数据分析:小红书户外风潮起,内容种草新密码

导语

随着巴黎奥运会临近,小红书顺应热点推出《大家运动会》等S+级IP,让户外运动与社区更好地有机融合,为品牌带来更广泛的市场曝光和用户参与度。品牌如何借势热点,完成新一轮的增长呢?

S+级IP《大家运动会》

千瓜数据显示,相关话题#大家运动会浏览量突破1亿,笔记互动量破200W,全民运动热潮下,带动用户关注度飙升。曾经,我们常以“观赛者”的身份将目光聚焦于运动员,为其加油助威。如今,在大家运动会,我们可以为自己加油打气,在一场场“个人赛事”里创造着各种精彩瞬间。

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图 | 千瓜数据

近几年,户外运动品牌借势起飞,始祖鸟、萨洛蒙等品牌出圈,借由本次小红书的s+IP,或为这些运动品牌提供了另一种沟通视角 —— 从生活场出发,关注每一个普通个体。

热血精神碰撞情绪营销

如今,当热血精神深入用户日常,品牌需要花更多精力思考如何激发大众的关注和情绪共振,满足用户更具全面性、体验感以及生活化的运动营销需求。据悉,小红书发起了#以我为名运动主角 的话题互动,通过运动KOL分享他们自己真实的运动故事。

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图 | 千瓜数据

李宁合作户外达人@朱雅菲是小泡饭✨发布笔记《记录一些鲜活的时刻(环球骑行版)》,内容以:人活着,不就是为了这一个瞬间嘛?引发情绪共鸣,分享自己的骑行经验,产品以“骑行好搭子”的身份植入。千瓜数据显示,笔记互动量破5W,点赞数超出达人平均水平650%+,数据表现良好,内容形式值得品牌方借鉴。

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图 | 小红书

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图 | 千瓜数据

总结

现阶段来看,品牌营销视角正从专业运动场向大众运动生活场延伸,触及人群更加广泛。如何更好地感召沟通大众群体,表达品牌精神,丰富品牌内核,从专业运动到大众运动生活形成“涟漪式”精神共鸣,值得深思。

内容概要:本详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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