果然,B站也开始油腻了!

B站青年节演讲营销分析

点击蓝色关注,回复“1”获取知名互联网公司职级

这是我的第74篇原创文章。

昨天开始被何冰老师的演讲视频刷屏了。我有6000(2个微信)多人的朋友圈,转发这个很多,但是大部分是70,80后,95后基本很少转发。

我也是来表达自己的观点,欢迎你的讨论。

1、首先这是一次成功的营销,看下这个视频的播放量和评论、和转发数就知道了。

2、为什么选择在5/3日?做运营的都知道有些话题需要预热,这是一次提前安排好的+5/4青年节+大家都有时间看视频+讨论的运营。

3、为什么转发和传播是70后和80后居多?这是一次首先设计好的大规模营销活动,他的本质是想你安装一个B站app,不是让你装B,他针对的用户群体当然不是他们已有用户的群体,本质要找增量用户,而非存量用户的运营。

为什么要找新的用户群体呢?我想有一个原因是之前索尼投资4亿美元,拿到资本总要先做点事吧。可能是资本注入之后,营销团队的KPI,你觉得呢?

4、为什么观点会有分裂?无论你怎么做,都会有人来揣测你的动机。其实对错不重要,我们看到一个事物是多面的,你可以表达不喜欢,他可以表达喜欢,这种争议性的话题就是策划者成功的地方了。

5、很多人说B站想拉拢中年人来,我觉得这个思考是对的,我在饿了么或者贝壳找房待过,找新的用户增量和新业务探索永远是不变的战略。当然这里的决策本质是——之前的用户增长或者业务增长出现乏力的时候。

当然B站平台良好的氛围和学习环境,对新来70,80后的用户也是需要时间来筛选的。

6、撬动用户互动参与有八个指导原则,分别是:物质激励、概率性事件、猎奇的可能性、营造强烈的情绪和认同感、赋予尊崇感、通过对比营造超值感。很明显这次用了70,80后营造强烈的情绪和认同感。

通常大道理教育人在学校我们会听,到社会上之后我们听的少了,若是有经历失败或者相同挫折的人,他们的认同感就上来了,这些不断背景音乐+演讲的情绪,让你总想做点啥,这不就有了大家的传播和讨论,并最终下载app么?

7、最后说一下什么样的演讲才可以打动人?

我觉得第一真诚,简单易懂;

第二是观点明确和理性直接;

第三是善于使用比喻等修辞手法,这是善于表达的人必须使用打动人的杠杆。

8、好的演讲必须要讲故事还要讲平凡人的故事,人类天性就喜欢听故事,但是讲好一个故事核心有三点:有时间流动(连续性),有高低变化(起伏),鲜明的传达信息(抛光效果)。

你再去看一遍视频,看看是不是这样的?最后军哥祝各位54快乐。


写在最后

以上就是今天要聊的全部内容!

综上,看起来是一次营销,是中年人的油腻,是在讲平凡人的故事,其实不是!

这背后我猜是——资本注入之后的系列动作之一而已(后面还有更多)。

答应军哥,不要让自己珍贵的眼泪轻易掉进资本的漩涡里,好吗?欢迎不同意见和评论。


公众号对话框回复w,获取微信与我建立连接和互动。

另还有高质量技术、产品、技术管理群,帮你长见识「快速成长」。

另公号下方菜单:我的服务-》提供个性咨询服务。

-------

以往热文推荐:

10年技术管理经验之人才篇,拿走不谢!


更多精彩,关注军哥公众号,一起学习、成长

▲ 长按关注军哥手记,一起学习、成长


  合作咨询  | 转载开白

请公众号后台回复 合作或HZ

长按识别下方二维码,和200+位高质量朋友

一起提升架构、产品、技术管理等认知升级

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值