网络营销的长尾

做网络推广、营销已经好几个月了,最近有两个实习生重复着和我说一件事情,就是为什么在营销的时候范围要扩得这么大呢?象百度雅虎等一些信息聚合出众的平台能够显著的带来流量,为什么还要在一些非常低端甚至人气非常低的论坛以及网站做推广呢?实习生固然是实习生,但是却引出了一个问题,低端的推广环境下究竟应该不应该做推广。


Chris.Anderson的《长尾理论》便是对上面一系列问题的最好解答,或许“长尾理论”只是单纯地电子商务上的应用,但是在网络ying营销环境中同样能够发挥其理论的实效性。其主要表现在以下几点:


一、受众范围扩大

曾 经我将几十个热门数码论坛收集起来,统一地做了一个和数码毫无关系的一个推广营销,第一天我发现从这些数码网站来了一个流量,我很失望,第二天发现又来了 一个,第三天也来了一个。一个星期下来,几十个论坛共来了不到十个流量,但是我的效果已经达到了,我将我的受众面扩大了,即使是数码类的发烧友也能来我这 个毫不相干的网站,就是一种成功。并且直到现在仍然每天有一两个来自这些数码论坛的流量。


二、搜索引擎包容性

这个“长尾”体 现搜索引擎的收录量。我将我所营销的网站的主要关键词或者名字放进推广文案中,我营销到的点越多,我所营销的网站被搜索引擎的收入量也越大。常常会发生这 样的情况,搜索自己网站出来的是对方网站中关于自己的关键词,这就是SEO的功能,同样的我将关键词的范围扩大,我所得到的搜索量也增大,这些是在与VC 谈判时很好的筹码。


三、低端长尾的群聚性

众所周知,网络的一项非常有价值的东西便是它众多的包容性,而这种包容并非是单纯的 热门,众多冷门的聚合产生的效应仍然是一个热门效应或者有可能超过前面的热门。我分析了一下营销网站的流量,有众多的只有1-2个流量,但是这些来源非常 地多,把他们加了加算出来其实流量已经超过了排在第三位的来源。


四、时间的延续性

一个营销的贴子放在某个低端论坛,贴子 可能几个月没有人看,或许营销的人发现这个贴子没有价值,其实好多来源就是从这些几个月前发出的推广来的。横向的推广一方面是为了受众面的扩张,另外一方 面就是为了一个时间延续之后仍然能有稳定的流量,网络营销的效应不是即时的,即时的就不是互联网了,互联网的价值就在于信息的长期保存性以及可被发现性。


网 络营销的研究没有一个具体的实例,只能靠不断地去积累,并且一切网站的发展都是由最低端的营销开始的,谁都不能避免(少部分例外),其实网络营销的每一步 都包含了“长尾理论”,对于刚从事互联网营销的人有可能不是很能接受,感觉营销工作枯燥乏味,或许没有成就感,但是随着时间的推移这种长尾效应便能真正显 示出来。

 
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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