精打细算:出海企业如何选择低成本高效率的产品推广渠道

本文介绍了几种针对小型出海企业的低成本产品推广策略,包括在产品发布社区建立口碑、提交产品到工具导航网站提升搜索引擎排名、利用Newsletter邮件营销以及在社交媒体上寻找人脉资源。强调了精确定位和有效推广的重要性。

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随着互联网的普及,各类出海产品工具层出不穷,因此产品推广已经成为企业成功的关键之一。然而,对于众多小型出海企业来,拥有庞大的推广预算并非易事。因此,寻找低成本高效的产品推广渠道成为了许多小型出海企业的首要任务。那么,究竟有哪些低成本高效的产品推广渠道呢?

一、产品发布社区


首先,产品的发布社区拥有一定数量的潜在用户,而重点就在于产品发布社区的用户类型定位。如果产品的目标客户与产品社区的用户定位大概率重合,或者说想要推广的产品就是这类用户更关心的东西,那么在这个社区的产品发布必然会带来一定量的优质新用户

其次,产品发布社区拥有一定的流量,它作为一个高权重的网站,也是高质量的外链,能够为产品带来一定的 SEO 的帮助。同时其他网站上也往往会收录知名产品社区内表现好、热度高的一些产品,这样也会能进一步提升产品的 SEO,然后增加产品的流量。

还有就是口碑的证明。在产品发布以后往往会得到很多评价。产品发布社区内的评价是相对来说是比较友好的,用户的评价也较为客观,能够反馈出产品具体使用场景下的优点,因此很适合打造产品的口碑。

国外的产品发布社区有 ProductHunt、IndieHackers、SaasHub 和 Figma 等等。

二、工具导航网站


为什么要提交产品到各个工具导航网站?

首先,成本低效率高,基本都是快速提交免费收录,短时间内就能完成所有提交。

其次,导航类网站一般权重都很高,能将产品的网站权重也提高,有助于后期搜索引擎排名和自然流量

最后,还可以增加曝光,积累第一批种子用户,从流量归因来看很多用户确实是从导航网站点击进入的。如果产品能够登上排行榜,网页,社媒和 Newsletter 都能带来巨大的流量。另外,一些网站还提供联盟计划,能够直接提高产品的付费转化率,实现双赢。

三、Newsletter


Newsletter 作为邮件营销的最基础方式,能够实现将信息由发送者邮箱直接送至订阅者邮箱,并可以实现一对多的自动分发。出海企业在做产品推广和营销时,把新产品和折扣信息群发邮件给消费者,利用 Newsletter 就大大增强了可操作性,以简洁方便的方式传递产品信息给用户,保持对用户的吸引力。同时,企业可以通过用户的订阅来连接自己的用户,掌控渠道。

具体的操作有几点:首先第一步是定位,既要定位产品现状,品牌等要素以策划个性化内容;也要定位好目标用户,主要面向哪些用户群,第二步就是内容的编辑,首次内容尤其重要,要确保高质量的内容。第三步就是进行精准发送

国外 Newsletter 的分发平台有 Revue、Substack、Hedwig 和 Medium 等等。

四、社交媒体的人脉资源


如果想在某个国家进行产品推广,如何找到相关的人脉资源呢?

首先可以尝试用翻译好的当地语言,在社交媒体平台上直接搜索对应语言的内容。例如想要找 Youtube、Twitter 上的的韩国博主,就先将相关搜索词翻译成韩语去搜索,就会找到很多该国家的博主。接下来的动作就是私信该博主,用邮件等方式联系他们。同时还可以直接通过关键词在各平台搜索相关内容,收集合作资源,然后私信或发邮件。注意,还有个小建议就是可以使用竞品名,或上下游的产品名称作为关键词搜,会更有针对性一点。另外,我们还可以尝试使用一些 influencer marketing 的平台。

总的来说,某个领域的 KOL 在其社区都有一定影响力,利用其做推广的话一定程度上能够让该社区的核心受众去体验产品。

综上所述,通过精确的定位目标群体,选择合适的渠道以及有效的推广策略,可以在有限的预算下获得出乎意料的效果。

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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