怎么看陌陌新推出的陌陌现场呢?


@贺波
陌陌官网上的四大业务体系中有:网络表演和陌陌音乐,这两大类同属于才艺表演,而从官网首次公布的财报分析报告中,唐岩说:“我也很高兴地宣布,我们很快就会向广大的陌陌用户发布“陌陌现场”功能。这一互动音乐直播服务将为我们用户在平台上彼此连接、交流沟通创造一种全新的方式。同时,它也会丰富陌陌平台提供的内容,从而帮助我们提升用户粘性,带来新用户。” 

这些数据足以支撑陌陌去做一些解决平台用户场景交流的事情,而借助陌陌现场这样一种直播形式去创作新的用户场景必将带来大量的用户。而就在前头的官微上所宣传的数据看,新用户参与度并未有那么的高。 

但这个并不影响陌陌平台自有用户的参与和活跃。如任贤齐的见面会158W的星光值和4.8W的订阅。当然这里我们可以看出陌陌本身的活跃度其实还是不错的,预计后续的一些直播的爆发力会比较强。 

战略层:跟明星互动的现场 

三石在其二季度的申明中说:“接下来,我们会继续优化现有的产品功能,并创造更多社交场景,以降低用户,特别是新用户,在陌陌上的沟通障碍。这些探索对于不断实现目标用户基础以及未来平台规模的增长至关重要。 

社交场景:线上的场景与线下的场景结合,是我最初猜测的一种模式,但是知道参与了陌陌现场的内测体验后,猛然间发现陌陌现场并非是一种全线上线下的模式:与明星的互动主要来自线上,线上用户通过赠送虚拟物品和弹幕来达成互动的构成和场景的构成。 

虽然类似秀场和9158这类美女主播的模式:打赏,但其场景更加高雅和更加具有品质,所以从战略上已经脱离了原有秀场模式。 

范围层:连接明星和粉丝,连接粉丝和粉丝 

陌陌现场中,歌手将根据实时对粉丝的点评、意见和送礼物等行为作出反馈,调整歌单。喜爱同一个歌手的粉丝之间可以互相聊天、互加好友、组建粉丝联盟等。 

1、明星和粉丝之间的连接 
赠送虚拟礼物,粉丝榜单 

2、粉丝和粉丝之间的连接 
粉丝留言,弹幕,建群 

框架层:直播互动 

直播排期页:用户可以根据直播排期来预约自己所喜欢的歌手明星的直播,且可以收到直播开播的提示。 
1、资源公告位 
2、直播列表 

直播详情页:预约后用户可以查看明星的彩排或前期直播回顾,并进行相关的互动。 
1、文字聊天:呐喊(付费),发文字 
2、送礼物 
3、掌声:付费 
4、直播互动数据量:在线粉丝数、明星LBS信息、星光值 

全屏直播页:全屏操作在于可以深度体验直播的视听效果,而弹幕的形式是陌陌用户角色所决定的一种互动体现。 
1、送礼 
2、弹幕 

表现层:简单的UI 

陌陌现场入口: 
粉色icon,吸引女性用户 

现场直播页:三层结构 
A:视频区: 
播放器操作:全屏,分享,关闭 
明星信息:明星LBS,关注 
在线信息:粉丝在线数据 

B:数据区 
星光值:粉丝送出的礼物总量所对应的星光数 
星光榜单:本场榜,同城榜,热榜,在线观众 

C:互动区三个Tab横向排列: 
聊聊:点击聊聊弹出文本输入框,可以进行呐喊的付费操作,而呐喊可以直接投到明星现场的弹幕强上。 

送礼物:1RMB = 10 陌陌币 
免费礼物:鲜花(免费) 
1陌陌币礼物:掌声,该吃药了,给力 
19陌陌币礼物:我爱你,棒棒糖,润喉糖 
99陌陌币礼物:金话筒,小天使,钻石 
199陌陌币礼物:电吉他,钢琴 
520陌陌币礼物:皇冠,奖杯 
999陌陌币礼物:跑车,游艇 

陌陌现场用户互动流程 
 

陌陌现场之我观 

总评: 
轻量级别的LIVE SHOW插件 

优化: 
1、优化在线粉丝的数据结构:LBS直接显示在聊聊区,增强粉丝之间的互动及粉丝场景的钮扣链接 
2、分享至附近的动态,激活线下抱团观看氛围。 

-------------以下为完整图文分析------- -------------方便大家分享------------ 
 

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【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多目标优化、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。文章还提到了多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为多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多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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