回归即登顶社交应用排行榜,多牛传媒开启人人“第二春”

人人V1.1.0公测版于2019年12月30日正式上线,标志着在被多牛传媒收购一年后,人人重新进入校园社交市场。凭借其庞大的用户基础和多牛传媒的社区运营经验,人人App在短时间内迅速登上社交应用排行榜榜首。

经过两个多月的小范围测试后,12月30日,由多牛传媒全新打造的人人V1.1.0公测版正式在苹果、安卓应用市场上线。这意味着,在2018年年底被多牛传媒收购后,时隔1年,“人人”重新回归校园社交市场。

回过头看,在人人“缺席”校园社交市场后,仅仅在2019年,无论是初创公司还是腾讯、字节跳动等各大互联网巨头都在争先恐后的入局校园社交赛道,校园社交领域重新成为新的风口。

风口已现 赛道竞争日趋激烈

根据教育部披露的数据,2019年中国高等教育在校人数已达到3833万人,在线APP校园市场潜力巨大。同时,2019年上海商学院组织的一项在校大学生的全国调查显示,在校大学生年消费市场规模超4000亿元。

种种数据折射出,大学校园既是一个教育场所,又是一种消费场景,这是一个特殊的社区商业和社群商业。他们相对封闭但又希望更开放,这是一个有待开发的特殊“消费社群”。

显然,在校园社交赛道中,近4000万的整体用户规模显而易见的摆在台面上,每年还有近800万的固定新增,用户消费能力毋庸置疑,用户活跃度又站在行业前列。这就解释了为何互联网巨头一同扎堆,争夺赛道话语权的原因。

从京东数科推出“梨喔喔”,字节跳动收购“Biu校园”,阿里钉钉推出“real如我”App,到腾讯重启“朋友”App,2019年的校园社交赛道似乎就没消停过。直到校园社交鼻祖人人正式回归,这个赛道才算是主宾落座完毕,盛宴重开。 

热搜体质的人人 成功打响回归第一枪

作为中国校园社交的鼻祖,人人网曾拥有过鼎盛时期,是校园社交赛道里无法忽视的存在。2011年5月,人人网在纽交所上市,成为百度之后的第二只在美上市的中国概念股,当天收盘市值74亿美元,仅次于腾讯、百度。

2018年11月,多牛传媒以2000万美元现金及4000万美元股权代价并购了人人社交网络的全部资产。彼时,该消息一经宣布,便迅速登上了微博热搜。与此同时,人人网进入了由多牛传媒主导的为期一年多的调整转型期。

在2019年12月30日,经过多牛传媒调整后的人人App正式重新回归的消息,再一次受到外界广泛关注。人人V1.1.0公测版上线短短3个小时,便登上微博热搜TOP10榜单,与此同时“人人正式回归社交市场”的相关话题阅读量也达到2.6亿。

在应用市场上,全新“人人”App也斩获了耀眼的成绩。伴随大量老用户的回归、以及新用户的尝鲜,人人新版本App上线24小时内,即登顶苹果商店免费社交应用排行榜第一,总榜排名第七。毋庸置疑,多牛传媒调整后的新版本,为“人人”回归提供了一个成功的开端。

押宝社交的多牛传媒  开启人人第二春

与新入局校园社交赛道的众多选手相比,人人具备先天的优势。从2005年上线以来,人人积累了2.4亿的实名注册用户、百亿动态和照片,承载了无数人的青春校园记忆。根据人人网最后一次披露的月活用户数据显示:截至2018年3月31日,人人网的累计注册用户为2.4亿,月独立登录用户数约为3100万。

以人人网积累的2.4亿的真实用户为基础,即便只唤醒其中10%,也是一个保底有2400万真实用户的明星社交产品。在流量成本如此之高的时代,这种近乎零成本的唤醒是人人重新崛起的一大利器,也是多牛传媒接手人人的重要原因。

值得注意的是,多牛传媒在并购人人网之前,就成功并购了完美世界旗下的星游传媒,将NGA、电玩巴士、178、A9VG、“大脚”等优质资产并入公司。目前,多牛传媒旗下社区日均用户发帖量超100万,月活2.5亿。对于人人网而言,多牛传媒丰富的社区运营经验显然有助于人人的复兴。

而这,也是多牛传媒押宝人人,切入校园社交赛道的底气与信心。

宣布回归校园社交的人人,正好踩在了风口之上。而能在短时间内吸引业界如此之多的关注,加之多次登上微博热搜,无一不说明这位校园社交市场的昔日霸主,成功打响了回归的第一枪,成为巨头环伺的校园社交赛道中强有力的领跑者。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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