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浅谈什么是新媒体营销,新媒体营销怎么做?

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新媒体对企业有什么用处,企业应该如何用新媒体来做营销?简单阐述一下我所认为的新媒体营销的框架结构。

第一阵营

第一阵营新媒体包括:微信平台、新浪微博平台、问答平台、百科平台。这四类平台是大中小互联网金融企业都需要深耕的新媒体平台。

一、微信平台

微信活跃用户10亿,巨大的用户群体,就像一座巨大的富矿,引来众多淘金者。具体而言,在微信平台上,企业常用的新媒体工具和资源包括:微信公众平台、微信个人号、微信群、微信广告资源。

1、微信公众平台的功能定位

(1)移动端的入口

以网贷行业为例,移动端在成交量和用户增长量上,均已超越了PC端,发挥微信公众号移动端入口功能,让用户打开网贷平台企业微信公众号便可完成登录、注册、投资等操作流程。

(2)移动端的用户服务基地

以网贷行业为例,可提供诸如:在线客服、微信免登陆、专属理财顾问、一键账户查询、投资计算器等功能,为互联网金融用户提供更佳的服务体验。

(3)用户拉新

通过优质内容生产(如:朋友圈疯传的创意H5)、推出微信营销活动,利用社会化媒体的自传播性,通过网友的转发分享,实现品牌传播和粉丝拉新。

(4)用户转化

通过开展微信营销活动(如:微信粉丝投资送红包),将微信公众号粉丝转化为平台投资用户,提高单个用户投资额。

(5)用户活跃和留存

通过微社区搭建运营、开展用户运营活动(如:每日微信打卡)等形式,强化用户互动,提高用户粘性。

(6)信息披露

互联网金融平台开展信息披露既是法律法规的要求,也是增强用户信任的有效方式,微信公众号是信息披露的重要途径。

2、微信个人号的功能定位

客户服务工具。微信订阅号打开率低,互动形式受到限制;微信服务号,互动形式和消息推送频次均受到限制。企业微信个人号添加用户为好友,互动形式更为多样,能够为用户创造更佳服务体验。

3、微信群的功能定位

用户社群运营和客户服务的载体。相比QQ群,微信群作为用户社群运营平台,不足在于:功能较少,社群管理较为困难。优势在于:用户打开频次更高,用户体验更佳。

4、微信广告资源

(1)微信朋友圈广告

按效果付费,微信系统广告,可根据手机类型、年龄、城市和兴趣表情对目标人群进行匹配。

(2)广点通广告

按效果付费,微信系统广告,也就是微信公众号末尾的Banner广告。

(3)微信大号广告之软文广告

常见于顾爷、深夜发媸、咪蒙等优质公众号,其广告形式易于被粉丝接受。

(4)微信大号广告之硬广文章

优点是简单粗暴,坏处是阅读体验和转发率差,如p2p推广文章《再见,余额宝》。

(5)微信大号广告之视频贴片

因为是口播+品牌露出,因此效果较好,但要考虑到合作周期和价格。

(6)其他旁门左道,

诸如:文章赞赏、昵称广告。(虽有效果,但容易遭到用户厌恶,一般不采用。)

二、新浪微博平台

近两年,有观点认为微博活跃度下降了,“周边的好多人都玩微信,都不怎么玩微博了”,这不过是假象。一方面,微博和微信本就不同,微博是社交媒体,微信是社交IM,所以,王宝强事件之后,“旅游观光线”出现在微博上,而非出现在微信之上。另一方面,持微博活跃度下降观点的人,忽略了中国互联网的分层和渗透速度。根据微博财报,自上市以来,微博活跃用户连续九个季度保持30%以上的增长。微博和微信各有其优劣势。具体而言,在微博平台上,企业常用的新媒体工具和资源包括:微博企业自媒体和微博广告资源。

1、微博企业自媒体功能定位

(1)用户拉新

微博作为社交媒体,基于其社会化自传播特性,传播速度极快,因此,微博往往是品牌话题营销和事件营销的绝佳载体,快速拉升品牌声量。

(2)用户活跃和留存

通过品牌与用户的互动,通过微博提供增值服务,提升用户对互联网金融平台的满意度,提升用户粘性。

(3)信息披露

互联网金融平台开展信息披露既是法律法规的要求,也是增强用户信任的有效方式,企业微博是信息披露的重要途径。

2、微博广告资源

(1)粉丝通广告

按效果付费,新浪微博系统广告,可根据手机类型、年龄、城市和兴趣表情对目标人群进行匹配。

(2)微博大号广告之软文广告

利用微博大号做推广,看重的不仅是大号的流量资源,还有大号的信任背书效果。

(3)微博大号广告之硬广

部分微博大号拒绝接受互联网金融硬广。

三、问答平台(知乎、分答、百度问答、360问答)

常用于新媒体推广的问答平台有知乎、分答、百度问答和360问答。百度问答、360问答被运用于网络推广已久,知乎和分答出现时间虽晚,但营销势能十足。问答平台的功能定位如下:

1、辅助SEM

由于问答类平台权重通常都比较高,所以比较容易在搜索引擎中获得比较好的排名。

2、流量渠道

一方面,通过问答推广吸引来的用户,精准度比较高。另一方面,由于问答是“网友与网友之间的观点与经验交流”,信息可信度更高,容易形成用户口碑。

四、百科平台(百度百科、360百科、互动百科)

常用于新媒体推广的百科平台有百度百科、360百科、互动百科。百科平台是新媒体中的”旧媒体“,但它的江湖地位依然不可撼动,百科平台的功能定位如下:

1、辅助SEM

由于百科类平台权重都比较高,所以比较容易在搜索引擎中获得比较好的排名。

2、提供信任背书

金融的本质即信任和风险,百科类平台可以为互联网金融平台在一定程度上提供信任背书。

第二阵营第二阵营新媒体包括:直播平台、音频平台、视频平台。娱乐化与多媒体化是营销推广大趋势,这三类新媒体平台是大中型互联网金融企业的强化阵地,初创互联网金融企业的占位阵地

一、直播平台(映客、花椒、一直播)

网络直播最大的特点即是,直观性和即时互动性,代入感强。当网络直播与互联网金融结合,网络直播便在信息披露,用户沟通,宣传获客等方面大展身手。直播平台的具体玩法如下:

1、信息披露直播

相较于传统的公司实地考察、开展座谈会、举办客户答谢会等信息披露形式,通过网络直播做信息披露,可以超越地域的限制。

2、品牌宣传直播

如产品发布会直播、平台融资发布会直播、公司乔迁直播、成交额破亿庆功会直播、公司高管关于监管暂行办法的主题直播等等。

3、网红代言直播

通过网红主播在直播中的推荐,或是人气主播直播理财内容,从直播平台中吸引用户。

4、理财专家直播

理财专家直播,不仅可以提高用户活跃度,也为理财用户提供了更精准细致的理财服务。其次,专家在直播平台上对产品进行介绍,往往更容易被用户所接受,用户在观念上被说服,会产生更大的用户粘性,提高品牌忠诚度。

5、客服沟通直播

网络直播最大的特点即是,直观性和即时互动性,代入感强。让企业和用户之间能够“面对面”地及时交流沟通。

6、娱乐活动直播

互联网金融平台可借势节日或者社会热点,发起线下活动,线上直播,让用户与品牌“玩”在一起。

7、线下互动+线上直播整合传播

与微博、微信类似,网络直播依然是一种新媒体媒介。一场好的传播战役,需充分发挥各个媒体渠道的优势,综合运用线上线下传播资源。

二、视频平台(秒拍、美拍、优酷)

2016年,视频内容正经历着前所未有的增长,但到目前为止,视频内容的增长还未到达顶峰。根据有关数据预测,到2017年,将有69%的互联网流量都来源于视频消费。而如今,许多的品牌主也开始其视频内容的战略布局,这主要包括了:品牌介绍、品牌宣传、产品促销、增加用户触达、促进用户参与度、业务推广。就互联网金融行业而言,视频的营销的方式如下:

1、短视频大号之贴片广告

通常在短视频大号所制作视频前后加上贴片广告。

2、短视频大号之内容营销

内容营销显然不是传统的广告植入,内容营销是把互联网金融平台或产品包装成内容,内容即广告这种原生广告形式,才是未来的趋势。

3、短视频活动营销

可基于短视频平台开展营销活动,如有奖视频创作大赛,用10秒视频说明XXX理财平台是最安全的理财平台,鼓励网友原创并和分享。

4、拍摄平台短片解答客户疑问

用户对平台的信任来自深度了解,制作短片,介绍互联网金融平台的资质证明、风控措施、管理团队等信息。

5、将金融产品制作过程整合成视觉展示

以车贷p2p为例,可用短视频展示标的背后的业务操作流程,诸如资料受理、贷款初审、五级审批、合同签订、车管所办理抵押登记、安装GPS、保险、GPS信息录入与核查、放款、纸质资料归档、贷后管理等环节,让标的更加透明。

6、展现品牌文化

短视频平台提供了一个充分展示品牌文化和特点的机会,可拍摄制作公司团建活动视频,节日员工采访视频等。

三、音频平台(喜马拉雅)

相比过度开发的开屏(视觉)广告,音频的闭屏特点,更有效地让品牌信息触达用户,这是音频营销的关键点。音频另外一个特点就是伴随式,相比视频、文字等其他媒体,音频具有独特的伴随属性,不需要占用双眼,因此能在各类生活场景中发挥最大效用。音频平台营销方式如下:

1、音频内容中植入广告

选取目标受众集中的音频节目进行广告植入。

2、搭建音频自媒体

品牌直接进入音频平台,建立自己的音频自媒体,互联网金融品牌ppmoney便与喜马拉雅联合出品了《pp理财时间》。

3、策划定制专题节目

往往根据互联网金融平台和产品特点,与特定主播合作定制节目、通过设定粉丝特权加速营销转化。

第三阵营第三阵营新媒体包括:自媒体平台(除微信公众平台之外)和论坛平台。这两类平台,就互联网金融产品而言,营销/运营工作投入产出比相对较低,这两类新媒体平台可作为大中型互联网金融平台的占位型阵地。

一、自媒体平台(不包括微信公众平台)

这里的自媒体平台包括:QQ公众平台、UC自媒体平台、简书、头条号、企鹅媒体平台 搜狐公众平台、一点号、百家号、网易号、凤凰媒体平台等等。这些平台影响力和用户量均不及微信公众平台,但他们却又是企业不可忽视的自媒体平台,入驻这些自媒体平台的目的如下:

1、用更大范围的曝光提高品牌的知名度

不少自媒体平台往往依托于新闻客户端或门户网站等自有生态体系,具有庞大的流量基础;不少自媒体平台也是搜索引擎的信息源,不仅可以分一杯搜索流量的羹,也是品牌公关新渠道;有些自媒体平台也会对优质内容进行推荐展示。因此,这些自媒体平台往往能够给自媒体账号带去可观的流量曝光,并且较容易在平台上培养一批忠实的粉丝。

2、新阵地占位

自媒体平台格局变迁,提前占位,不错过机会。

二、论坛平台(百度贴吧、豆瓣、金融&理财论坛)

鉴于百度贴吧的高人气和百度作为中国最大的搜索引擎的特殊性,百度贴吧依然有一定的营销价值。豆瓣是文青的天堂,与互联网金融的目标客户有一定出入,但依然不可否认其新媒体江湖地位。他们的功能定位如下:

1、辅助SEM

以豆瓣网为例,豆瓣网有两个排名和收录都很好的应用,一个是豆瓣日志,一个是豆瓣小组发帖。豆瓣做的内容被搜索引擎收录后,只要是关键词拿的准,慢慢精准的自然流量就会多起来。

2、用户社群运营

百度官方吧可用于用户社群运营,百度贴吧的优势是“社群容纳感”较强,用户与用户之间的交互,让用户寻找到社群的归属感。

3、培养意见领袖塑造(网红)

培养意见领袖或塑造网红是一个收效比较慢的营销方式。

4、发帖推广

发帖推广难度越来越大,因此,对于发帖板块选择,发帖内容,发帖方式都提出了非常高的要求。

什么样的代码百度会拒户-标准答案

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相关人士关于帐户违规整改的问题解答

 1.此次是否会存在误杀?比例控制在多少?
百度对窃取用户个人信息类的黑户,打击态度和决心是十分坚决。在目前技术下,准确率>99.5%。对于极个别被误杀的,可在沟通核实后,申请重新上线。
 2.帐户下线范围、处罚机制分别是什么?
 下线范围:整改期间物料LP因持续存在恶意代码被下线,且目前站点内部分URL仍存在恶意代码未整改。
  处罚机制:被下线账户,需下线后自查整改,限制处罚期内(7个自然日)不能重提重审,且关联圈内(同一客户主体)不能新开账户。
3.听说这次很多第三方咨询工具也被影响?
百度不会因为推广网站使用商务通、53客服等咨询工具和CNZZ、51.LA等统计工具而处罚商户,只要统计服务商不非法提供访客手机号码,就可放心使用。
截至目前,我们也还没有发现53客服等有窃取行为。请被处罚的商户将精力放在检查加密、混淆、短网址(t.cn),指向外域的资源,删除不明代码,删除访客记录平台代码,不要浪费时间在跟正常工具(如商务通)客服的沟通上。也提醒顽强地跟我们做检测对抗的推广用户,一旦查实,可能会被资质加黑,永久拒户,请慎重!!

这个解释和我预计的基本一致。百度此次行动目的是为了杜绝访客信息被窃取,正常的统计工具和咨询工具都可以正常使用。但有些咨询工具有获取访客信息的插件,比如:商务通的获取访客电话号码的插件就不能使用了;营销QQ也不能再使用了,营销QQ有主动弹窗和获取访客QQ号的功能。就算是正常的咨询工具,一旦涉及到截取访客线索都会被查。

如果出现被拒户的情况第一时间检查网站是否存在未经访客允许而非法获取到访客信息的代码(QQ、电话、邮箱、微信都算)。如果检查确认没有添加,联系自己的百度客服进行复审(一般需要7天时间)。如果积极配合整改账户的问题不大,如果顽强抵抗可能会有被永久拒户的危险。
希望大家不要铤而走险。
对于很多行业来说,获取访客线索是行业的潜规则,如果失去获取访客线索的渠道,推广成本必然会增加。但是从以往的推广数据来看,截取到的线索最终成交率非常低。与其把精力放在非法获取访客线索上,还不如通过用心优化账户和页面让访客有更加优质的体验,来提高转化。
随着政府对网络环境的监管力度不断增强,网络营销的门槛会不断提高。我们只有不断强化自身产品和服务才能把营销做的更好。

百度如何破局-良心建议

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我06年接触SEO就在和百度打交道,2012年做竞价培训开始深入研究百度各个产品线的使用。站在第三方的角度经历了百度的兴起、强大、翘楚、混乱、危机、变化,甚至比“百度同学”更了解百度。
我看着百度从刚入搜索行业的兢兢业业,不断优化中文搜索的用户体验,到Google退出中国市场后的意气风发,一家独大;接着产品线开始背负“业绩”的压力,有了更多商业化的开发。最后“血友病吧”和“魏则西事件”的爆发,把百度推向风口浪尖。这证明百度确实存在很多的问题,对于如何走出困境,作为第三方的我也有一些自己的看法。

1、高调的为自己平反

从舆论爆发以来,百度是有很大的转变,确实积极的在做一些优化和整改的工作,但是都太低调了。我曾经想写一篇《百度危机公关没有那么差》的文章,想为百度公关平反,结果被示意“太张扬”,也就没发。
我觉得,既然口碑已经不能再差了,明显的低级黑为什么不站出来为自己平反?那些用心的改变为什么不让更多的公众看到?就算带来争议、话题也不一定是坏事,反而会让更多人了解百度的态度,黑转粉也不是不可能。为什么不高调?

2、百度需建立自媒体平台

百度一直以来忽视了自媒体人的力量,这次舆论的风口也是被很多自媒体所导向,这些意见领袖都有庞大的粉丝群体。但是由于百度产品的缺陷,缺少交互和传播口碑的渠道。而且大部分的意见领袖聚集在知乎、微信、今日头条等其他平台,其中知乎被搜狗控制,微信被腾讯控制。如果百度占据不到舆论传播的出发点,就会让百度很被动,无论是监管和处理都不会很及时。入股今日头条或者网易新闻是一个不错的选择。

3、提高用户体验才是王道

之所以很多人不分青红皂白的骂百度是因为在百度受过伤,就拿我自己来说,我的贴吧账号被永久封禁,提交无数次审核无法通过(我到现在都不知道为什么被封号);百度百科无故被取消,经过无数次的申请也是无法通过;去注册百度百家将近一年时间未审核通过。这让我感觉受到了一万点的伤害。

 

危机背后总是有无数没有被解决的小问题,百度真的应该加强底层工作人员的管理和监督。基本问题得不到解决,让用户感觉不爽,才是危机事件爆发的原因。希望百度能重视起来!

4、写到最后

我并不认为“xxx事件”对百度带来多大的危机,不过这确实是一件好事,能够让百度警醒,让其回归到正确的道路上来。百度不会死,反而会更加强大。因为我看到了她的决心和态度,也看到了很多实实在在的改变。
百度,我爱你爱的深沉!

电商seo战略:极力掩盖铜臭味

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从盈利模式来说,百度是一个广告公司,但是从它的功能来看,它又是对广告恨之入骨的。它是一个搜 索引擎,人们使用它,是因为可以从中得到自己想要的答案,它本质上是一个内容平台,如果它整理出 来的内容质量不能让人满意,充斥着广告,人们就会放弃使用它。
目前,百度百度还是一家独大的局面,目前中国的每一个互联网领域几乎都存在这样一种现象,有一个 一手遮天的老大,几乎吃掉了该领域的整块蛋糕,底下的残羹冷炙留个一个很二的老二和一群不起眼的 小弟。在搜索领域,百度就是老大,因为大部分人使用它,流量很大,它才可以为所欲为地出租它的地 盘,供别人卖广告。
然而,因为搜索引擎的功能是贩卖信息,它的自然搜索结果是必须与付费广告严格区分的,否则百度就 是一个菜市场,到处充斥着商业信息。大部分的用户使用搜索引擎都是处于非常单纯的目的,就是知道 答案,而不是买东西或者做生意。比如搜索一个“褚橙”的时候,大部分人的搜索意图都是“什么是褚 橙”、“褚橙背后的故事”等等信息,而不是购买或者批发褚橙。
因此,电商网站在搜索引擎当中是不怎么受待见的,出现在搜索结果中的概率会打一个折扣。淘宝这个 超级电商平台,在2008年已经彻底消失在百度的搜索结果中(首页除外)。其实这对百度来说与其说是 损失,不如说是一个净化,因为它使百度的铜臭味变淡了,搜索出来的信息更加真实。
电商网站满是铜臭味,想做好热门词的排名是有一定的难度的。目前的电商网站的seo效果主要体现在两 个方面:品牌词和长尾词。品牌词主要通过其它渠道进行品牌传播,提升品牌词指数,流量自然会增长 。长尾词则主要通过商品详情页和咨询内容页来承载。
购买者要买东西,以百度作为入口是非常渺茫的,除非是非常特殊的商品,几大电商平台就吃掉了大部 分的消费者。电商网站要想通过传统搜索引擎引来消费者,尤其是中小电商,广告预算有限的,还是要 回归到seo。
中小电商的seo最终还是要回归内容,就像大部分淘宝客网站一样,通过内容来吸引搜索蜘蛛,通过搜索 引擎来吸引访客,再把普通访客变为消费者。其中的媒介就是内容,它们是唯一能得到搜索引擎认可的 。这个路径是无法改变的,但是方法是多种多样的,总结起来有以下几种:
1、丰富商品详情页。商品详情页是电商网站可以大做文章也是必须大做文章的一个环节,页面的信息越 丰满,人们的购买欲就越强,搜索引擎也越喜欢。因为商品详情页可以是可以提供优质内容的页面,比 如一个卖褚橙的页面,除了展示基本的商品信息之外,还可以加入商品故事、营养价值等等信息,这是 一般的搜索用户也想知道的。
2、开通内容专区。很多电商网站都会有跟商品相关的内容板块或者二级目录,单纯提供有用的内容信息 ,吸引访客。比如一个生鲜电商网站,会开通一些饮食养生专栏、菜谱专栏、饮食风尚等等,通过这些 优质内容从搜索引擎获得流量,然后在通过链接或者推荐把访客引导商品内容上面去。
3、隐藏电商板块。有些电商网站不走长尾路线,就做一个简单的网站,在首页布局热门关键词,专做这 几个热门词的排名,然后在导航或者其它显眼的地方放置一个商城入口,点击进入可以进行购物。把所 有精力集中在首页,专攻几个热门关键词是比较容易获得良好排名的。
电商网站想在搜索引擎捞到油水,绝对不能太高调,首先要把内容拿出来,满足了搜索需求,才能间接 进行营销。搜索引擎虽然漫山遍野的广告,但是对于自然搜索结果是不允许有太浓的铜臭味的,不然搜 索引擎就是一个商业引擎了。然而,通过内容来做成买卖,无论是在搜索还是其它领域,都是非常高明 的手段,这是未来营销领域的一大亮点。

浅析Html标签的科学使用提升SEO优化效果策略

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Html标签的优化其实是在优化领域中属于基础性的问题,但是正是如此很多优化工作者并没有对此加以关注,导致了自己在网站优化时,导致优化的效果不够明显。其实通过合理的构建Html标签能够让百度蜘蛛迅速获得有关信息,并加以采集,能够极大的提升百度蜘蛛的采集效率,同时也有助于百度蜘蛛迅速判断该网页的质量如何,从而确认是否给予收录。

对此我们首先要明白科学合理使用Html标签的重要意义。通常来说百度蜘蛛在抓取网页内容时,主要是基于一定的算法来进行信息抓取。而这些信息的获取都是通过基础性代码来获得,那么一个网页能够以更加快速简洁的信息提供给百度蜘蛛,就能够迅速获得百度蜘蛛的青睐,并有助于提升搜索引擎抓取效率。普通的SEO优化仅仅是通过自身的优化来降低网页的噪点,但是这仅仅是让网页看起来更有利于百度收录,却不利于百度对内容页面的了解。但是如果通过Html标签的设计,就能够让网页结构看起来非常简洁,就好像让百度和普通用户一样看一个设计完整的网页。

这样对于百度蜘蛛来说,就等于看到了一个包含结构良好和充分展现其语义的网页信息,进一步帮助蜘蛛能够理解网页的正文标签内涵,比如哪些是标题?那些是加粗的标签?而这些通过特殊表示的方式就在提醒百度蜘蛛应该关注,这是你网页的分配细节就能够让百度蜘蛛一目了然,从而提升网页被收录和抓取的可能性。

接着就要探讨如何科学合理的使用Html标签。对于网页设计工程师来说,我们在使用标记的过程中都会知道每一个标签的内涵,所以我们在布置Html标签时,就需要基于在正确的位置上布置相应的Html即可,比如在段落位置,就需要布置P标签。此时段落中的文字就会自动换行,这种方式不仅能够让百度知道是换行,同时显示到网页上,也能够以换行的方式显示。

另外标题标签中的h1到h6分别表示的是优化级别越来越低的标签种类,通常对于大标题则应该使用优先级别更高的h1标签,而对于内容页或者段落标题就可以使用h6这样的标签,通过这种标签的设置,也能够让百度蜘蛛明白网站页面的主要标题和分标题,从而有助于百度蜘蛛更加全面的判断网页内容。另外网页中新闻列表页或者产品列表页则应该使用ul以及.l或者li等不同形式的标签,从而有助于百度蜘蛛的理解。

最后在使用Html标签时,也需要关注是否存在过度优化,或者优化牛头不对马嘴的问题。对此要对每一个Html标签的内涵和意义以及使用方式进行彻底了解,然后要注意标签的合理嵌套,规避标签使用混乱甚至语法错误的问题。通常双边标记都是成对出现,所以结尾处要与之配套,而对于单边标签则应该使用反斜杠来**结束。这样才能够显示出代码的完整性和可阅读性。虽然用户在网页上看到的都是文字,但是对于搜索引擎来说,看到的都是代码,所以优化Html代码同样极为重要。

使用时间序列预测网站流量增长趋势(ARIMA)

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我们曾对网站的直接流量进行过分析和预测,直接流量整体较为平稳,但在工作日和周末存在较大差异。因此我们之前的方法是将工作日和周末的访问量数据分开处理,通过分布情况单独进行预估。这种方法得到的预测值范围较大,精确度也较差。本篇文章我们将使用时间序列的方法对网站直接流量的变化趋势进行预测。

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下面是4月4日——5月1日的网站直接流量会话数据,我们在表格的周索引列中单独标明了工作日(weekday)和休息日(weekend)用以说明会话所属的类别。可以看出在这组数据中存在着明显的周末趋势,周末的会话数据要明显低于工作日的会话数据。

直接流量原始数据

使用时间序列对数据进行分析和预测的第一步是观察数据的形态,因此我们将会话数据绘制到折线图中观察变化趋势。从直接流量变化趋势图上可以看出整体趋势较为平稳,没有明显的增长或下降。同时也能更明显的看出会话数据共分为4周,并且每一周都有明显的周末趋势。工作日每天的会话量在300—400之间,周末的会话量则为200以下,两者之间差距较大。如何对这两个差距较大的数据进行预测?我们使用一元线性回归的方法,一元线性回归可以反映一个因变量(Y)与一个自变量(X)之间的线性关系。对应到这里直接流量的会话就是因变量(Y),我们只需要再找到一个自变量(X)就可以建立一元回归线性方程来预测直接流量的变化趋势了。
直接流量变化趋势

从前面的趋势图中可以看出,直接流量整体趋势比较平稳,只有在周末的时候才会出现较大的变化,造成周末数据与工作日数据的差异。因此造成直接流量变化的主要原因是所在日期的周属性,当所在日期为工作日(weekday)时,会话数据在300-400之间。而当所在日期为周末(weekend)时,会话数据下降到200以下。我们将日期的周属性设定为自变量(X),取名“周变量”,这个周变量(X)共有两个取值,当日期为工作日时,取值为0,当日期为休息日时,取值为1。

周变量

设置好周变量后,我们在直接流量的源数据表中增加一列“周变量”,并按日期的周属性输入“周变量”的值。Weekday=0,weekend=1。现在我们有了因变量(Y)和自变量(X),可以使用一元线性回归建立方程求两者之间的关系。

直接流量增加周变量

通过Excel中的回归分析功能,将会话作为因变量(Y)输入,将“周变量”(X)作为自变量输入,我们获得了以下分析结果。在这个结果中,我们主要关注“周变量”的系数和截距(Intercept),通过这两个值可以建立“周变量”与会话的一元线性回归方程。

直接流量一元回归

这是一元线性回归方程,我们将前面的分析结果代入到这个方程中,就可以计算出直接流量的值。其中y是直接流量的会话值,x是“周变量”的取值,a是“周变量”系数,b是截距。

一元回归模型

直接流量一元回归模型

前面说过,“周变量”有两个取值,工作日为0,休息日为1。因此在对直接流量进行预测时我们也分别按照日期的周属性取值来计算工作日和休息日的直接流量会话值,以下为两个取值的计算公式。

直接流量预测1

通过一元线性回归方程我们获得了直接流量在工作日和休息日的会话预测值,每天具体实际数据和预测数据展现在下面表格中。

直接流量预测值

将直接流量实际的会话数据与预测数据绘制成折线图进行对比,在较为平稳的趋势中预测数据较好的模拟并预测了直接流量中工作日和休息日的数据变化。

直接流量周趋势预测图

以上是一种较为简单且理想化的流量变化情况。实际工作中情况会更加复杂,直接流量除了自身的规律以外,还会受到外部因素的影响,呈现上升或下降的趋势。这时候,直接流量的整体趋势不再平稳,并且还同时掺杂自身的周末趋势。这种情况下如何对直接流量进行分析和预测呢?

下面是4月4日——5月1日的直接流量会话数据,由于有周末趋势存在我们同样增加了周索引列来标识会话所属日期的周属性。

直接流量增长原始数据

第一步将直接流量的会话数据汇总折线图观察流量的形态。直接流量除了自身的周末趋势以外,还有一个明显的上涨趋势。我们在进行分析和预测时要兼顾直接流量的周末趋势和上涨趋势。这里一元线性回归已经无法满足我们的需求了,需要使用多元线性回归。多元线性回归是一元线性回归的升级版,可以反应一个因变量(Y)与多个自变量(X)之间的关系。这里直接流量的会话数据是我们要求的因变量(Y),周末趋势是一个自变量(X),另一个自变量(X)就是直接流量的增长趋势。

直接流量增长趋势

我们首先在直接流量的原始数据中增加两个字段作为两个自变量X。第一个字段是周变量,设置的方法和取值范围与前面例子中介绍的完全一致。第二个字段是趋势变量,用来描述直接流量的增长趋势。在前面的折线图中已经看到直接流量呈线性增长,因此我们使用从1到28作为趋势变量中每一天的取值。现在我们有了因变量(Y)和两个自变量(X),可以通过建立多元线性回归方程来计算并预测直接流量的会话值了。

直接流量增长增加变量

使用Excel中的回归功能,将会话作为因变量(Y)输入,将趋势变量和周变量作为自变量(X)输入,获得以下分析结果。在这个结果中我们主要关注三个值,截距(Intercept),趋势变量系数和周变量系数。

直接流量增长多元回归

这是多元线性回归方程,我们将前面的分析结果代入到这个方程中,就可以获得直接流量的值。其中y是直接流量的会话值,x1是趋势变量,x2是周变量,b1是趋势变量系数,b2是周变量系数,a是截距。

多元回归模型

直接流量增长多元回归模型

通过多元线性回归方程我们获得了直接流量的预测值,每天的实际数据和预测数据展现在下面表格中。

直接流量增长预测值

将直接流量实际的会话数据与预测数据绘制成折线图进行对比,通过多元线性回归预测数据同时兼顾了直接流量中的周末趋势和整体的增长趋势。如果流量中还包括有其他影响因素只需通过绘制折线图观察影响因素的变化趋势和规律,然后增加相应的自变量(X)即可。

直接流量增长预测图

通过时间序列我们对直接流量的增长趋势进行了预测,很多时候除了知道趋势以外我们还希望对流量进行分解,了解影响流量变化的因素,这些因素在变化中所起的作用以及消除影响因素后流量真实的变化情况。我们使用时间序列对直接流量进行分解。下面是直接流量在最近4周时间的会话数据。

直接流量分解原始数据

直接流量的变化可能受多个因素影响。例如前面的例子中,直接流量自身有明显的周末趋势,同时,受外部因素影响还有明显的增长趋势,此外可能还有一部分难以解释的随机波动因素。因此,我们将直接流量分为三个主要部分,分别为趋势值,周因素和随机波动。并对直接流量按这三部分进行分解。以下是时间序列乘法分解模型。这里需要说明的是,除了趋势值以外,周因素和随机波动将被分解为相对度量。数值大于1表示他们的影响在趋势值之上,数值小于1表示他们的影响在趋势值以下。

预测分解公式

直接流量有明显的周末趋势,因此首先我们通过移动平均来消除直接流量中的周末趋势。由于周末趋势的变化是以周为单位的,因此我们选择7天的数据进行移动平均计算。下面是移动平均的计算公式。

K阶移动平均

我们按照移动平均公式对直接流量消除周末趋势,只保留直接流量的趋势值。以下是移动平均的计算结果。

直接流量分解移动平均

移动平均通过对7天数据的平均对直接流量进行了平滑处理,消除了周末趋势及随机波动的影响,获得了直接流量的趋势值。下图是直接流量的实际值与趋势值的对比。

直接流量增长移动平均

获得直接流量趋势值后,我们可以通过时间序列乘法分解模型获得周因素和随机波动的相对度量。将时间序列乘法分解模型两边同时除以趋势值,可以获得周因素和随机波动的组合度量。

预测分解公式1

分别将每一天的直接流量会话实际值除以移动平均后的趋势值,获得了周因素和随机波动的组合度量值。下表中汇总了整个时间段的周因素和随机波动的组合度量。

直接流量分解周趋势和不规则值

我们根据每一天的周因素和随机波动组合度量值计算出周指数,方法是将上表星期索引中同一天的值进行平均。下表是直接流量一周的指数值。其中大于1表示周因素的影响在趋势值之上,小于1表示周因素的影响在趋势值之下。从下表中可以明显看出,周一到周五周因素的影响都要大于趋势,而周末两天周因素的影响小于趋势。

周指数

将周指数还原到每一天中,获得直接流量每一天会话的星期指数。使用实际会话值除以星期指数获得直接流量消除星期因素的会话量数据。也就是直接流量排除周末因素影响后的变化趋势。

直接流量分解消除星期因素

将消除周末趋势后的直接流量变化趋势绘制到折线图上,使用趋势线来拟合消除周因素影响的直接流量与时间周期。到目前为止我们分解出了直接流量中排除周因素和随机波动的会话值,排除周因素的会话值以及周因素对于趋势值的影响。下面我们将使用排除周因素的会话值对直接流量进行预测,并与周因素进行整合,预测出带有周因素的直接流量变化趋势。

消除周因素增长趋势

我们将消除周因素后的直接流量会话值作为因变量(Y),将时间作为自变量(X),通过一元线性回归来描述会话值与时间的关系。将因变量(Y)与自变量(X)输入到回归分析中,获得以下结果。其中星期ID是时间X的系数,Intercept是截距。

趋势分解多元回归预测

将回归分析的结果导入到一元线性回归方程,计算出排除周因素的直接流量预测值。下表中显示了消除周末因素的直接预测值的计算结果。

直接流量分解预测

将消除周末因素的预测值乘以星期指数,计算出直接流量实际值的预测趋势,下表中显示了计算结果和预测值。

直接流量分解星期预测

将直接流量的实际值与增加周因素的预测值绘制到折线图中,由于我们是先剥离出了直接流量的趋势值,然后在趋势值和随机波动值上增加的周因素,因此预测值同时兼顾了直接流量的增长趋势和周末趋势。文章开始部分的预测相比,更加符合直接流量的真实变化趋势。

分解后直接流量增长趋势预测图

本篇文章的名字是使用时间序列预测网站流量增长趋势,但整篇文章只介绍了对直接流量的预测。其实这些方法适用于任何一种流量渠道,找到这些流量渠道的规律和影响因素就可以套用本文中的方法对流量趋势进行分解和预测。

逻辑回归算法的原理及实现

i阿苏阅读(1513)评论(0)

逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析,是分类和预测算法中的一种。通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测。例如,我们可以将购买的概率设置为因变量,将用户的特征属性,例如性别,年龄,注册时间等设置为自变量。根据特征属性预测购买的概率。逻辑回归与回归分析有很多相似之处,在开始介绍逻辑回归之前我们先来看下回归分析。

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回归分析用来描述自变量x和因变量Y之间的关系,或者说自变量X对因变量Y的影响程度,并对因变量Y进行预测。其中因变量是我们希望获得的结果,自变量是影响结果的潜在因素,自变量可以有一个,也可以有多个。一个自变量的叫做一元回归分析,超过一个自变量的叫做多元回归分析。下面是一组广告费用和曝光次数的数据,费用和曝光次数一一对应。其中曝光次数是我们希望知道的结果,费用是影响曝光次数的因素,我们将费用设置为自变量X,将曝光次数设置为因变量Y,通过一元线性回归方程和判定系数可以发现费用(X)对曝光次数(Y)的影响。

一元回归原始数据表

以下为一元回归线性方式,其中y是因变量,X是自变量,我们只需求出截距b0和斜率b1就可以获得费用和曝光次数之间的关系,并对曝光次数进行预测。这里我们使用最小二乘法来计算截距b0和斜率b1。最小二乘法通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。

一元回归

下表中是使用最小二乘法计算回归方程的一些必要的计算过程。在表中最左侧的两列分别为自变量X和因变量Y,我们首先计算出自变量和因变量的均值,然后计算每一个观测值与均值的差,以及用于计算回归方程斜率b1所需的数据。

最小二乘法

根据表中的数据按公式计算出了回归方程的斜率b1,计算过程如下。斜率表示了自变量和因变量间的关系,斜率为正表示自变量和因变量正相关,斜率为负表示自变量和因变量负相关,斜率为0表示自变量和因变量不相关。

b1公式1

求得斜率b1后,按下面的公式可以求出Y轴的截距b0。

b0公式1

将斜率b1和截距b0代入到回归方程中,通过这个方程我们可以获得自变量和因变量的关系,费用每增加1元,曝光次数会增长7437次。以下为回归方程和图示。

一元回归代入

费用与曝光次数1

在回归方程的图示中,还有一个R平方,这个值叫做判定系数,用来衡量回归方程是否很好的拟合了样本的数据。判定系数在0-1之间,值越大说明拟合的越好,换句话说就是自变量对因变量的解释度越高。判定系数的计算公式为SST=SSR+SSE,其中SST是总平方和,SSR是回归平方和,SSE是误差平方和。下表为计算判定系数所需三个指标的一些必要的计算过程。

R平方

根据前面求得的回归平方和(SSR)和总平方和(SST)求得判定系数为0.94344。

R平方公式1

以上为回归方程的计算过程,在根据费用预测曝光数量的场景下,我们可以通过回归方程在已知费用的情况下计算出曝光数量。逻辑回归与回归方程相比在线性回归的基础上增加了一个逻辑函数。例如通过用户的属性和特征来判断用户最终是否会进行购买。其中购买的概率是因变量Y,用户的属性和特征是自变量X。Y值越大说明用户购买的概率越大。这里我们使用事件发生的可能性(odds)来表示购买与未购买的比值。

inodds

使用E作为购买事件,P(E)是购买的概率,P(E’)是未购买的概率,Odds(E)是事件E(购买)发生的可能性。

odds

Odds是一个从0到无穷的数字,Odds的值越大,表明事件发生的可能性越大。下面我们要将Odds转化为0-1之间的概率函数。首先对Odds取自然对数,得到logit方程,logit是一个范围在负无穷到正无穷的值。

logit1

基于上面的logit方程,获得以下公式:

logit2

其中使用π替换了公式中的P(E),π=P(E)。根据指数函数和对数规则获得以下公式:

odds1

并最终获得逻辑回归方程:

逻辑回归公式

下面根据逻辑回归方程来计算用户购买的概率,下表是用户注册天数和是否购买的数据,其中注册天数是自变量X,是否购买是自变量Y。我们将购买标记为1,将未购买标记为0。接下来我们将在Excel中通过8个步骤计算出逻辑回归方程的斜率和截距。并通过方程预测新用户是否会购买。

一元逻辑回归数据

  • 第一步,使用Excel的排序功能对原始数据按因变量Y进行排序,将已购买和未购买的数据分开,使得数据特征更加明显。
  • 第二步,按照Logit方程预设斜率b1和截距b0的值,这里我们将两个值都预设为0.1。后续再通过Excel求最优解。
  • 第三步,按照logit方程,使用之前预设的斜率和截距值计算出L值。

step1

  • 第四步,将L值取自然对数,
  • 第五步,计算P(X)的值,P(X)为事件发生的可能性(Odds)。具体的计算步骤和过程见下图。

step2

  • 第六步,计算每个值的对数似然函数估计值(Log-Likelihood)。方法和过程见下图。
  • 第七步,将对数似然函数值进行汇总。

step3

  • 第八步,使用Excel的规划求解功能,计算最大对数似然函数值。方法和过程见下图。设置汇总的对数似然函数值LL为最大化的目标,预设的斜率b1和截距b0是可变单元格,取消”使无约束变量为非负数”的选项。进行求解。

规划求解

Excel将自动求出逻辑回归方程中斜率和截距的最优解,结果如下图所示。

step4

求得逻辑回归方程的斜率和截距以后,我们可以将值代入方程,获得一个注册天数与购买概率的预测模型,通过这个模型我们可以对不同注册天数(X)用户的购买概率(Y)进行预测。以下为计算过程。

step5

  • 第一步,输入自变量注册天数(X)的值,这里我们输入50天。
  • 第二步,将输入的X值,以及斜率和截距套入Logit方程,求出L值。
  • 第三步,对L值取自然对数。
  • 第四步,求时间发生可能性P(X)的概率值。

注册天数为50天的用户购买的概率约为17.60%。

我们将所有注册天数的值代入到购买概率预测模型中,获得了一条注册天数对购买概率影响的曲线。从曲线中可以发现,注册天数在较低和较高天数的用户购买概率较为平稳。中间天数用户的购买概率变化较大。

注册天数对购买概率的影响

我们继续在上面的计算结果中增加新的自变量“年龄”。以下是原始数据的截图。现在有年龄和注册天数两个自变量和一个因变量。

多元逻辑回归数据

依照前面的方法计算斜率和截距的最优解,并获得逻辑回归方程,将不同的年龄和注册天数代入到方程中,获得了用户年龄和注册天数对购买的预测模型。我们通过Excel的三维图表来绘制年龄和注册天数对购买概率的影响。

年龄和注册天数对购买概率的影响

从图中可以看出,购买概率随着注册天数的增加而增长,并且在相同的注册天数下,年龄较小的用户购买概率相对较高。

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微信超级会员 设置方法 微信小字昵称设置方法

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我叫雷锋,谢谢

《港囧》——把青春射回肉体

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《港囧》是由北京真乐道文化传播有限公司、北京光线影业有限公司等联合出品的爱情喜剧影片,该影片由徐峥执导,由徐峥、赵薇、包贝尔、杜鹃、葛民辉联合主演。影片于2015年9月25日在全国上映。影片讲述了徐来陪伴老婆及家人来到香港旅游,计划与大学初恋杨伊偷偷会面,无奈被小舅子识破其醉翁之意不在酒,从而引发一场欢乐香港游的囧途的故事。

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