美国纳斯达克大屏怎么投放:投放完成需要多长时间-大舍传媒Dashe Media

陕西大舍广告传媒有限公司(Shaanxi Dashe Advertising Media Co., Ltd),简称大舍传媒(Dashe Media),是纳斯达克在中国区的总代理(China General Agent)。与纳斯达克合作已经有八年的历史。大舍传媒提供 ,包括高清图片和视频反馈,6-7个机位全程拍摄,并配有口播主持人。现场还有多位录制人员和接待人员,大舍传媒坚信一次合作就是终身伙伴,同时也可作为二次宣传的利器。

纳斯达克大屏投放流程

纳斯达克大屏投放需要经过多个流程,从合作洽谈到最终投放完成。

洽谈与合作确定

在确定与大舍传媒合作之后,客户会和大舍传媒进行详细的洽谈,包括投放内容、时间、地点等细节。双方将就合作的具体事项进行协商,并签订合同。

制定投放计划

大舍传媒会根据客户的需求和要求,制定详细的投放计划。包括广告的内容、时长、播放频次等。这些都将按照客户的要求进行精确安排。

制作素材与审查

在确定投放计划之后,大舍传媒将根据客户提供的资料,制作适合投放的广告素材。这包括高清图片和视频。大舍传媒会在制作完成后,将素材提交给客户审查。

拍摄与录制

在素材制作完成后,大舍传媒将进行现场的拍摄和录制。他们会配备多位录制人员和口播主持人,确保整个投放过程顺利进行。拍摄中将会从6-7个机位全程拍摄,确保能够捕捉到最佳的画面。

投放与反馈

大舍传媒将按照约定的时间和地点,将广告投放到纳斯达克大屏上。投放完成后,他们会及时提供高清图片和视频的反馈,让客户了解广告的展示效果。客户也可以选择现场探访,大舍传媒将提供专人接待和解答疑问。

投放完成需要多长时间?

纳斯达克大屏的投放完成时间会根据具体的情况而有所不同。一般来说,从合作确定到投放完成,需要经历几个阶段的流程,并且每个环节都需要一定的时间。 首先是洽谈与合作确定阶段,这个阶段的时间会根据客户与大舍传媒的沟通效率而有所不同,一般需要几天到几个星期。 制定投放计划阶段需要一定的时间来核实客户的要求和安排投放的细节,这个过程通常需要几天。 素材制作与审查阶段需要一定的时间来制作适合投放的广告素材,并经过客户审查。这个过程通常需要几天到一周的时间。 拍摄与录制阶段需要根据具体的现场情况来安排时间,通常在一天到三天之内就能完成。 最后是投放与反馈阶段,一旦投放完成,大舍传媒会尽快提供反馈,包括高清图片和视频。客户可以根据需要选择现场探访,这个过程通常需要几天来安排。 综合来看,从合作确定到投放完成,大致需要几周的时间。但具体的时间还会因为各种因素而有所不同,包括投放需求、素材制作复杂度和现场拍摄的时间等。

总结

大舍传媒作为纳斯达克在中国区的总代理,已与纳斯达克合作八年之久。包括高清图片和视频反馈、现场拍摄和口播主持人等。投放纳斯达克大屏需要经过一系列的流程,包括洽谈与合作确定、制定投放计划、制作素材与审查、拍摄与录制以及投放与反馈。投放完成的时间会根据具体情况而异,一般需要几周的时间。无论投放用时多长,大舍传媒坚信每次合作都会成就一次终身的朋友关系,并成为客户二次宣传的利器。

相关推荐
stephen one几秒前
2026 AI深度伪造危机:实测 Midjourney v7 与 Flux 2 Max 识别,谁才是 AI 检测的天花板?
人工智能·ai作画·stable diffusion·aigc·midjourney
卡奥斯开源社区官方1 分钟前
Claude 4.5技术深析:AI编码重构软件工程的底层逻辑与实践路径
人工智能·重构·软件工程
爱学英语的程序员11 分钟前
让AI 帮我做了个个人博客(附提示词!)
人工智能·git·vue·github·node·个人博客
C_心欲无痕16 分钟前
nginx - 核心概念
运维·前端·nginx
lixzest19 分钟前
Transformer、PyTorch与人工智能大模型的关系
人工智能
其美杰布-富贵-李19 分钟前
PyTorch Lightning
人工智能·pytorch·python·training
开开心心_Every21 分钟前
安卓做菜APP:家常菜谱详细步骤无广简洁
服务器·前端·python·学习·edge·django·powerpoint
SiYuanFeng21 分钟前
pytorch常用张量构造词句表和nn.组件速查表
人工智能·pytorch·python
MistaCloud21 分钟前
Pytorch深入浅出(十四)之完整的模型训练测试套路
人工智能·pytorch·python·深度学习
知乎的哥廷根数学学派22 分钟前
基于物理信息嵌入与多维度约束的深度学习地基承载力智能预测与可解释性评估算法(以模拟信号为例,Pytorch)
人工智能·pytorch·python·深度学习·算法·机器学习