​如何在流量闭环的大环境下利用大平台做好流量?

在流量闭环的大环境下,普通人可以通过成为首批尝试者,研究平台规则来在大平台上做好流量。例如,了解平台如喜马拉雅的规则,利用其机制提升曝光。同时,要学会顺势和借力,利用淘宝、抖音等头部平台的流量,制作优质内容并进行有效传播,以达到快速触及大量用户的目地。关键在于与平台保持一致的价值观,避免违规操作导致流量流失。

各大平台流量闭环已然成了一种趋势,普通人该如何在这种大环境下做好流量成为了很多人要解决的问题。今天萃见就和大家聊聊如何在流量闭环的大环境下利用大平台做好流量。

 

对普通人来说,公域流量如何做大做强,如何在公有流量池中薅流量,可谓是重中之重。公域流量就像水龙头,要源源不断给私域流量灌水,才能双剑合璧。

1.在大平台上做好流量

1)做第一批吃螃蟹的人。有多少人在感慨,如果当年我xxx,现在早就xxx了?且看App下载排行榜前二十,典型的像早期的微信公众号,淘宝店,拼多多店,等等就是活生生的例子。

2)在平台做流量的时候,要学会研究平台规则,研究平台潜力和特性。研究规则,找出漏洞,就是自己的时机。比如音频引流,分析喜马拉雅平台的规则可以知道,在主播中心签到几天可以升到v2,就有新手推荐资格。平台都有必爆的玩法,感兴趣的可以自己去研究。

2.学会顺势和借力

当下的情况是几大巨头占据着PC、移动端的头部地位。除了它们以外,另一些在当今互联网世界占据主流和一线位置的企业,在风投资金的支持下,也开始瓜分头部世界。对于新创业团队来说,越来越难以挤入“头部”位置。

小民众想挤进头部位置几乎是不可能的,那我们就要学会在巨头上面生存。对于我们而言,这才是机会。头部平台有着巨大流量,他们已经把本来分散在各个地方的流量,通过互联网聚集在一个平台里,仿佛就是为这个平台大大小小的团队所提供的燃料。

 

所以为什么在淘宝开店,在百度做竞价,抖音投放能做起来,就是借助了平台的流量。在头部世界里,小团队能借助平台力量更好的发展。只要你能做好内容做好传播,甚至可以迅速触达数以千万计,甚至亿计的用户。

另外我们要做的,是借助巨头流量,站位很明确,我们只是在规则之内借助,而不是夺取,所以我们的所作所为要顺应平台发展,并且是能给它带来好处的。这样才能顺势而为,长远发展。

你要和平台保证价值观是一致的。比方说,有很多产品靠钻平台的空子搞到了流量,然后又天天担惊受怕,怕平台会反过来再封他们。这样的人总忍不住不断地刷手机,看他们的流量是不是还在,看账号有没有异常,别突然账号就封了,或者是把流量归零了。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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