视频号直播会让小程序陷入消亡的窘境吗?

本文探讨了视频号的兴起如何推动小程序发展,强调了视频号与小程序的互补性,尤其是在直播带货和营销传播中的融合,认为两者相得益彰而非竞争关系。

当前微信直播圈中,最受关注的无异于视频号。与其他已经发展成熟的直播平台相比,视频号目前的发展时间还不长,想要把握直播风口的人,还可以入局视频号直播。但有的人认为视频号的出现,会让小程序陷入逐渐消亡的窘境。

为什么这么说呢?微信本身就自带12亿流量,微信频频重点关注视频号直播,除此之外,公众号、小程序、企业号等产品都是紧密相连的,现在加上视频号,微信生态变得更加完善。

众所周知,众多企业/商家在小程序上或多或少都会带有商城功能。而视频号也可以关联小程序,这不就是直播带货吗?毕竟视频号为小程序提供了一个流量入口,让直播带货更加便捷。

不仅仅是直播带货,企业/商家还可以在视频号中做直播营销。基于流量共享,直播营销时,企业/商家可以通过一系列的营销插件来实现社交裂变传播,还能将更多视频号的流量导入小程序的私域流量池当中,反之小程序的流量也可以反哺视频号,在此过程中,企业/商家只需要打造优质的内容来留住这些流量。

综上所述,视频号的出现,不仅不会让小程序消亡,还能推动小程序的发展,一举两得。现在大家要思考的是如何在直播风口中,将视频号直播与小程序更加完美的结合在一起并提高转化率呢?对此,你怎么看呢?

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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