[Note]導入網頁的七大罪惡 : 7 sins of landing pages

本文探讨了LandingPage设计中常见的七大错误,包括不清晰的行动号召、过多的选择、要求过多的信息、过多的文字、未兑现承诺、视觉干扰及缺乏信任感,并提供了改善建议。
我們在"搜尋引擎行銷 : 說故事與Landing Page"已經說過, 關鍵字廣告在搜尋引擎行銷裡面就必須要知道如何說故事, 也就是導入的Landing page要如何讓網友在短短幾秒內, 感覺到你要傳達的故事, 很多關鍵字廣告的導入網頁就是企業首頁, 是大錯特錯的! 除了這個之外還要注意什麼呢?

這篇文章"7 deadly sins of landing pages Recap from SES Chicago"把Landing Page的七項錯誤(說是罪惡好像會抓去關的樣子...)表示得很清楚 ...

An unclear call to action 讓使用者不知所以: 讓使用者點選進入導入網頁後, 不知何去何從

Too many choices 內容有太多選擇: 使用者點選進入導入網頁後, 還有一堆選擇...如果真的必須要使用者選擇, 必須很明快的分類清楚

Asking for too much information 要求太多訊息: 如果使用者必需提供許多資料, 準會讓使用者離開

Too Much Text 太多文字: 大多數人都不喜歡先閱讀一堆文字來瞭解你要說什麼

Not keeping your promises 未能信守諾言: 如果你的廣告文字是"全館六折", 使用者不希望進入後看到的是"買滿3000享六折"

Visual Distractions 視覺分散: 不要自以為是的加入太多會分散注意力的元素

Lack of Trust 缺乏信賴: 如果你是非知名品牌, 應該很清楚的讓使用者很快的產生信賴

如下圖, 使用Client Logo來讓使用者產生信賴....但要求輸入Name,Email,Phone, 資料似乎太多, 如果只要求輸入Email, 然後再詢問是否願意填寫Name,Phone, 如果使用者不願意填, 至少你已經有Email
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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