出奇制胜:淘宝推广手记

淘宝推广实战指南
《出奇制胜:淘宝推广手记》
基本信息
作者: 佟国金   
出版社:电子工业出版社
ISBN:9787121207709
上架时间:2013-7-29
出版日期:2013 年8月
开本:16开
页码:232
版次:1-1
所属分类:经济管理 > 市场营销 > 营销(渠道/案例) > 战略/策略/技巧
经济管理 > 经济/经济学 > 各行业经济 > IT行业 > 电子商务
20130730170429671
更多关于 》》》《 出奇制胜:淘宝推广手记
内容简介
    经济管理学书籍
  《出奇制胜:淘宝推广手记》针对很多中小卖家的问题,围绕引流的问题展开讨论,从最基础的免费引流方式到最终的付费引流入门。推广方法跨度从一元拍到直通车,流量变化从0到3 000。在讲解推广方式之余,又投入了大量的文笔来探讨如何掌控自己的生意,而不是随波逐流。做到真正让读者学会营销而不是简单地介绍某一个推广工具。同时教授读者如何去把准淘宝和消费者的“脉”,以便在变化中有所收获而不至于被淘汰。
   《出奇制胜:淘宝推广手记》针对淘宝网,适合所有初级卖家、网络创业者以及在网络店铺运营生意中遇到瓶颈并想要有所突破的中级卖家。
目录
《出奇制胜:淘宝推广手记》 
第1章 “马太效应”下的自身瓶颈
(一)突破并不难,难的是找到瓶颈
(二)内部瓶颈
(三)外部瓶颈
第2章 神奇的“战车理论”
(一)内在因素 11 
(二)必备技巧 17 
第3章 基础流量拍卖会之准备篇 21 
(一)拍卖前的学习 23 
(二)拍卖前的换位思考 25 
(三)思考拍卖的方向 26 
第4章 为拍卖设置一个“目标” 29 
(一)利润(以利润为基点的拍卖技巧) 30 
(二)新品收益(以新品收益为基点的拍卖技巧) 33 
(三)爆款(以爆款为基点的拍卖技巧) 36 
(四)流量(以流量为基点的拍卖技巧) 37 
(五)清仓(以清仓为基点的拍卖技巧) 37 
第5章 拍卖流程的优化 39 
(一)选品 41 
.(二)优化 42 
(三)实施 46 
(四)服务 47 
(五)铺垫 48 
第6章 拍卖的优化思路及弊端的降低 50 
(一)优化思路 51 
(二)降低弊端 60 
第7章 王之“天、地、人”理论 63 
(一)淘宝卖家的“天”理论 68 
(二)淘宝卖家的“地”理论 73 
(三)淘宝卖家的“人”理论 77 
第8章 淘宝营销之塔 81 
(一)小卖家的引流模式 83 
(二)目标客户群的确立 84 
(三)系统的营销布局 86 
(四)学以致用 88 
第9章 淘宝seo优化 92 
(一)优化前的思考 93 
(二)淘宝seo优化思路 105 
第10章 引流和降低流量成本 118 
(一)流量的引入 119 
(二)流量成本的降低 122 
(三)案例分析 127 
第11章 店铺活动体系的建立 131 
(一)活动布局 133 
(二)目标客户 140 
(三)策划评估 143 
(四)实施 148 
第12章 打造专属直通车系统之认知篇 151 
第13章 打造专属直通车系统之选学 164 
第14章 直通车选品的三级策略 177 
(一)产品的初级筛选 179 
(二)产品的中级筛选 179 
(三)产品的终极筛选 181 
第15章 直通车选词背后的秘密 186 
(一)选词(直通车的海量选词技巧) 188 
(二)关键词的核心优化 195 
第16章 直通车主推产品的选位及选修 200 
(一)选位(爆款产品展现位置的选择) 201 
(二)选修(直通车的后续优化方法) 210 
后 记 216
图书信息来源: 互动出版网

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深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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