评论:“淘宝式炒作”可以休矣

文章批评了淘宝采用虚假和恶性炒作手段来提升自身形象的做法。指出淘宝存在数据造假、误导消费者的行为,并通过攻击竞争对手来吸引公众注意。
http://www.sina.com.cn 2004年07月12日 12:46 ChinaByte
 

  文/天空乱蓝

  自封中国第一的淘宝在炒作,如果你最近关注过电子商务,这个结论应当是毫无疑问。炒作这个词本来不坏,但所谓“淘宝式炒作”却有两个绝对算不上优点的特点:虚假炒作和恶性炒作。

  所谓虚假,说的是炒作的内容本身站不住脚。别人炒作多少有些根据,淘宝却是完全根据主观需要,打哪儿指哪儿。姑且相信淘宝的官方数字,2003年11月13日该网站已经有

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用户16万,在线商品25万;2004年4月20日的报道称其用户数160万;7月7日的新闻稿中未提及其用户数。相对应的数据是截止2003年底易趣拥有注册用户数430万。未知马云在上海说淘宝和易趣各占中国半壁江山,从何谈起?

  是了,热捧金庸著作的马云大侠曾经说过,“我是韦小宝模式,土洋结合,不管拍卖还是一口价,怎么方便就怎么交易。”——看明白了么,这就是淘宝的做事方式,只要为我所用,数据和比例那是想怎么说就怎么说,反正老百姓又不懂。

  当然,以韦爵爷的绝顶聪明,他是不会说自己不占优的商品交易总额和商品成交率的。那好,咱们就说说淘宝最爱说的人气排行。淘宝号称国内C2C人气第一。可是注意Alexa的相关数据就会发现,在页面浏览量暴涨的同时,每个用户的浏览页面数也在飞速下降,平均每个用户仅浏览1.8个页面。作为一个拍卖类电子商务网站,天知道淘宝用户开1.8个窗口能买卖得成什么?

  其实奥秘就在淘宝号称每天投入100万的广告上,与绝大多数做法不同,淘宝在china.com 、mopsite.com、5460.com、cnbb.com.cn、7t7t.com、7k7k.com 、tt78.com等网站投放的弹出式窗口竟然直接指向其自身的URL,用户无需点击即算做一次浏览。也就是说,如果谁以这种方式购买了新浪首页的弹出式广告,那保证ALEXA当天给你显示和新浪相当的访问人次。可这样弄来的流量淘宝虽然好意思说出来,你又敢相信么?

  2004年5月18日淘宝称网站技术调整,从很多网站上撤下广告。当日“覆盖率”从原来的近20000跌至5000不到。业内人士质疑“淘宝数据做假,误导消费者”。2004年6月26日淘宝宣称:电子商务网站CISI人气榜——淘宝网跃居排行榜首位。操作手段与一个月前雷同。让原以为它不会故伎重演的人们瞠目……

  所谓恶性,说的是炒作目的让人生疑。有些企业的风格是“你好,我要比你更好”;淘宝不然,是“我不好,你也别想好”。从一开始,淘宝就明白,要博得眼球,最好的办法莫过于骂人,要骂人,就要捡最大个的骂。于是,易趣、新浪、雅虎等国内外大腕就成了淘宝的Mr. Right,言必直呼对手大名,天下不乱誓不罢休。

  2003年11月,成立不足半年,用户不过十几万的淘宝开始大谈易趣“封杀”其广告投放,欲博得媒体和公众同情;

  2003年12月淘宝因推出的“巨奖POLO轿车”的活动涉嫌不正当竞争而遭到杭州市工商局立案调查,特意撰文指易趣是幕后黑手——明明是自己违反了《反不正当竞争法》的规定,偏偏强迫把不相干的易趣拉进来“陪同作秀”;

  2004年4月20日淘宝发出声明“正当竞争 规范经营”直指雅虎与新浪新成立的“一拍网”抓取其网站商品数据以及淘宝网卖家的资料。一拍随后对淘宝发出的声明回应称属于正常的数据检索,并质疑淘宝自导自演了这场“眼球闹剧”;

  2004年5月13日易趣取消买家限制,淘宝当日迫不及待地宣称创出C2C日访问量新记录,并称其用户覆盖率已是中国第一,超出对手20%……

  淘宝这个“有故事的公司”,故事还有太多,但原则只有一个,那就是无事不可炒作,无时不可炒作。自己永远是正当竞争,别人永远是不规范经营。

  也许有一天,业内会专门出现一个词汇,就叫做“淘宝式炒作”,用来形容那些虚假或恶性的企业自我炒作。也好,到了那时候,企业打嘴仗就简单多了,一句“你怎么跟‘淘宝’似的……”就是对对方最大的侮辱啦。

  可说实话,这样的词汇出现可真不是什么好象征,因为这样的炒作出现在哪个产业,哪个产业恐怕就离灭亡不远了。尤其是中国的电子商务,本来群众基础就比较脆弱,传统产业还心存犹豫,站在边上等着看笑话呢,自己先打起来多没意思。我看好中国的电子商务,还想着过几年上网买菜呢,为了这个小小的愿望,就让我说一声吧:“淘宝式炒作”可以休矣!

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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