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聊聊如何理解流量分發(fā)

開發(fā) 前端
算法分發(fā)規(guī)避了人工分發(fā)的一些缺陷,但也帶來了一些其他問題,譬如可能造成信息繭房,以及用戶在長時(shí)間使用后由于缺失新鮮感而降低活躍度。但長期來看,隨著算法的進(jìn)化,算法分發(fā)應(yīng)該會(huì)做得更好。

“流量為王”之所以成立,是因?yàn)槿绻a(chǎn)品擁有巨大的流量,就可以分發(fā)流量。

互聯(lián)網(wǎng)巨頭之所以能取得商業(yè)化的成功,是因?yàn)樗鼈儞碛辛髁坎⒕邆浞职l(fā)的能力,而商業(yè)化成功的持久力則來自兩個(gè)方面:第一,持續(xù)聚合流量的能力;第二,持續(xù)分發(fā)流量的能力。

什么是聚合流量?就是讓流量到自己這里來,這是分發(fā)流量的基礎(chǔ)。

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,搜索引擎是巨大的流量聚合地,因?yàn)槿藗冇洸蛔【W(wǎng)址,或者懶得記網(wǎng)址,于是,他們把記住無數(shù)個(gè)網(wǎng)址的任務(wù)簡化成了只記住某一個(gè)網(wǎng)址。一些產(chǎn)品為了聚合流量,甚至?xí)鲃?dòng)去修改用戶的默認(rèn)打開網(wǎng)頁。

在Web互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,搜索引擎幾乎沒有危機(jī)意識(shí),或者說不需要有危機(jī)意識(shí)。因?yàn)閷?duì)搜索引擎來說,在那個(gè)時(shí)代,只需要做好算法,讓用戶可以搜索到他們需要的內(nèi)容,就可以依靠競價(jià)排名、廣告聯(lián)盟和品牌專區(qū)完成商業(yè)化的各種目標(biāo)。

但是,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)顛覆了這些邏輯。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)把互聯(lián)網(wǎng)切割成了一個(gè)個(gè)App(應(yīng)用程序),用戶無需通過搜索引擎,只需要下載并在手機(jī)上打開App,就可以使用自己需要的服務(wù)。

這樣一來,搜索引擎的流量驟降,過去搜索引擎的工具屬性被發(fā)揮得淋漓盡致,以至于它們還沒有準(zhǔn)備好統(tǒng)一的賬號(hào)系統(tǒng)、深度的內(nèi)容資源和優(yōu)質(zhì)的信息服務(wù),就要被迫去迎接挑戰(zhàn)。

從這個(gè)層面來說,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)打破了原有的流量格局,從而讓一大批公司獲得了和大公司競爭的機(jī)會(huì)。

從運(yùn)營者的角度來說,“流量獲取的第一站通常是搜索”這樣的認(rèn)知被打破了,大家開始去尋找新的流量入口。

微博、微信以及擁有優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的論壇產(chǎn)品,都成了運(yùn)營們獲取流量的途徑。像微信這樣的產(chǎn)品也擁有了廣告變現(xiàn)的能力,而這在Web互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代是無法做到的。

國內(nèi)有兩個(gè)超級(jí)流量大戶,第一個(gè)是騰訊,第二個(gè)是阿里巴巴。

騰訊通過服務(wù)用戶的社交關(guān)系鏈,創(chuàng)造出了一種非常神奇的流量留存能力——用戶使用騰訊產(chǎn)品的時(shí)間越久,越難以從產(chǎn)品中離開,只要有社交關(guān)系在,騰訊就可以持續(xù)獲取免費(fèi)流量。

阿里巴巴則是通過聚合賣家來面對(duì)消費(fèi)者,賣家多了,消費(fèi)者來了,它就可以通過廣告營銷服務(wù)去為商家分配流量。賣家和買家形成了飛輪效應(yīng),阿里巴巴的流量從Web時(shí)代就不需要通過搜索引擎獲得,同時(shí),也不會(huì)分散給其他外部產(chǎn)品。流量分發(fā)的能力已經(jīng)都在上文中提到了,它們分別是:

搜索分發(fā):利用產(chǎn)品的搜索能力,將聚合的流量分發(fā)給其他產(chǎn)品或其他企業(yè)。

這方面的典型代表是百度、淘寶、知網(wǎng)等。它們都擁有非常強(qiáng)的搜索能力:用戶上百度搜索自己想要的信息,買家上淘寶搜索商品,學(xué)生、學(xué)者上知網(wǎng)搜索論文。搜索是一種主動(dòng)行為,代表著明確的用戶需求,通過搜索獲取的流量較為精準(zhǔn),所以轉(zhuǎn)化率通常比其他渠道更高。

社交分發(fā):利用產(chǎn)品的社交能力,將聚合的流量分發(fā)給其他產(chǎn)品或其他企業(yè)。

這方面的典型代表是微博、微信以及其他帶有社交屬性的媒體平臺(tái)。這是一種由用戶背書產(chǎn)生分發(fā)的邏輯,分發(fā)的主力是用戶,通過激勵(lì)用戶或者用戶自發(fā)去對(duì)他人進(jìn)行推薦,完成產(chǎn)品、內(nèi)容的分發(fā),是從用戶的社交關(guān)系鏈里找流量。

對(duì)于社交分發(fā),1947年,庫爾特·勒溫在《群體生活的渠道》一書中明確提出:在群體傳播的過程中,存在著一些這樣或那樣的守門人,并且只有符合群體規(guī)范或者守門人的價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)的內(nèi)容才能進(jìn)入傳播渠道。

因此,守門人的價(jià)值判斷標(biāo)準(zhǔn)是社交分發(fā)的核心邏輯,這就是微信對(duì)外鏈、裂變嚴(yán)加看管的原因。微信這樣做不僅僅是為了鎖閉競爭,而是因?yàn)橐坏┪⑿胖械膫€(gè)體傳播內(nèi)容的價(jià)值觀不是由內(nèi)容價(jià)值主導(dǎo)而是由利益主導(dǎo)的話,就會(huì)嚴(yán)重?fù)p耗微信平臺(tái)的信用,從而導(dǎo)致社交平臺(tái)中內(nèi)容價(jià)值的崩裂,進(jìn)而傷害用戶之間的信任關(guān)系,導(dǎo)致整個(gè)產(chǎn)品的潰敗。

人工分發(fā):利用人的編輯能力,將聚合的流量分發(fā)給其他產(chǎn)品或其他企業(yè)。

人工分發(fā)是一種特別古老的分發(fā)手段,在傳統(tǒng)新聞媒體出現(xiàn)之前就已經(jīng)有了?;ヂ?lián)網(wǎng)上的人工分發(fā)叫作“編輯推薦”。

從有門戶網(wǎng)站起,人工分發(fā)的影響就一直存在,現(xiàn)在的新媒體也遵循人工分發(fā)的邏輯。典型產(chǎn)品如論壇、內(nèi)容平臺(tái)、音視頻產(chǎn)品。一言以蔽之,只要是通過編輯識(shí)別、組織、推薦的產(chǎn)品,都具有人工分發(fā)流量的能力。

人工分發(fā)未來可能會(huì)越來越少,因?yàn)槿斯し职l(fā)有其固有的缺陷,譬如,人力成本高,依賴編輯的品位和對(duì)內(nèi)容質(zhì)量的甄別能力,分發(fā)的流量精準(zhǔn)度具有不確定性,以及可能存在暗箱操作的空間。因此隨著技術(shù)的進(jìn)步,人工分發(fā)逐漸向算法分發(fā)演進(jìn)。

算法分發(fā):利用用戶數(shù)據(jù),通過機(jī)器學(xué)習(xí),判斷用戶偏好并進(jìn)行推薦,從而將聚合的流量分發(fā)給其他產(chǎn)品或其他企業(yè)。

典型的代表就是今日頭條、抖音等一系列產(chǎn)品,以及加入了算法推薦的新聞客戶端和電商平臺(tái)。

算法分發(fā)規(guī)避了人工分發(fā)的一些缺陷,但也帶來了一些其他問題,譬如可能造成信息繭房,以及用戶在長時(shí)間使用后由于缺失新鮮感而降低活躍度。但長期來看,隨著算法的進(jìn)化,算法分發(fā)應(yīng)該會(huì)做得更好。

以上分發(fā)方式代表流量分發(fā)的兩面,社交分發(fā)、人工分發(fā)、算法分發(fā)都是“信息找人”,而搜索分發(fā)是“人找信息”。

“信息找人”,從商業(yè)邏輯上說,這是“行商”,將信息主動(dòng)遞交給那些可能感興趣的用戶,用戶本身未必有需求,但是可以通過信息主動(dòng)去激發(fā)用戶的興趣。

“人找信息”就是用戶的需求非常明確,他知道自己要什么,主動(dòng)去尋找。信息就在那里,從一定意義上說,這是“坐商”,因?yàn)橛脩舻男枨蠛苊鞔_,所以搜索分發(fā)的流量相對(duì)來說更加精準(zhǔn),也更容易被轉(zhuǎn)化。

對(duì)運(yùn)營來說,理解流量分發(fā)的邏輯,意義重大。

搜索分發(fā)由于用戶的精準(zhǔn)度高,且流量價(jià)格較低,所以比較容易獲得更具性價(jià)比的規(guī)模用戶,但需要具備比較強(qiáng)的搜索引擎優(yōu)化能力和搜索引擎營銷能力。

社交分發(fā)只要能夠找到性價(jià)比高的關(guān)鍵意見領(lǐng)袖和關(guān)鍵意見消費(fèi)者,配合高質(zhì)量的素材,就有可能快速獲取用戶,并轉(zhuǎn)化到私域中進(jìn)行維系。

人工分發(fā)并未完全消失,如果利用得當(dāng),可以實(shí)現(xiàn)短期內(nèi)爆炸式增長。

算法分發(fā)需要通過用不同素材面向不同人群包,低價(jià)測(cè)試并驗(yàn)證效果,之后再?zèng)Q定是否大量投入。

理解不同類型的流量分發(fā)的邏輯,可以幫助我們更好地完成運(yùn)營工作,因此有必要認(rèn)真研究這方面內(nèi)容。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 今日頭條
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