twitter是典型病毒式营销的好平台

Twitter作为病毒式营销平台
本文探讨了Twitter如何成为理想的病毒式营销平台。基于六条病毒式营销原则,Twitter通过免费客户端工具、易于传播的特点、利用用户的社交网络及资源等方式实现了快速传播。未来可能为商业用户提供更多营销工具。

    先来看看病毒式营销的六条原则:

1.赠送产品或服务

2.让别人毫不费力地传播

3.轻而易举地由小做大

4.利用共同动机和行为

5.利用现有沟通网络

6.利用别人的资源

自从twitter之开放了api之后无数客户端出现,就比如说twhirl,或者twitterfox。这类工具现在看来,都是免费的,估计以后也不会收费,而采用其他商业模式创收。

 

传播起来相当的方便,别人使用这些东西的时候会不经意间就充当了它的免费推销员。一个简单的from※※※也不会使人反感。

 

当用户以几何级数级别上涨时,这些客户端也并没有什么影响。反而是twitter有点受不了了,修改了api防止客户端无休止的查询。

 

是什么驱使着人们上twitter呢?是交流的愿望,是沟通的需求,这样有什么能比一个方便简单的客户端更好的满足人们简单的愿望呢?可以说客户端是twitter理念的延伸,客户端使twitter更加成功。

 

twitter本身就是一个web版IM。广大的用户群和人际网构成了当今互联网数一数二的沟通渠道,在孟买发生恐怖袭击之后就有不少人通过高级查询查询孟买附加的用户来得到实时新闻。yahoo裁员的时候我们也从twitter得到了现场直播,twitter正在成为一种新兴的媒体,sns以及通讯录。

 

在twitter上利用别人的资源更是简单,右边的列表很容易将人们链接至好友的好友。而一个简单的@符号又使得于好友间的联系变的那么的简单。

 

综上所述,twitter是一个很理想的病毒式营销平台。估计twitter今后会为企业级用户开发更加便捷的营销工具。

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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