нюансы их личностей, прошлого главного героя и их отношений с богами.Другими словами, игра стесняется повторений, они являются частью развития повествования. Есть еще один элемент, который всегда будет заставлять вас думать: «Хорошо, еще разок». Это эволюция. Каждый раз, когда вы терпите поражение, вы никогда не уходите с пустыми руками. Помимо того, что вы все больше и больше знакомитесь с образцом врагов и работой ловушек, вы также всегда получаете некоторую валюту для получения преимуществ, таких как право умереть более одного раза во время бега и другие вспомогательные средства, которые будут очень важны до тех пор, пока наконец, вам впервые удается сбежать.
Хорошо… и маркетинг с этим?
Ну, во-первых, в нашей консалтинговой компании есть провокация, которая мне очень нравится. Мы прокомментировали некоторым клиентам, что цифрового маркетинга не существует, и что им просто нужно научиться адаптироваться к цифровому поведению своих потребителей. Мне это нравится, потому что я рассматриваю это как фокус, который я могу уделить постоянному изучению маркетинга. Поймите, иногда быть в курсе последних событий в маркетинге может быть очень неприятно. Трудно уследить за развитием темы во многих секторах этой области исследований, и управляющие партнеры нашей компании, которые кажутся настоящими онлайн-центрами новостей о маркетинге, кажутся совершенно неосязаемыми.Итак, если бы я сосредоточился на мониторинге и расширении специализации, без сомнения, это было бы о поведении пользователей.
Вся эта предвзятость в понимании того, как модель поведения потребителей меняется в зависимости от определенных ситуаций и устройств, увлекательна, даже потому, что я тоже пользователь. Поскольку я занимаюсь маркетингом, мне интересно применять на практике все, что вы узнали, гипотезы и комбинации различных стратегий. Самое крутое, что все можно протестировать, чтобы понять, что может работать, а что нет.
Если я применяю решение, которое приводит к увеличению продаж для компании, то это потому, что я предложил решение, которое интересно потребителю. Но что заставляет его покупать больше? Если я изменю позицию или цвет призыва к действию, он купит больше? И если я куплю еще, то было ли это из-за этого изменения? И если это работает сейчас, будет ли работать вечно? Выполняйте тесты, тесты, тесты, тесты и другие тесты, чтобы никогда не принимать решения, основанные на предположениях. И где повторение действительно принесло мне что-то положительное?
Тест.Провал. Еще раз попробуй. Повторить. Вы уже достигли успеха
Итак, если игра Hades дала мне такие классные идеи, повторение должно быть естественной частью маркетинговой стратегии, и я хочу, чтобы вы понимали, что никогда не следует сталкиваться с чем-то неприятным, так как это, очевидно, путешествие Аида, потому что в отличие от мифа о Сизифе, акт повторения и неудачи всегда сопровождается маленькой победой. Так что, если что-то застряло, как насчет тестирования! Электронная почта, CTA, баннеры, целые страницы, заголовки сообщений, подходы, размещение кнопок. Абсолютно все можно проверить . Будьте изобретательны при тестировании. Повторение процедуры тестирования — это мой способ обновляться и находить эффективные решения для клиентов.
Не стесняйтесь предлагать идеи, в конце концов, вы можете протестировать все.
Чтобы адаптироваться к цифровой жизни нового потребителя, нам нужно иметь идеи, работать в команде и проявлять творческий подход. Но помните: какой бы оригинальной ни казалась ваша идея, как насчет того, чтобы сначала предложить ее в качестве теста. Выполнить A / B-тест сегодня очень просто, и есть даже бесплатное программное обеспечение, которое вы можете принести своей компании.Вы можете протестировать новую страницу для своего веб-сайта и показать ее, например, 1% людей, которые к ней обращаются. Проверяйте наличие ошибок, отзывы, вносите изменения и увеличивайте этот процент, пока не получите статистически значимое подтверждение, позволяющее с уверенностью указать, что предложенная вами страница более эффективна, чем текущая. Это творчество, подтвержденное данными. Думаю, вашему координатору бы это очень понравилось, не так ли? И, как видите, вам не нужно бояться тестирования.
В заключение, я хотел бы параллельно с Hades составить контрольный список, который, я надеюсь, принесет пользу вашей профессиональной жизни, даже если это минимум.
· Evolve . Каждое убийство делает вас немного более опытным в игре. Каждый раз, когда тест не проходит, вы уже опровергли одну гипотезу , и ваши шансы на успех в следующей увеличиваются.
· Каждое продвижение, даже небольшое, — великая победа .
· Тест ! У Hades есть шесть видов оружия, у вас есть множество инструментов для проверки ваших идей.
· Это нормально быть ужасным в чем-то вначале.Главное — посмотреть на недостатки и понять, что вы можете начать делать.
· Если вы что-то не можете или не любите, не сдавайтесь. Попробуйте начать с , чтобы понять, как это работает.
Итак, повторяя (здесь не каламбур) то, что я прокомментировал, я сталкиваюсь с постоянным изучением маркетинга и проблем, с которыми я сталкиваюсь в клиентах, которые я считаю очень хорошо реализованными в игре. Многие ответы можно найти в самых абсурдных идеях, но нет ничего абсурдного, когда вы можете проверить и подтвердить! И он у вас в руках, наслаждайтесь.
Я совершаю 48-ю попытку побега из Аида и думаю о том, что улучшить в следующем забеге, пока пишу эту статью. Не бойтесь повторить цикл снова. Если повторение — это уже ад, кто в этом мире будет вас сдерживать?
Хесус Бардини
Руководитель отдела контент-маркетинга и SEO в Math Marketing
Frontiers | Система прогнозирования урожайности HADES — пример сектора турецких орехов
Введение
Турция является колыбелью выращивания фундука и крупнейшим производителем и экспортером фундука в мире (Erdogan, 2018).История лесного ореха в Турции берет свое начало на севере Анатолии, на побережье Черного моря, которое является естественной средой обитания культивируемого фундука ( Corylus avellana L.). Около 700 000 га земли в Турции в настоящее время отведено под выращивание фундука (Турецкий статистический институт, 2020). Из-за межгодовых колебаний урожайности среднегодовое производство фундука варьируется в широких пределах (Frary et al., 2019), колеблясь от 400 000 до 800 000 тонн (Турецкий статистический институт, 2020).Урожайность орехов с гектара, как правило, ниже, чем в других странах, в основном из-за старых садов, в которых методы ведения сельского хозяйства не являются полностью устойчивыми (Bozoğlu et al., 2019). В настоящее время Турция обеспечивает более 65% мирового производства фундука (Ислам, 2018).
В Турции традиционно выделяются два основных отличных производственных региона с контрастирующими характеристиками: восточный регион, который охватывает территорию от границы с Грузией до центрального побережья Черного моря, включая муниципалитеты Самсун, Орду, Гиресун, Трабзон, Ризе и Артвин; и Западный регион, который включает территорию центрального и западного побережья Черного моря, включая муниципалитеты Коджаэли, Сакарья, Дузче, Зонгулдак, Бартин, Кастамону и Синоп.Восточный регион считается наиболее подходящим для выращивания фундука с климатической точки зрения и в целом отличается лучшим качеством (Erdogan, 2018). Сады обычно небольшие (<2 га), в основном старые (> 50 лет), и методы ведения сельского хозяйства, как правило, не включают механизацию. Этот регион характеризуется узкими прибрежными равнинами, крутыми холмами и горами, параллельными морю, с плантациями фундука, простирающимися до 30 км вглубь суши. Ровный участок ограничен, и большинство садов расположено на крутых холмах с мелкой почвой.В западном регионе земля относительно плоская или с пологим уклоном, что позволяет механизировать ее. Фундук выращивают на глубоких плодородных почвах, а сады хорошо организованы, с более крупными деревьями среднего размера и более молодыми деревьями, что приводит к более высокой средней урожайности, чем на Востоке.
По данным Турецкого статистического института (TÜİK), средняя урожайность в Восточном и Западном регионах в 2004–2019 гг. Составляла 0,72 т га ^–1 и 1,16 т га ^–1 соответственно. Поздние заморозки представляют собой один из самых опасных абиотических стрессовых факторов, способствующих снижению урожайности в Турции.Например, в 2004 и 2014 годах были зарегистрированы сильные поздние заморозки, которые, несмотря на их относительно короткую продолжительность, серьезно повлияли на национальное производство. Кроме того, деревья фундука очень восприимчивы к высоким температурам с дефицитом высокого давления пара во время созревания, что снижает фотосинтетическую активность и, в свою очередь, снижает урожайность фундука (Girona et al., 1994). Основная особенность выращивания фундука — двулетнее плодоношение. В то время как механизм, заставляющий дерево реагировать чередующимися годами относительно высокой, а затем низкой производительности, все еще обсуждается, такие ежегодные колебания в производстве бросают вызов отрасли с точки зрения запасов, логистики и промышленного производства.В настоящее время проводится несколько попыток ослабить этот эффект и добиться более постоянной добычи (Rossello et al., 2018).
Несмотря на важность этой культуры для кондитерской промышленности, в настоящее время не существует систем прогнозирования урожайности фундука для удовлетворения различных потребностей заинтересованных сторон (Kadiyala et al., 2015). Эти потребности варьируются от определения соответствующих планов земледелия и управленческих решений (Dury et al., 2011) до оценки эффективности систем земледелия с учетом альтернативных агрономических, социально-экономических и экологических сценариев (Kasampalis et al., 2018). Общей основой стандартных систем прогнозирования урожайности является интеграция информационных слоев с географической привязкой, относящихся к педоклиматическим условиям и методам управления сельским хозяйством, в модели имитации культур на основе процессов, чтобы моделировать изменчивость урожайности в целевой области с заданным пространственным разрешением ( Hartkamp et al., 1999). Расцвет методов машинного обучения во всех видах антропогенной деятельности, включая сельское хозяйство, открывает новые перспективы для прогнозирования урожайности, учитывая наличие наборов исторических данных для обучения моделей и проверки их эффективности (van Klompenburg et al., 2020).
В последние годы были опубликованы первые попытки разработать надежный метод прогнозирования урожайности фундука. Модель HAZEL, представленная Bregaglio et al. (2016) — это симулятор урожайности на основе процессов, который воспроизводит рост и развитие деревьев, моделируя взаимодействие между основными физиологическими процессами и условиями окружающей среды. Основываясь на этой статье, Bregaglio et al. (2020) распространил применение HAZEL на четыре фруктовых сада в каждой из трех стран (Италия, Чили и Грузия), используя трехлетние экспериментальные наборы данных.С помощью статистических методов было доказано, что чувствительность модели незначительно варьируется в зависимости от среды без изменения ранжирования параметров модели. Это говорит о хорошей надежности полученных результатов для дальнейших приложений.
В этом документе представлен рабочий прототип гибридной модели для прогнозирования урожайности фундука, названной HADES (урожай лесных орехов для EcaSt), в которой интегрированы методы моделирования на основе процессов и машинного обучения. В разделе «Материалы и методы» мы представляем наборы данных, необходимые в качестве входных, со статистическим анализом урожайности фундука, а затем описываем различные модули HADES и уровень машинного обучения.В разделе «Результаты» представлена количественная оценка характеристик HADES при калибровке и валидации. В разделе «Обсуждение» мы исследуем преимущества и недостатки предлагаемой гибридной системы с перспективой проведения дальнейших исследований, а в разделе «Выводы» рассматривается возможность переноса HADES в операционную среду.
Материалы и методы
HADES Рабочий процесс
Рабочий процесс HADES показан на рисунке 1. Были использованы четыре источника исходных данных: (i) официальные статистические данные об урожайности фундука за период 2004–2019 гг., Предоставленные Турецким статистическим институтом (TÜİK) (Турецкий статистический институт, 2020 г.) ), (ii) фенологические наблюдения, собранные в ходе полевых исследований в 2018-2019 гг. в основных турецких муниципалитетах, выращивающих лещинный орех (Сакарья, Дузче и Зонгулдак в Западном Причерноморье; Самсун, Гиресун, Орду и Трабзон в восточной части Черного моря региона), (iii) информация о трех основных сортах фундука в каждом муниципалитете, собранная в ходе полевого исследования, проведенного в 2019 году, и (iv) ежедневные данные о погоде, полученные из базы данных NASA POWER.Эти входные данные были использованы для выполнения трехэтапного анализа. На первом этапе статистический анализ официальной урожайности позволил выявить временные тенденции и оценить наличие и силу альтернативного подшипника. Этот анализ был предназначен для характеристики конкретных свойств ряда урожайности, которые затем использовались в качестве входных данных для второго этапа, то есть калибровки и оценки имитационной модели HAZEL (Bregaglio et al., 2016). Здесь данные о погоде NASA POWER использовались в качестве входных данных, а фенологические наблюдения использовались в качестве справочных данных для получения единого набора параметров для всех регионов выращивания фундука в Турции.Это было необходимо для калибровки HAZEL с целью повышения ее точности при прогнозировании официальной урожайности TÜİK. Третий и последний шаг рабочего процесса HADES — это слой машинного обучения на основе регрессии Random Forest (RF, Breiman, 2001), который использует в качестве входных данных три основных сорта фундука, выращиваемых в каждом муниципалитете, урожайность, прогнозируемую HAZEL (шаг 2). , несколько агрометеорологических показателей и результаты анализа урожайности (шаг 1). Окончательная точность HADES в прогнозировании официальной доходности была оценена как медианная производительность при проверке модели по всем 100 выборкам начальной загрузки, взятым с заменой из исходных входных наборов данных.
Рисунок 1. Система прогнозирования урожайности HADES. Источники исходных данных (официальная урожайность, фенологические наблюдения, данные о погоде и основные сорта по муниципалитету) используются в трехэтапном рабочем процессе: статистический анализ ряда урожайности, применение модели HAZEL, основанной на процессах, и использование слой машинного обучения для оптимизации точности системы.
Статистический анализ официальных данных об урожайности
Данные о производстве (т) фундука и посевной площади (декаре) в период 2004–2019 гг. Были загружены с портала данных Центральной системы распространения TÜİK на уровне NUTS3 (муниципалитет).Урожайность, выраженная в тыс. Га ^–1, была получена как соотношение между производственной и обрабатываемой площадью для семи муниципалитетов Дюздже, Сакарья и Зонгулдак в западной части Турции и Гиресун, Орду, Самсун и Трабзон в восточной части. страны. Выбор муниципалитетов был обусловлен их значимостью с точки зрения посевных площадей, учитывая, что на них приходилось 95% от общей средней площади лесных орехов в рассматриваемый период.
Базовые статистические данные (среднее и стандартное отклонение) были рассчитаны на уровне муниципалитета, а анализ тенденций (Siegel, 1982) с последующим тестом Манна-Кендалла (Mann, 1945; Kendall, 1975) был проведен для выявления любых линейных тенденций в серии и оценить значимость полученных уклонов.Сходство в тенденциях урожайности между муниципалитетами было оценено с использованием корреляции Пирсона и позволило объединить муниципалитеты в кластеры, используя полную связь в качестве критерия кластеризации и евклидово расстояние в качестве показателя расстояния.
Два индекса использовались для характеристики возникновения и величины альтернативного пеленга во временном ряду текучести, как было предложено Hoblyn et al. (1937). Встречаемость оценивалась с использованием индекса двухлетнего периода (B), который сначала определяет признак изменения годовой урожайности, а затем количественно определяет процент встречаемости типичной схемы включения-выключения (мин .: 0% — двухлетний урожай отсутствует, макс: 100%). — идеальный вариант).Интенсивность колебаний рассчитывалась как:
.
I = ∑i = 2n | yi-yi-1 | yi + yi-1 / (n-1) (1)
, где I — сумма абсолютной разницы между двумя последовательными доходностями (y _i _— ₁ и y _i), деленная на их сумму и усредненная по количеству точек данных (n) . I = 1 соответствует максимальному чередованию плодоношения без урожая фундука в межгодовой период, тогда как I = 0 указывает на постоянный урожай (без чередования плодоножек) в серии.Значимость значения I была проверена после пересчета I для синтетических рядов урожайности, полученных путем бутстраповской повторной выборки с заменой (5000 выборок) исходных рядов данных, и с учетом частоты превышения исходного значения I (Huff, 2001). Чем выше частота, тем меньше вероятность смены пеленга.
Разработан новый метод обозначения годовой урожайности как годового периода. Процедура основана на вычислении годового индекса I ^∗, производного от I, который учитывает как знак, так и интенсивность изменения годового урожая, и используется для классификации каждого года по отношению к предыдущему.
I = * yi-yi-1yi + yi-1 (2)
Положительное значение I ^∗ указывает на активный год, а отрицательное значение указывает на нерабочий год, при условии, что интенсивность изменений значительна (уравнение 3). Изменение урожайности считалось незначительным, когда его абсолютное значение (| I ^* |) было ниже 99,9% значений I, полученных из перестановок всего ряда; ниже этого порогового значения, обозначенного как I _0,001, двухлетний плодоношение не встречается в рядах данных по урожайности, которые, в свою очередь, можно считать плоскими и постоянными.Затем годовые данные об урожайности были помечены как неожиданные, если они имели ту же метку, что и в предыдущем году.
y⁢e⁢a⁢r⁢l⁢a⁢b⁢e⁢l = {o⁢nif (| I | *> I0.001) ∧ (I> * 0) o⁢f⁢fif (| I | *> I0.001) ∧ (I <* 0) p⁢r⁢e⁢vy⁢e⁢a⁢r⁢l⁢a⁢b⁢e⁢lo⁢t⁢h⁢e⁢r⁢w⁢i⁢s⁢e (3)
HAZEL Калибровка и оценка модели
Урожайность лесного ореха для EcaSt — это имитационная модель, основанная на процессах, которая воспроизводит влияние сезонных условий окружающей среды на фенологическое развитие и динамику роста орехового дерева (Bregaglio et al., 2016). Прогон моделирования начинается в конце предыдущего посевного сезона, установленного на 1 сентября в Турции, когда начинает выполняться последовательная фенологическая модель с раздельным охлаждением (Črepinšek et al., 2012) и суммированием градусных дней. Часы охлаждения накапливаются при температуре воздуха от 0 до 7 ° C. Женские цветки восприимчивы к пыльце в середине зимы, а распускание почек происходит весной. Фенологическая модель вегетативной и репродуктивной фаз фундука, представленная Bregaglio et al.(2016, 2020) была обновлена в соответствии с новой оценочной шкалой, используемой агрономами, проводившими полевые наблюдения (дополнительная таблица 1.1). Для вегетативного развития смоделированы десять фенологических фаз, от покоящихся почек до опадания листьев, а репродуктивные стадии разделены для серёжки (мужские цветы) и женских соцветий, от цветения до опадания орехов. Затем присваивается начальный индекс площади листа (LAI) в соответствии с размерами растения: высотой растения и размером кроны. Модель перехвата света учитывает расстояние между рядами и внутри рядов (Pronk et al., 2003) и использует в качестве входных данных компоненты прямого и рассеянного света, которые получены из глобального солнечного излучения (Spitters et al., 1986). Общий фотосинтез растений моделируется с помощью независимой устьичной проводимости (Jarvis, 1976) и модели ассимиляции углерода (Chen et al., 1999). Чистая ассимиляция рассчитывается с учетом потерь, связанных с поддержанием и дыханием роста листьев, плодов, стеблей, ветвей и плодов (de Vries et al., 1989). Разделение на органы дерева моделируется в зависимости от фенологических фаз, при этом рост фундука начинается с развития завязи (R10 в дополнительной таблице 1.1). В конце каждого дня скорость роста зеленого LAI рассчитывается исходя из конкретной площади листа и скорости распределения биомассы между листьями. Полное алгоритмическое описание представлено в Bregaglio et al. (2016). Воздействие поздних заморозков моделировалось в соответствии с алгоритмом, представленным в дополнительном материале 2, с учетом возрастающей восприимчивости деревьев фундука от женского цветения до увеличения завязей, на основе экспериментальной работы Chozinski (1995). Альтернативный характер плодоношения был воспроизведен путем уменьшения максимальной суточной доли ассимилятов, разделенных на плоды в неурожайные годы, в соответствии с коэффициентом, специфичным для муниципалитета, соответствующим среднему процентному сокращению между годичными и неурожайными годами, полученным на основе статистического анализа официальных урожаев (раздел 2.2).
Калибровка модели была сосредоточена в первую очередь на фенологии с использованием полевых наблюдений, собранных в 2018 и 2019 годах на 22 участках, расположенных в основных муниципалитетах, производящих лесной орех, в качестве справочных данных (всего 289 наблюдений). Согласно Bregaglio et al., Пороговые значения температуры для достижения вегетативной и репродуктивной фаз фундука были скорректированы с использованием многозадачного симплексного алгоритма автоматической оптимизации. (2020), чтобы получить единый репрезентативный набор параметров для всего региона турецких орехов.Затем наиболее подходящие параметры, выбранные в соответствии с анализом чувствительности Bregaglio et al. (2020), были откалиброваны с использованием того же алгоритма оптимизации отдельно для западных и восточных муниципалитетов. Оценка модели проводилась с использованием метода удержания, стратифицированного по муниципалитету (7 классов) и альтернативного пеленга (двухпозиционный, 2 класса). Исходный набор данных по урожайности был разделен на две равные части: одну для калибровки, а другую — для оценки производительности модели на независимых данных (Klemes, 1986), убедившись, что каждое подмножество поддерживает те же пропорции классов, что и общий набор данных (Kohavi, 1995).Значения параметров после калибровки представлены в дополнительном материале 1.
Суточные минимальная и максимальная температура воздуха (° C), используемые в качестве входных данных для моделирования, были загружены из базы данных NASA POWER, которая предоставляет данные с координатной привязкой с разрешением 0,5 ° для всего земного шара. Мы выбрали 17 ячеек сетки, охватывающих регионы выращивания фундука в семи выбранных муниципалитетах. Ежедневная глобальная солнечная радиация (MJ m ^–2 d ^–1), входящая в HAZEL, была оценена по температуре воздуха в соответствии с Hargreaves and Samani (1982).
Уровень машинного обучения
Помимо имитационных моделей, основанных на процессах, методы машинного обучения открыли новые перспективы в прогнозировании урожайности. Уровень машинного обучения в HADES основан на RF-регрессии, где многие деревья регрессии выращиваются без обрезки с использованием случайных выборок начальной загрузки входных данных, и все деревья усредняются для получения окончательного ответа. Рейтинг важности отдельных переменных-предикторов вычисляется как увеличение среднеквадратичной ошибки (MSE) при прогнозировании внутренних выборок, возникающих в результате перестановки соответствующего предиктора в модели (Breiman, 2001; Liaw and Wiener , 2002).Чем выше это увеличение MSE после перестановки предиктора, то есть после разрыва его исходной связи с переменной ответа, тем выше его важность. Чтобы создать переменную отклика для регрессии RF, исходные данные временных рядов доходности TÜİK были разделены на калибровку (75% от общих данных; n = 84) и набор данных проверки (25% от общих данных; n = 28), стратифицированного по муниципалитетам, так что каждый муниципалитет появлялся в проверочном наборе ровно четыре раза, независимо от вегетационного периода.Каждое разбиение представляет собой один образец начальной загрузки. Чтобы получить надежные показатели точности HADES при прогнозировании официального дохода, было создано 100 образцов начальной загрузки с заменой из исходных серий доходности. Кроме того, чтобы избежать переобучения модели и получить более надежные метрики точности, во время обучения модели выполнялась перекрестная проверка исключения по одному. Окончательная точность модели, оцениваемая с помощью относительной среднеквадратичной ошибки (RRMSE), средней абсолютной ошибки (MAE), коэффициента детерминации (R ²), эффективности модели Нэша – Сатклиффа (EF) и коэффициента остаточной массы (CRM) был определен как медианное значение соответствующего показателя при проверке модели по всем 100 выборкам начальной загрузки.Следуя той же логике, окончательный рейтинг важности переменных оценивался как среднее значение процентного увеличения MSE по всем выборкам начальной загрузки. Чтобы оценить пространственные закономерности в прогнозировании урожайности, были созданы карты для каждого вегетационного периода, показывающие процентную ошибку прогноза для каждого муниципалитета.
В качестве предикторов использовались четыре различных источника входных переменных: (i) три основных сорта фундука, выращиваемых в каждом из основных муниципалитетов, выращивающих фундуки, (ii) альтернативный характер плодоношения с точки зрения этикеток (вкл. / Выкл.) Для каждого вегетационного периода. на основе статистического анализа официальных рядов урожайности (раздел 2.2), (iii) урожайность на муниципалитет в каждый вегетационный период, прогнозируемая HAZEL (раздел 2.3) и (iv) агрометеорологические показатели, рассчитанные в соответствии с фенологическим развитием в каждом муниципалитете и вегетационным периодом. Для расчета агрометеорологических показателей на уровне муниципалитета были агрегированы ежедневные данные о погоде из тех же 17 ячеек сети NASA POWER, которые использовались в качестве входных данных для HAZEL. Для подмножества 14 фенологических фаз (R7 — R13; V1 — V7, дополнительный материал 1) для муниципалитета и вегетационного периода были рассчитаны следующие предикторы: минимальная, средняя и максимальная температура (° C), общее количество осадков (мм), относительное влажность (%) и максимальная скорость ветра (км ч ^–1).В сумме получается 89 предикторов (3 основных сорта, вкл. / Выкл., Урожай, предсказанный HAZEL, 14 фенологических фаз × 6 показателей). Прогнозы урожайности моделировались в конце каждого вегетационного периода (31 августа), и только данные о погоде до этой даты были включены в модель RF, то есть прогноз погоды не использовался в наборе предикторов. Уровень машинного обучения RF HADES был разработан в бесплатном статистическом программном обеспечении R (R Core Team, 2020) с использованием пакета «caret» (Kuhn, 2008), который внутренне полагается на широко используемый пакет «randomForest» (Liaw and Wiener, 2002).
Результаты
Анализ официальных урожаев в Турции по регионам и муниципалитетам
Статистический анализ урожайности, проведенный в семи основных муниципалитетах, занимающихся выращиванием фундука, представлен на Рисунке 2.
Рисунок 2. На графиках показаны данные по урожайности в семи турецких муниципалитетах (красная непрерывная линия для восточных муниципалитетов, синяя для западных муниципалитетов) за период 2004–2019 гг. Неожиданные благоприятные и выходные годы отмечены кружком. Тренд доходности показан пунктирной линией.В таблице приведены статистические данные ряда: средняя урожайность (y¯) и дисперсия (σ ²), наклон тренда, индекс двухлетия (B), интенсивность чередования подшипников (I) и значимость.
В официальных временных рядах доходности не было обнаружено значимого временного тренда ( p = 0,05). Средняя урожайность в период 2004–2019 гг. В западных муниципалитетах была выше, чем в восточном регионе, при этом Сакарья (y¯ = 1,3 т га ^–1) считалась муниципалитетом с самой высокой урожайностью, за которым следуют аналогичные значения в Дюздже. (y¯ = 1.11 т га ^–1) и Зонгулдак (y¯ = 1,09 т га ^–1). В восточном регионе Гиресун был муниципалитетом с самой низкой урожайностью (y¯ = 0,64 т га ^–1), тогда как Орду и Трабзон характеризовались одинаковой средней урожайностью (y¯ = 0,7 т га ^–1), и в конечном итоге Самсун стал самым урожайным муниципалитетом (y¯ = 0,83 т га ^–1). Стандартные отклонения были очень похожими в разных муниципалитетах: от 0,05 т га ^–1 в Дюздже и Орду до 0.09 т га ^–1 в Самсуне.
Характеристика появления чередующихся подшипников в ряду, количественно определенном как через индекс двухлетнего периода (B) , подчеркнула, что большинство данных о годовой урожайности во всех муниципалитетах следовали ожидаемой модели включения-выключения. Процент лет, в течение которых был обнаружен чередующийся подшипник, колебался от 71% в Зонгулдаке и Гиресуне до 93% в Дюздже и Сакарья. После повторной выборки бутстрапа с заменой для количественной оценки интенсивности альтернативного пеленга расчет индекса I привел к более высоким значениям в восточном регионе, начиная от 0.От 20 в Трабзоне до 0,31 в Гиресуне, где колебания урожайности были самыми высокими. Немного меньшее значение (0,16), но с более высокой значимостью было вычислено во всех западных муниципалитетах (дополнительный материал 3). В соответствии с процедурой, разработанной для выявления аномалий в ряду урожайности (раздел 2.2), следующие годы были отмечены как непредвиденные по году: 2006 г. в Зонгулдаке во всех восточных муниципалитетах, 2007 г. в Зонгулдаке, Сакарья и Орду, 2008 г. в Сакарья и Орду, 2013 г. в Орду и в 2015 году в Дюздже.В западном регионе было обнаружено несколько случаев непредвиденных выходных лет (2009 г. в Зонгулдаке и 2016 г. в Сакарье), тогда как в Восточном регионе 2010 и 2011 годы в Гиресуне и Трабзоне и 2014 год в Гиресуне, Трабзоне и Самсуне были помечены как аномалии.
Корреляция и кластерный анализ, выполненные на официальных рядах урожайности в семи основных муниципалитетах, производящих лесной орех, графически представлены на Рисунке 3. Наибольшая положительная корреляция между рядами данных урожайности была обнаружена между Сакарья и Дузче (Пирсон r = 0.82, p <0,05), затем идут Гиресун и Трабзон ( r = 0,81, p <0,05). Корреляция между данными по урожайности Зонгулдак и другими муниципалитетами была положительной, но не значимой. Высокие положительные корреляции ( p <0,05) также были обнаружены между данными по урожайности, соответствующими восточным муниципалитетам, со снижающейся силой от пары Самсун-Гиресун ( r = 0,78) до следующих: Гиресун-Орду ( г = 0.77), Самсун-Трабзон ( r = 0,75), Самсун-Орду и Орду-Трабзон ( r = 0,67). Применение алгоритма кластеризации привело к четкому различию между восточным и западным регионами и было использовано в качестве критерия для разработки двух различных наборов параметров модели HAZEL. Евклидовы расстояния, рассчитанные между рядами данных по урожайности, составили 1,06 и 1,59 для восточных и западных муниципалитетов, соответственно. Евклидово расстояние между всеми рядами данных по урожайности было 3.04.
Рис. 3. Корреляционная матрица Пирсона ( слева, ) и кластерный анализ ( справа, ) данных по урожайности в семи основных муниципалитетах, занимающихся выращиванием фундука. Незначимые значения корреляции показаны серым цветом.
Калибровка и оценка модели на основе процесса
Синтетический обзор характеристик HAZEL при воспроизведении фенологического развития и урожайности в наборах данных калибровки и оценки представлен в Таблице 1.
Таблица 1. Характеристики модели HAZEL при воспроизведении фенологии фундука с учетом развития сережек, созревания женских цветков / плодов, вегетативной фазы и урожайности.
Фенологические наблюдения, собранные в вегетационные периоды 2018 и 2019 годов, были воспроизведены HAZEL с переменной точностью. Репродуктивные фазы, связанные с женскими цветками и плодами (112 наблюдений), были смоделированы с MAE 11,1 дней (11,9 дней в западных и 10,5 дней в восточных регионах) с небольшим завышением на Востоке (CRM = -0.04) и наоборот — в западном регионе (CRM = 0,09) (таблица 1). MAE, зафиксированная моделью при моделировании развития сережек (70 наблюдений) и вегетативной фазы (87 наблюдений), была больше (15,5 и 15,6 дней соответственно), причем последняя лучше воспроизводилась в западном (8,6 дня) регионе, чем в восточном ( 21,5 суток). Что касается моделирования урожайности, общие характеристики модели при калибровке и оценке были очень похожими (Таблица 1), с менее чем 0,2 т га ^–1 MAE, с завышенной оценкой (CRM = -0.11). В среднем точность модели в соответствии с RRMSE была выше в западном регионе (менее 24,0% RRMSE при калибровке и оценке), чем в Восточном, где RRMSE при калибровке достигала 34,5%. Значения EF варьировались от 0,49 до 0,59 в Восточном и Западном регионах соответственно. Корреляция между смоделированной и официальной урожайностью всегда была статистически значимой на уровне p = 0,01, при общем значении R ² выше 0,65 и в диапазоне от 0,48 до 0,62 при калибровке и оценке при рассмотрении двух регионов (Таблица 1).
Смоделированная динамика развития и урожайности фундука в наборах данных калибровки и оценки представлена на Рисунке 4, где представлены ключевые фенологические фазы в сравнении с полевыми наблюдениями в 2018–2019 годах. Смоделированные и официальные данные по урожайности представлены с разбивкой по годам и годам, и соответствующая изменчивость указана как ± одно стандартное отклонение.
Рис. 4. Смоделированная (линии) и наблюдаемая (точки) динамика фенологии фундука, отчетливо представленная для серёжки (голубой), женской (синий) и вегетативной (темно-зелёный) фаз.Смоделированные данные относятся к средним результатам модели в 2004–2019 гг., Данные наблюдений относятся к полевым выборкам, собранным в 2018 и 2019 гг. Смоделированная динамика урожайности фундука представлена за год (красный) и за год (оранжевый) вместе с официальными данными об урожайности ( квадраты). Оттенки и полосы погрешностей по горизонтали и вертикали соответствуют ± одно стандартное отклонение.
Моделирование ключевых фенологических фаз фундука в 2004–2019 гг. Соответствовало наблюдениям. Средние даты начала цветения самок в полевых наблюдениях охватывали период между 17-м днем года (17 января, восток) и 28 (28 января, запад), с максимальным ожиданием 15 дней на западе (Рисунок 4).Начало развития яичников произошло в среднем в 96 д.э. (6 апреля) во всех муниципалитетах в 2018 и 2019 гг., И результаты моделирования были близки к этой дате на Западе, тогда как на Востоке эта фаза была смоделирована в 119 д.э. (29 апреля. ). Грозди орехов были видны около 144 д.э. (24 мая) при полевых пробах и были смоделированы в среднем к 137 д.э. (17 мая). Сроки, когда наблюдались и моделировались незрелые плоды, находились в диапазоне от 198 до 203 динаров (17–22 июля), соответственно (рис. 4).
Динамика урожайности фундука началась с увеличения завязи и имела логистическую форму с точкой перегиба, близкой к стадии незрелых плодов, а затем со сглаженным увеличением до сбора урожая.Средняя официальная урожайность по годам колебалась от 0,83 т га ^–1 в Гиресуне и Орду до 1,06 т га ^–1 в Самсуне в восточных регионах, с большей изменчивостью в Гиресуне и Трабзоне (SD 0,20 т га ^–1 ). Соответствующие средние расчетные урожаи были немного ниже официальных и колебались между 0,74 т га ^–1 в Гиресуне и 0,85 т га ^–1 в Самсуне (Рисунок 4). Связанная с этим изменчивость была сопоставима с официальными данными и следовала возрастающему градиенту от Орду (0.19 т га ^–1) в Гиресун (0,22 т га ^–1) и Трабзон (0,31 т га ^–1). В западных муниципалитетах средние официальные урожаи по годам были выше, чем на Востоке, и колебались между 1,24 т га ^–1 в Зонгулдаке (0,26 т га ^–1) и 1,49 т га ^–1 в Сакарье ( сд 0,20 т га ^–1). Модель воспроизвела высокую урожайность по годам в Сакарье, хотя и с небольшим занижением (1,36 т га ^–1, SD 0,16 т га ^–1).Также была воспроизведена самая низкая урожайность Зонгулдака (1,12 т га ^–1, SD 0,19 т га ^–1). Официальная урожайность в неурожайные годы была ниже в восточных муниципалитетах и составляла 0,40 т га ^–1 в Гиресуне (sd 0,19 т га ^–1), 0,48 т га ^–1 в Орду (sd = 0,13 т га ^{). –1}), 0,55 т га ^–1 в Трабзоне (0,14 т га ^–1) и 0,60 т га ^–1 Самсун (сд 0,21 т га ^–1). Моделирование воспроизвело ту же тенденцию, снова с недооценкой в пределах от самого низкого значения в Гиресуне (0.32 т га ^–1, SD 0,10 т га ^–1) до самого высокого в Самсуне (0,43 т га ^–1, SD 0,15 т га ^–1). Официальная и смоделированная урожайность была выше на Западе, в нерабочие годы, с Сакарья как муниципалитет с самой высокой урожайностью как по официальным (в среднем 1,05 т га ^–1, SD 0,10 т га ^–1) и по смоделированным данным. (в среднем 0,86 т га ^–1, sd = 0,10 т га ^–1).
Интеграция уровня машинного обучения
Урожайность фундука
для показателей модели EcaSt приведена в таблице 2 как на уровне семи основных муниципалитетов, выращивающих лесной орех, так и отдельно для западных и восточных регионов.
Таблица 2. Показатели HADES при прогнозировании официальной доходности.
В то время как официальная урожайность TÜİK была предсказана с MAE 0,15 т га ^–1 на уровне основных муниципалитетов, занимающихся выращиванием фундука, а также отдельно для западного региона, MAE в восточном регионе была немного ниже (0,14 т. га ^–1). Показатели модели оказались устойчивыми с аналогичными значениями MAE как при перекрестной проверке калибровки с исключением одного, так и при проверке.Что касается этого показателя, производительность модели улучшилась с HAZEL (Таблица 1) до HADES (Таблица 2) для всех уровней пространственной агрегации, как при калибровке, так и при проверке, за единственным исключением Восточного региона при проверке, где значение MAE немного увеличилось. (от 0,13 т га ^–1 до 0,14 т га ^–1). Точность модели согласно RRMSE была лучше на Западе (16,76%), чем на Востоке (23,4%). При сравнении значений RRMSE до (таблица 1) и после (таблица 2) включения уровня машинного обучения можно заметить значительное улучшение на всех пространственных уровнях, как при калибровке, так и при проверке.EF всегда был положительным, с лучшим результатом на уровне всех муниципальных образований (0,73), за которыми следовали Восточный (0,60) и Западный регионы (0,49). Что касается CRM, HADES был слегка склонен к завышению официальной доходности на Востоке (CRM = -0,05 при калибровке и -0,04 при валидации), тогда как на Западе наблюдалось противоположное (CRM = 0,04 и 0,03, соответственно). Следовательно, на уровне всех муниципалитетов оценка урожайности HADES была объективной (CRM = 0,00). Значения R ² для всех основных муниципалитетов, занимающихся выращиванием фундука, были равны 0.72 при калибровке и 0,75 при проверке соответственно. Если рассматривать эти два региона по отдельности, значения варьировались от 0,50 (западная проверка) до 0,62 (Восточная калибровка и проверка). Так же, как EF и CRM, значения R ² улучшились с HAZEL до HADES, за единственным исключением Восточного региона в проверке, где R ² немного снизился. Подробное графическое сравнение производительности модели на уровне основных муниципалитетов, занимающихся выращиванием фундука, с помощью распределений выборки R ² и MAE, полученное в результате прогнозирования официальной урожайности по всем 100 выборкам бутстрапов, представлено в дополнительном материале 4.
На рисунке 5 представлена важность предикторов, используемых в регрессии RF, определенная с использованием процентного увеличения MSE, когда соответствующий предиктор был случайным образом переставлен.
Рис. 5. Медианная важность переменной, рассчитанная по всем 100 итерациям модели, с точки зрения среднего процентного увеличения среднеквадратичной ошибки (MSE,%).
Урожайность, смоделированная HAZEL (раздел 3.2), стала наиболее важной характеристикой, которая подтверждает, что точность HAZEL в прогнозировании урожайности достаточно высока, а также то, что объединение модели, основанной на процессах, со слоем машинного обучения полезно для прогнозирования официальных урожайность.Информация, полученная в полевых условиях, то есть три наиболее важных сорта фундука на муниципалитет, заняла второе место, что подчеркивает ценность наземных наблюдений в системе прогнозирования урожайности на основе машинного обучения. Альтернатива, которая представляет собой результат шага 1, следующего за третьим рангом. Несколько агрометеорологических переменных, рассчитанных в соответствии с фенологическим развитием в каждом муниципалитете, затем были ранжированы с позиции 4 ниже. Все эти оставшиеся функции показали очень похожее увеличение MSE.
На рисунке 6 представлен подробный пространственный обзор эффективности HADES в прогнозировании официальной урожайности в основных муниципалитетах, выращивающих лещинный орех, с учетом всех вегетационных сезонов 2004–2019 годов. Учитывая все комбинации муниципалитета и вегетационного периода, HADES получил абсолютные процентные ошибки в диапазоне ± 10% в 33% случаев и в диапазоне ± 20% в 65% случаев. В западном регионе было только два случая с ошибками прогноза более 40%: в Сакарье в 2004 г. (Yobs = 1.85 т га ^–1, Ypred = 1,27 т га ^–1) и в Зонгулдаке в 2019 г. (Yobs = 1,75 т га ^–1, Ypred = 1,21 т га ^–1). В целом процент ошибок был выше в Восточном регионе, особенно в сезоны с низкой урожайностью (например, 2004, 2014). В 2004 г. HADES значительно переоценила урожайность во всех восточных муниципалитетах, хотя прогнозируемая урожайность была самой низкой за все вегетационные сезоны (среднее значение Yobs на Востоке = 0,21 т га ^–1, среднее Ypred = 0,45 т га ^–1).То же самое отчасти справедливо и для 2014 года, когда HADES завысила урожайность в Орду и Гиресуне, но занизила ее в Самсуне (среднее Йобс на Востоке = 0,48 т га ^–1, среднее Yпред = 0,52 т га ^–1).
Рисунок 6. Медианные результаты модели с точки зрения процентной ошибки при прогнозировании официальной урожайности по муниципалитету в год. Карты показывают сравнение абсолютных значений официальной ( Yobs ) и прогнозируемой урожайности ( Ypred ).
Обсуждение
Альтернативный подшипник появился в серии урожая фундука
Подразделение турецкого побережья Черного моря на старый и новый регион производства фундука хорошо известно в литературе (Islam, 2018). Первый охватывает около 70% от общей площади лесного ореха и расположен в восточной части Черного моря, а второй простирается в западной части Черного моря, включая муниципалитеты Дюздже, Сакарья и Зонгулдак. Однако имеется меньше информации о межгодовой изменчивости урожайности турецкого фундука, хотя хорошо известно, что эта древесная культура имеет заметную альтернативную урожайность в большинстве сред выращивания (например,г., Италия, Роверси и Угини, 2006 г .; Чили, Аскари и др., 2020; США, Mehlenbacher et al., 2011). Это явление имеет несколько причин, в том числе биохимические, физиологические, генетические и экологические факторы (Sharma et al., 2019), и состоит из двух основных многолетних репродуктивных стратегий, которые приводят к большой плодовой нагрузке через 1 год и низкой плодовой нагрузке в следующем сезоне. (Гольдшмидт, 2013). Помимо количественной оценки тенденций урожайности в основных муниципалитетах, производящих лесной орех, посредством корреляционного и кластерного анализа официальных данных об урожайности, наше исследование предоставляет первую статистически обоснованную оценку частоты и силы альтернативной посадки в урожайности турецкого фундука.Это исследование подтвердило, что межгодовые колебания урожайности в основном можно объяснить двухлетним графиком в исследуемый период (2004–2019 гг.), И что их величина сильно различается в муниципалитетах, выращивающих фундуки. Разработка нового индекса для понимания выбросов ожидаемой последовательности включения-выключения позволила выявить аномалии в ряду данных по урожайности: причина таких выбросов требует специального исследования в будущем. В качестве предварительного объяснения необходимо подчеркнуть, что исключительно низкий урожай в 2004 году и возникновение неожиданного неурожайного года в 2014 году в восточных муниципалитетах, вероятно, были связаны с поздними заморозками, которые нанесли серьезный ущерб урожаю (Эрдоган и Айгюн, 2017; An et al., 2020). Функция холодового стресса, реализованная в модели HAZEL (дополнительный материал 2), позволила зафиксировать эти события, а также возникновение холодового стресса в 2012 году, что закладывает основу для расширенной оценки чувствительности деревьев фундука к холодным стрессам на основе данные о погоде, фенологии и урожайности для конкретных участков. Это потенциально позволит определить методологию, которая будет использоваться в деятельности по оперативному прогнозированию для выявления заморозков, вызывающих исключительное снижение урожайности.
Применение имитационной модели на основе процессов на уровне муниципалитета
Основное предположение стандартных систем прогнозирования урожайности заключается в том, что точечная имитационная модель, первоначально разработанная для воспроизведения фенологии и роста сельскохозяйственных культур на однородном поле (Jones et al., 2017), сохраняет свою достоверность при выполнении в географической области с координатной сеткой. , с отдельным набором входных данных для каждого модуля моделирования. Здесь мы применяем то же обоснование, используя модель HAZEL, для моделирования урожайности фундука в основных регионах производства Турции.Кроме того, мы получаем информацию из статистического анализа официальных урожаев, чтобы модулировать моделируемые процессы роста, чтобы повысить точность модели. Статистические методы, такие как простая или множественная линейная регрессия, обычно используются в системах прогнозирования урожайности (Sharif et al., 2017) как в качестве единого метода, так и в качестве дополнительных инструментов для постобработки результатов моделей сельскохозяйственных культур (Lecerf et al. , 2019). Мы использовали длинную официальную серию данных об урожайности в качестве основы, чтобы сделать вывод о среднем сокращении разделения ассимилятов на орехи, чтобы можно было воспроизвести альтернативное плодоношение фундука.Такая операция, которую можно было бы заменить явным учетом эффекта переходящего остатка на рост фундука в последовательные сезоны (если такие данные станут доступны), продемонстрировала свою эффективность в повышении способности модели воспроизводить межгодовую изменчивость официальных урожаев. .
Предлагаемые здесь калибровка и оценка модели, несомненно, выиграют от наличия наборов многолетних и многопозиционных полевых экспериментальных данных, в которых фенологическое развитие сельскохозяйственных культур и динамика урожайности отслеживаются в течение всего вегетационного периода (Bregaglio et al., 2020). Пример идеального набора данных, необходимого для усиления калибровки и оценки модели HAZEL, предоставлен Solar и Stampar (2011), которые охарактеризовали фенологию, рост и урожайность 16 сортов фундука за 15 лет экспериментов в Словении. Наличие аналогичного набора данных в Турции позволит повысить соответствие модели реальности и, в свою очередь, повысить производительность всей системы прогнозирования. Например, различия в фенологическом развитии и потенциальной урожайности сортов турецкого фундука не были приняты во внимание при параметризации модели.Хорошо известно, что нынешние генотипы обладают определенными фенологическими признаками, но достаточной информации о пространственном распределении различных разновидностей не было. В настоящее время в Турции выращивают около 18 сортов фундука (Erdogan, 2018), хотя наиболее актуальными являются только четыре сорта круглой формы (Tombul, Palaz, Foşa и Çakıldak) (Ayfer et al., 1986). Томбул — наиболее культивируемый сорт, который, несмотря на его идентификацию, считается сортом в маркетинговых целях, поскольку многие различные клоны продаются под названием «Томбул.”
Bostan (2009) исследовал внешний вид мужских и женских цветков, рост завязей, формирование плодов и распускание почек у четырех основных турецких сортов и пришел к выводу, что основные факторы, объясняющие различия в формировании гроздей и периоде опадания листьев, связаны с климатической изменчивостью и высотой. . Несмотря на отсутствие информации для разработки наборов параметров для конкретных сортов, наши результаты показывают, что фенологические наблюдения за фундуком были воспроизведены с достаточной точностью, что согласуется с другими модельными исследованиями, выполненными на древесных породах (Basler, 2016).
Методы машинного обучения в прогнозировании урожайности
Системы прогнозирования урожайности, основанные на имитационных моделях на основе процессов, процветали в последние десятилетия и были реализованы как программные среды (например, Thorp and Bronson, 2013; Shelia et al., 2019) или интегрированные системы моделирования различной степени сложности (например, GEPIC, Liu et al., 2007; SMILE, Enders et al., 2010). Системы оперативного прогнозирования урожайности в настоящее время используются международными организациями, такими как Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций (AgroMetShell, Mukhala and Hoefsloot, 2004), а также правительственными учреждениями, такими как Европейская комиссия (ЕС, MARS / BioMA, Донателли и др., 2012; ван дер Вельде и Нисини, 2019). Внедрение методов машинного обучения в традиционных системах прогнозирования урожайности еще не стало стандартом, хотя недавние реализации уже были предметом обзорных статей (Elavarasan et al., 2018; van Klompenburg et al., 2020). HADES поддерживает эту тенденцию и применяет алгоритм контролируемого обучения на основе ансамбля, RF, в режиме регрессии поверх слоя моделирования на основе процессов. RF — один из наиболее часто используемых методов машинного обучения в сельском хозяйстве благодаря его непараметрической природе, высокой предсказательной способности, внутренней оценке атрибутов, устойчивости к шуму и отсутствию склонности к переобучению (Rupnik et al., 2019). На сегодняшний день применение RF для прогнозирования урожайности нацелено, среди прочего, на манго (Fukuda et al., 2013) и просо (Tulbure et al., 2012), в результате чего Jeong et al. (2016) доказали, что РФ превосходит множественную линейную регрессию для прогнозирования урожайности основных продовольственных культур на региональном и глобальном уровнях. В нашем исследовании, помимо того, что он играет важную роль в повышении производительности системы, RF предоставил надежное ранжирование предикторов, подтверждая добавленную стоимость приложения на основе процессной модели, моделируемые урожайности которой занимают первое место, а также соответствующий вклад грунта. информация о целевых системах с фундуком.
Outlook
Урожайность фундука
для ОКЕАНА, представленная здесь, была рассчитана с учетом всего агрометеорологического временного ряда от начала каждого вегетационного периода до сбора урожая. Такую систему нельзя применять в оперативном контексте, когда прогнозы урожайности должны быть доступны за недели или месяцы до сбора урожая. Дальнейшие разработки HADES будут сосредоточены на его точности в прогнозировании официальных урожаев в определенные временные интервалы до сбора урожая с использованием сезонного или субсезонного прогноза погоды для дополнения агрометеорологических временных рядов до конца вегетационного периода (например,г., Hansen and Indeje, 2004). Кроме того, функция холодового стресса, реализованная в HAZEL (дополнительный материал 2), которая позволяет фиксировать поздние заморозки, способствующие снижению урожайности в Турции, также должна использоваться в качестве дополнительного предсказателя в HADES. Кроме того, реализация HADES будет включать рассмотрение других факторов, снижающих количество и качество урожая фундука в этом районе, таких как грибковые заболевания (Arciuolo et al., 2020) и вирусы (Apple Mosaic Virus, Akbaş and Deǧirmenci, 2009).
В дальнейших разработках также будет использоваться ансамбль алгоритмов машинного обучения, разработка и применение которых стремительно растет в различных дисциплинах, например, в медицине (Peng, 2006) и экономике (Zhu et al., 2016). Это позволит вывести синтетические метрики из распределений ансамблевых прогнозов, как это недавно было сделано с моделями сельскохозяйственных культур (Wallach et al., 2016), а также оценить различия в производительности алгоритмов в конкретных условиях. Наличие бесплатных статистических пакетов, реализующих несколько алгоритмов машинного обучения для работы в ансамблевом режиме (например,g., caret, Kuhn, 2008) облегчит эту операцию и будет рассмотрено в ближайшем будущем. Параллельно с этим Everingham et al. (2016) продемонстрировали, что разделение всего набора переменных-предикторов, используемых в качестве входных данных для модели машинного обучения, с учетом только наиболее важных предикторов, выбранных с помощью важности RF-переменных, может привести к более точным прогнозам урожайности. Эту процедуру можно расширить от одной модели машинного обучения до всего ансамбля моделей.
В конце концов, производительность HADES будет протестирована в других регионах мира, что даст возможность оценить гибкость предлагаемой системы для прогнозирования урожайности в различных средах, которые предлагают широкий спектр доступных предикторов в разных масштабах.
Заключение
В последние годы системы прогнозирования урожайности древесных культур начали появляться в среде сельскохозяйственного моделирования. Имитационные модели сельскохозяйственных культур на основе процессов и методы машинного обучения были применены к различным культурам деревьев. Однако до сих пор эти два подхода в основном использовались независимо друг от друга. HADES представляет собой новый рубеж в прогнозировании урожайности, где методы моделирования на основе процессов и машинного обучения гибридизируются для повышения производительности системы.Каждый компонент системы сохраняет возможность либо быть интегрированным в единый рабочий процесс, либо использоваться автономно, что способствует его реализации, не затрагивая всю систему, например, когда доступны новые данные или модели. Представленное здесь тематическое исследование находится в Турции, основной стране-производителе фундука, но HADES масштабируется для любого региона мира, где имеется достаточно данных. Мы сознательно рассмотрели тематическое исследование, которое охватывает довольно обширную область, где доступность данных относительно ограничена, а некоторые типы информации трудно получить из-за большого пространственного масштаба.Возможность переноса системы HADES в любое интересующее нас место является многообещающим для множества заинтересованных сторон в секторе фундука, которым срочно требуются прогностические модели, применимые к разным масштабам и в разных регионах.
Заявление о доступности данных
Оригинальные материалы, представленные в исследовании, включены в статью / дополнительные материалы, дальнейшие запросы можно направлять соответствующим авторам.
Авторские взносы
SB, KF и LG разработали концептуальную основу HADES и написали рукопись при поддержке FG.TV, FG и SB выполнили анализ урожайности, а также откалибровали и оценили модель HAZEL. KF и LG разработали уровень машинного обучения. LG курировала проект. Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.
Финансирование
Исследование проводилось при сотрудничестве и участии проекта PROMENADE, финансируемого подразделением компании Hazelnut компании Ferrero Trading Lux., И получило поддержку проекта AgriDigit-Agromodelli (DM № 36502 от 20/12/2018), финансируемого Министерством сельского хозяйства, продовольствия и лесного хозяйства и туризма Италии.
Конфликт интересов
KF и LG были наняты подразделением компании Hazelnut Company компании Ferrero Trading Lux.
Остальные авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Благодарности
Авторы хотели бы поблагодарить Soremartec Italia S.r.l. за их поддержку в полевых исследованиях, в которых проводились фенологические наблюдения за фундуком.
Дополнительные материалы
Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2021.665471/full#supplementary-material
Сноски
Список литературы
Акбаш, Б., и Дегирменчи, К. (2009). Заболеваемость и естественное распространение вируса яблочной мозаики на лесном орехе на западном побережье Черного моря в Турции и его влияние на урожайность. J. Plant Pathol. 91, 767–771.
Google Scholar
Ан, Н., Турп, М. Т., Тюркес, М., и Курназ, М. Л. (2020). Среднесрочное влияние изменения климата на урожайность фундука. Сельское хозяйство 10: 159. DOI: 10.3390 / сельское хозяйство10050159
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Арчиуоло Р., Сантос К., Соарес К., Кастелло Г., Спиголон Н., Кьюза Г. и др. (2020). Молекулярная характеристика видов Diaporthe , связанных с дефектами фундука. Фронт. Plant Sci. 11: 611655. DOI: 10.3389 / fpls.2020.611655
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Аскари, Л., Синискалько, К., Палестини, Г., Лиспергер, М. Дж., Суарес, Э. Х., Де Грегорио, Т. и др. (2020). Взаимосвязь между урожайностью и концентрацией пыльцы в садах чилийского фундука. Eur. J. Agron. 115: 126036. DOI: 10.1016 / j.eja.2020.126036
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Айфер М., Узун А. и Бас Ф. (1986). Турецких сортов фундука. Гиресун: Карадениз Болгеси Ихракатджилар Бирлиги.
Google Scholar
Basler, D. (2016). Оценка фенологических моделей для прогнозирования срока опускания листьев у шести видов деревьев умеренного пояса в Центральной Европе. Agric. Forest Meteorol. 217, 10–21. DOI: 10.1016 / J.AGRFORMET.2015.11.007
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Бостан, С. З. (2009). Фенологические признаки основных сортов фундука в Орду, Турция. Acta Hort. 845, 207–212. DOI: 10.17660 / ActaHortic.2009.845.28
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Брегальо, С., Джустарини, Л., Суарес, Э. Х., Монжиано, Г., и Де Грегорио, Т. (2020). Анализ поведения имитационной модели фундука в условиях выращивания с помощью анализа чувствительности и автоматической калибровки. Agric. Syst. 181: 102794. DOI: 10.1016 / j.agsy.2020.102794
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Брегальо, С., Орландо, Ф., Форни, Э., Де Грегорио, Т., Фальзой, С., Бони, С. и др. (2016). Разработка и оценка новых решений для моделирования роста и развития фундука ( Corylus avellana L.). Ecol. Модель. 329, 86–99. DOI: 10.1016 / j.ecolmodel.2016.03.006
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Бозоглу, М., Башар, У., Кылыч, Т. Б., и Альхас, Э. Н. (2019). Обзор рынков фундука и политики в Турции. KSÜ. Tarım ve Doğa Derg. 22, 733–743. DOI: 10.18016 / ksutarimdoga.v22i45606.532645
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Чен, Дж. М., Лю, Дж., Чилар, Дж., И Гоулден, М. Л. (1999). Ежедневная модель фотосинтеза растительного покрова с помощью временного и пространственного масштабирования для приложений дистанционного зондирования. Ecol. Модель. 124, 99–119. DOI: 10.1016 / S0304-3800 (99) 00156-8
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Črepinšek, Z., Štampar, F., Kajfež-Bogataj, L., and Solar, A. (2012).Реакция фенологии Corylus avellana L. на повышение температуры на северо-востоке Словении. Int. J. Biometeorol. 56, 681–694. DOI: 10.1007 / s00484-011-0469-7
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
de Vries, P. F. W. T., Jansen, D. M., ten Berge, H. F. M., and Bakema, A. (1989). Моделирование экофизиологических процессов роста нескольких однолетних культур. Simul. Monogr. 29: 271.
Google Scholar
Донателли, М., Черрани И., Фанчини Д., Фумагалли Д. и Риццоли А. Э. (2012). «Улучшение повторного использования моделей с помощью компонентно-центрированных структур моделирования: видение и примеры реализации», в материалах Международного конгресса по экологическому моделированию и программному обеспечению. Управление ресурсами ограниченной планеты: пути и видения в условиях неопределенности. Шестая встреча раз в два года , Лейпциг, 1185–1192.
Google Scholar
Дьюри, Дж., Шаллер, Н., Гарсия, Ф., Рейно, А., и Бергес, Дж.Э. (2011). Модели для поддержки планов посевов и решений севооборота. Обзор. Agron. Sust. Dev. 32, 567–580. DOI: 10.1007 / s13593-011-0037-x
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Элаварасан Д., Винсент Д. Р., Шарма В., Зомая А. Ю. и Сринивасан К. (2018). Прогнозирование урожайности путем интеграции аграрных факторов и моделей машинного обучения: исследование. Comput. Электрон. Agr. 155, 257–282. DOI: 10.1016 / j.compag.2018.10.024
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Эндерс, А., Диккрюгер, Б., Лаудиен, Р., Гайзер, Т., и Барет, Г. (2010). «Системы поддержки пространственных решений IMPETUS», в «Влияние глобальных изменений на гидрологический цикл в Западной и Северо-Западной Африке», , ред. П. Спет, М. Кристоф и Б. Диккрюгер (Берлин: Springer), 360–393.
Google Scholar
Эрдоган В. (2018). Производство фундука в Турции: текущее состояние, проблемы и перспективы на будущее. Acta Hort. 1226, 13–24. DOI: 10.17660 / ActaHortic.2018.1226,2
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Эрдоган В., Айгун А. (2017). Поздние весенние заморозки и их влияние на производство и торговлю фундуком в Турции. Информационный бюллетень Nucis. Информационный бюллетень исследовательской сети по орехам. Константи: FAO-CIHEAM, 17.
Google Scholar
Эверингем, Ю., Секстон, Дж., Скокай, Д., и Инман-Бамер, Г. (2016). Точный прогноз урожайности сахарного тростника с использованием алгоритма случайного леса. Agron. Sust.Dev. 36:27. DOI: 10.1007 / s13593-016-0364-z
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Фрари А., Озтюрк С. К., Балик Х. И., Балик С. К., Кизилджи Г., Доганлар С. и др. (2019). Ассоциативное картирование агроморфологических признаков европейского фундука ( Corylus avellana ). Euphytica 215: 21. DOI: 10.1007 / s10681-019-2352-2
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Фукуда, С., Шпреер, В., Ясунага, Э., Юге, К., Сардсуд, В., и Мюллер Дж. (2013). Моделирование случайных лесов для оценки урожайности плодов манго ( Mangifera indica L. cv. Chok Anan) при различных режимах орошения. Agric. Water Manag. 116, 142–150. DOI: 10.1016 / j.agwat.2012.07.003
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Жирона, Дж., Коэн, М., Мата, М., Марсал, Дж. И Миравете, К. (1994). Физиологическая реакция, реакция роста и урожайности фундука ( Corylus avellana L.) на различные режимы орошения. Acta Hort. 351, 463–472. DOI: 10.17660 / ActaHortic.1994.351.50
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хансен, Дж. У., и Индедже, М. (2004). Связывание динамических сезонных прогнозов климата с моделированием урожая для прогнозирования урожайности кукурузы в полузасушливой Кении. Agric. Forest Meteorol. 125, 143–157. DOI: 10.1016 / j.agrformet.2004.02.006
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Харгривз, Г. Х., и Самани, З. А. (1982). Оценка потенциальной эвапотранспирации. J. Irrig. Осушать. Div. 108, 225–230.
Google Scholar
Харткамп А. Д., Уайт Дж. У. и Хугенбум Г. (1999). Сопряжение географических информационных систем с агрономическим моделированием: обзор. Agron. J. 91, 762–772. DOI: 10.2134 / agronj1999.
1x
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хоблин, Т.Н., Грабб, Н.-Х., Пейнтер, А.С., и Уотс, Б.Л. (1937). Исследования по двухлетнему плодоношению-I. J. Pomol. Hortic. Sci. 14, 39–76.DOI: 10.1080 / 03683621.1937.11513464
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хафф, А. (2001). Тест значимости для двухлетнего подшипника с использованием повторной выборки данных. J. Hortic. Sci. Biotechnol. 76, 534–535. DOI: 10.1080 / 14620316.2001.11511405
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Джарвис, П. Г. (1976). Интерпретация изменений водного потенциала листьев и устьичной проводимости, обнаруженных в пологах в полевых условиях. Philos. Пер.R. Soc. Лондон. Сер. B 273, 593–610. DOI: 10.1098 / rstb.1976.0035
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Jeong, J., Resop, J., Mueller, N., Fleisher, D., Yun, K., Butler, E., et al. (2016). Случайные леса для глобальных и региональных прогнозов урожайности. PLoS One 11: 0156571. DOI: 10.1371 / journal.pone.0156571
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Джонс, Дж. А., Антл, Дж. М., Бассо, Б., Боут, К. Дж., Конант, Р.Т., Фостер И. и др. (2017). К новому поколению данных, моделей и информационных продуктов сельскохозяйственных систем: состояние науки о сельскохозяйственных системах. Agric. Syst. 155, 269–288. DOI: 10.1016 / j.agsy.2016.09.021
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Кадияла, М. Д. М., Недумаран, С., Сингх, П., Чукка, С., Иршад, М. А., и Бантилан, М. С. С. (2015). Интегрированная модель сельскохозяйственных культур и система поддержки принятия решений ГИС для помощи в принятии агрономических решений в условиях изменения климата. Sci. Total Environ. 521, 123–134. DOI: 10.1016 / j.scitotenv.2015.03.097
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Касампалис Д. А., Александридис Т. К., Дева К., Чаллинор А., Мошу Д. и Залидис Г. (2018). Вклад дистанционного зондирования в модели сельскохозяйственных культур: обзор. J. Imaging 4:52. DOI: 10.3390 / jimaging4040052
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Кендалл, М. Г. (1975). Методы ранговой корреляции , 4-е изд.Лондон: Чарльз Гриффин.
Google Scholar
Клемес В. (1986). Эксплуатационные испытания гидрологических имитационных моделей. Hydrol. Sci. J. 31, 13–24. DOI: 10.1080 / 026266686094
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Кохави Р. (1995). «Исследование перекрестной проверки и начальной загрузки для оценки точности и выбора модели», в IJCAI’95: Материалы 14-й Международной совместной конференции по искусственному интеллекту. (Нью-Йорк, Нью-Йорк: ACM), 14, 1137–1145.
Google Scholar
Кун, М. (2008). Построение прогнозных моделей в R с использованием пакета Caret. J. Stat. Софтв. 28, 1–26. DOI: 10.18637 / jss.v028.i05
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Лесерф, Р., Сеглар, А., Лопес-Лозано, Р., ван дер Вельде, М., и Барут, Б. (2019). Оценка информации в модели урожая и метеорологических показателей для прогнозирования урожайности в Европе. Agric. Syst. 168, 191–202. DOI: 10.1016 / j.agsy.2018.03.002
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Лиав А. и Винер М. (2002). Классификация и регрессия методом randomForest. R News 2, 18–22.
Google Scholar
Лю Дж., Уильямс Дж. Р., Зендер А. Дж. Б. и Янг Х. (2007). GEPIC — моделирование урожайности пшеницы и продуктивности воды сельскохозяйственных культур с высоким разрешением в глобальном масштабе. Agric. Syst. 94, 478–493. DOI: 10.1016 / j.agsy.2006.11.019
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Меленбахер, С.А., Смит, Д. К., Маккласки, Р. Л., и Томпсон, М. М. (2011). «Tonda Pacifica». Лесной орех. HortScience 46, 505–508. DOI: 10.21273 / HORTSCI.46.3.505
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Mukhala, E., and Hoefsloot, P. (2004). Руководство AgroMetShell. Группа агрометеорологии, Служба окружающей среды и природных ресурсов. Рим: ФАО.
Google Scholar
Пронк А., Гудриан Дж., Стилма Э. и Чалла Х. (2003). Простой метод оценки светопропускания хвойных пород питомников: пример восточного белого кедра. NJAS Wageningen J. Life Sci. 51, 279–295. DOI: 10.1016 / S1573-5214 (03) 80020-9
CrossRef Полный текст | Google Scholar
R Основная команда (2020). R: язык и среда для статистических вычислений. R Фонд статистических вычислений. Доступно на сайте: https://www.R-project.org/ (по состоянию на 8 февраля 2021 г.).
Google Scholar
Росселло, Н. Б., Гароне, Э., Гаспарри, А., и Карпио, Р. (2018). «Система диспетчерского управления и сбора данных (SCADA) в сельском хозяйстве и связанные с ней проблемы планирования пути», в материалах Труды 37-го совещания стран Бенилюкса по системам и управлению. Soesterberg
Google Scholar
Роверси А., Угини В. (2006). Влияние чередования на минеральное питание фундука. Acta Hort. 721, 77–82. DOI: 10.17660 / ActaHortic.2006.721.9
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Рупник Р., Кукар М., Врачар П., Косир Д., Певец Д. и Босник З. (2019). AgroDSS: система поддержки принятия решений для сельского хозяйства и сельского хозяйства. Comput. Электрон. Agr. 161, 260–271. DOI: 10.1016 / j.compag.2018.04.001
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Шариф Б., Маковски Д., Плауборг Ф. и Олесен Дж. Э. (2017). Сравнение методов регрессии для прогнозирования реакции урожайности масличного рапса на изменение климатических условий в Дании. Eur. J. Agron. 82, 11–20. DOI: 10.1016 / j.eja.2016.09.015
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Шарма Н., Сингх С. К., Махато А. К., Равишанкар Х., Дубей А. К. и Сингх Н.К. (2019). Физиологические и молекулярные основы очередности плодоношения многолетних плодовых культур. Sci. Hortic. 243, 214–225. DOI: 10.1016 / j.scienta.2018.08.021
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Шелия В., Хансен Дж., Шарда В., Портер К., Аггарвал П., Вилкерсон К. Дж. И др. (2019). Многомасштабная и многомодельная сеточная структура для прогнозирования урожайности, анализа рисков и исследований воздействия изменения климата. Env. Модель. Мягкий. 115, 144–154.DOI: 10.1016 / j.envsoft.2019.02.006
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Солар А., Стампар Ф. (2011). Характеристика отобранных сортов фундука: фенология, рост и урожайность, рыночное качество и нутрицевтическая ценность. J. Sci. Продовольственное сельское хозяйство. 91, 1205–1212. DOI: 10.1002 / jsfa.4300
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Спиттерс, К., Тусанинт, Х., и Гудриан, Дж. (1986). Разделение диффузной и прямой составляющих глобального излучения и их значение для моделирования фотосинтеза растительного покрова. Часть I.Компоненты приходящей радиации. Agric. Forest Meteorol. 38, 217–229. DOI: 10.1016 / 0168-1923 (86) -2
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Торп, К. Р., Бронсон, К. Ф. (2013). Не зависящий от модели геопространственный инструмент с открытым исходным кодом для управления симуляциями точечной модели окружающей среды в нескольких пространственных точках. Env. Модель. Мягкий. 50, 25–36. DOI: 10.1016 / j.envsoft.2013.09.002
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Тулбуре, м.Г., Уимберли, М. К., Бо, А., Оуэнс, В. Н. (2012). Климатический и генетический контроль урожайности проса, модельного биоэнергетического вида. Agr. Ecosys. Env. 146, 121–129. DOI: 10.1016 / j.agee.2011.10.017
CrossRef Полный текст | Google Scholar
ван дер Вельде, М., и Нисини, Л. (2019). Эффективность системы прогнозирования урожайности MARS для Европейского Союза: оценка точности, сезонных и межгодовых улучшений с 1993 по 2015 год. Agric. Syst. 168, 203–212. DOI: 10.1016 / j.agsy.2018.06.009
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
ван Кломпенбург, Т., Кассахун, А., и Катал, К. (2020). Прогнозирование урожайности с использованием машинного обучения: систематический обзор литературы. Comput. Электрон. Agric. 177: 105709. DOI: 10.1016 / j.compag.2020.105709
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Валлах Д., Мирнс Л. О., Руан А. К., Рёттер Р. П. и Ассенг С. (2016).Уроки климатического моделирования по проектированию и использованию ансамблей для моделирования сельскохозяйственных культур. Клим. Измените 139, 551–564. DOI: 10.1007 / s10584-016-1803-1
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Чжу, Ю., Се, К., Ван, Г. Дж., И Янь, X. Г. (2016). Сравнение индивидуальных, ансамблевых и интегрированных ансамблевых методов машинного обучения для прогнозирования кредитного риска китайских МСП при финансировании цепочки поставок. Neural. Comput. Прил. 28, 41–50. DOI: 10.1007 / s00521-016-2304-x
CrossRef Полный текст | Google Scholar
сотрудников Supergiant должны брать не менее 20 выходных в год
Supergiant Games, студия, стоящая за Bastion , Pyre и Hades , сейчас насчитывает 16 человек.Семеро из них работали в компании с момента ее основания более десяти лет назад. Директор студии Амир Рао и писатель / дизайнер Грег Касавин обсуждают в студии культуру устойчивого развития.
Supergiant Games. Кредит изображения: Supergiant Games
Нулевой оборот? По-видимому, это возможно, как объясняют разработчики Supegiant в интервью Kotaku (на самом деле это произошло в прошлом году, но стоит вернуться к The Game Awards 2020 всего через несколько дней).
Когда была основана студия, первоначальной команде из семи человек был предоставлен неограниченный отпуск. Любопытно, что все в конечном итоге почувствовали «невидимое давление», чтобы они никогда не прекращали работать. Команда просто думала, что они всегда могут взять немного отдыха позже. Теперь сотрудники обязаны брать не менее 20 выходных в год.
Еще один аспект культуры устойчивого развития в Supergiant — это правило, запрещающее любые электронные письма по выходным. Вся переписка должна быть прекращена не позднее 17:00 пятницы.
И вот что Касавин сказал о кранче:
«Это учитывает наш существующий интерес к производственной дисциплине и заставляет нас действительно улучшать ее еще больше, потому что, если ваш график этапов включает в себя обработку каждого этапа, весь ваш производственный процесс нарушается. Мало того, что индивидуальная разработка игры — это марафон, а не спринт, но и весь наш путь — это своего рода мега-марафон, где нашим критерием успеха для данной игры является то, что мы можем прожить еще один день, а затем сделать еще одну игру.”
Разработчикам иногда разрешается работать долгие часы над отдельными частями проекта, но только если они этого хотят. В любом случае спринты разработки, которые имеют «волновой эффект» во всей студии, запрещены. И даже эти индивидуальные инициативы должны проверяться коллегами. Касавин объясняет: «Мы стараемся заботиться друг о друге и говорим:« Эй, это слишком? Можем ли мы облегчить здесь часть бремени? »Иногда это даже не вопрос, правда? Это похоже на «Нет, ты слишком много делаешь.’”
Есть. На всякий случай вам нужна была еще одна причина, чтобы болеть за Hades как за Игру года.
.
No related posts.

Модель AIDA в маркетинге: принцип работы, формула и примеры применения

Содержание

Что такое AIDA

Как работает модель AIDA

Где используется модель AIDA

Формула AIDA в рекламе

Шаг 1. Привлечь внимание

Шаг 2. Вызвать интерес

Шаг 3. Сформировать желание

Шаг 4. Побудить к покупке

Пример применения модели AIDA в атрибуции

Использованные инструменты

Часто задаваемые вопросы

Что такое AIDA?

Как работает модель AIDA?

Как оценить эффективность кампаний на разных шагах AIDA воронки?

Модель AIDA в маркетинге — 4 базовых инструмента маркетолога

АВТОР:

Модель AIDA в маркетинге — 4 базовых инструмента маркетолога

Джентльменский набор инструментов для маркетолога

AIDA — почему работала тогда и почему работает сейчас?

Странные современные парадоксы

AIDA модель рекламного воздействия по шагам

Внимание

Интерес

Желание

Действие

Как применить модель AIDA в наши дни?

В чем сила и в чем сложность внедрения новой методики?

Вместо заключения или снова о важном

Что такое модель AIDA в маркетинге, примеры

Что такое AIDA

Как применить модель AIDA в маркетинге

Пример AIDA в рекламе

проверенная формула копирайтинга для лидогенерации

Прежде чем начать путешествие с AIDA

Небольшой пример

Детали формулы AIDA

AIDA в действии

Модель AIDA

Что такое модель AIDA в маркетинге? | Roistat

Что такое модель AIDA

Как применить модель AIDA в бизнесе

Пошагово: применяем модель AIDA

AIDA. Структура лендинга. 3 примера от Convert Monster

Принципы модели AIDA

Пример модели AIDA в нише образование «Подготовительные курсы к ЕГЭ»

«Interest»

«Desire»

«Action»

Пример модели AIDA в нише стоматология

«Interest»

«Desire»

«Action»

Пример модели AIDA в нише b2b «Видео-интенсив от Гранта Кардона»

«Interest»

«Desire»

«Action»

Узнайте, как Supergiant воплотил в жизнь нарисованных вручную персонажей Hades

Игры Supergiant

Как SF Supergiant создал Hades, одну из самых популярных видеоигр 2020 года

How Supergiant, студия видеоигр Behind Hades, завоевала Nintendo

Огромный успех с первого дня

Расширяться медленно

Геймплей от Hades от Supergiant Games Супергигантские игры Работайте рационально

Аида. Маркетинг. Ад повторения. И та же тенденция на 2021 год | Хесус Бардини

Frontiers | Система прогнозирования урожайности HADES — пример сектора турецких орехов

Введение

Материалы и методы

HADES Рабочий процесс

Статистический анализ официальных данных об урожайности

HAZEL Калибровка и оценка модели

Уровень машинного обучения

Результаты

Анализ официальных урожаев в Турции по регионам и муниципалитетам

Калибровка и оценка модели на основе процесса

Интеграция уровня машинного обучения

Обсуждение

Альтернативный подшипник появился в серии урожая фундука

Применение имитационной модели на основе процессов на уровне муниципалитета