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[seo分析报告]即时分析报告

作者:八月      发布时间:2021-05-17      浏览量:0
一、分析报告目录: 一、立即A

一、分析报告目录:

一、立即AARRR模式

1.1获取:

广告:快乐大本营,看完瞎等。

H5传播:世界杯活动,爱逃游戏等。

应用市场:SEO

1.2主动:

个性化推荐

高质量的内容和评论

运营活动:世界杯活动,超级拧蛋,三人匿名聊天等。

1.3保留:

用户进入APP选择喜欢的内容(解决新用户冷启动),然后根据用户选择的内容进行个性化推荐。

细分主题:粒度很细,可以形成更精准的用户画像,从而推荐更精准的内容(可能后面会实现)。

创建主题:用户使用跟踪机器人创建主题,更贴近用户,使主题更有创意。但是,为了保证主题的质量,需要先获得批准。

健康的社区环境:健康的社区环境是保证用户长期参与社区内容建设的关键。哔哩哔哩严格控制用户发送弹幕的权限,让弹幕始终保持高质量水平,不断吸引更多人参与;相反,直播行业喜欢请一些水军带节奏,刺激用户发弹幕,让直播室看起来很有活力。但是这些水军的节奏方式通常会使用一些庸俗的手段,导致出现“关掉弹幕,保护智商”的口号。

引入社交关系:让用户在一个工具级偏的产品中有更多自己的社交。社交产品的两个最重要的属性,“记录和分发”是开放的。记录(即让用户产生一些独特的内容,而分发是用户之间的交流方式,无论是熟人之间的信息分发还是熟人与陌生人之间的信息分发。当记录和分发同时运行时,这种产品会导致用户在转移同类型产品时产生巨大的成本)。

1.4收入:

广告活动:如《第五人格》精彩主题

广告题目:比如“帮助马上做大做强”(哈哈哈哈),可能是一种马上实现广告的方式。

1.5自传播:

把图片作为表情转发给微信好友(这个功能很棒),但是奇怪的是图片上没有即时水印。是因为眼前的版权问题吗?在本周的更新版本中,用户发送的动态信息保存后会添加即时水印。

借助高质量的内容,用户可以自发传播,通过口碑传播

二.直接生态学

2.1平台侧:

2.2大v侧

由于即时主题模式,大V要想大规模制作内容,组建自己的粉丝群体,难度相对较大。

眼前的重点是主题,但内容制作成了次要因素,使得大V很难获得流量,无法很好的实现。没有好的实现,大V是不会主动长期输出高质量内容的。

2.3用户侧

平台的精细化运营让用户对内容质量更加满意

马上采用主题模式,用户的忠诚度是对眼前的产品本身,而不是对平台的大V。

添加评论和热评后,用户的交互变得更加活跃。

随着社交元素的加入,运营也退出了很多社交活动,使得用户之间的联系更加紧密,培养了很多忠实用户。

立刻给了用户很大的选择。比如精准推送,甚至世界杯这样的活动都给用户一个切换。

3.眼前的小问题和优化

3.1世界杯活动优化:

活动目的:主动和新

活动方式:通过小测验,生成两个列表进行奖励发放;奖项通过邀请新用户生成邀请用户列表来分发。

人眼观察:参加冠军榜一般;不过毒奶榜单的参与度还不错,社区相关话题也不少,但是大众奶榜单的参与度一般。

优化方案:将冠军榜的比赛改为抽奖,通过猜测点数对冠军榜进行排名。但是活动从开始到结束的时间太长,也就是给用户的反馈时间很长,所以参与度不高。(根据直播平台的活动体验:抢单活动是用户第一天或者第一天马上发现这个活动,用户参与度会很高,其次是活动最后一天的抢单活动,中间时段比较平静,所以个人观点是这里的抢单活动不太适合作为推广的一部分), 因为彩票可以迅速地给用户一个关于你是否中奖的反馈,并且用户可以高度参与活动。 并且为了提高中奖概率,他更有可能为了增加自己的抽奖次数而分享即时,但缺点是抽奖预算可能更高,如果用户继续不中奖,用户可能会失去兴趣。因为门槛低,只要用户继续反向操作,毒奶单就可以大概率进入奖励范围,所以被保留。

3.3推荐消息重复

当用户多次刷新时,可能会遇到重复内容(我的使用情况是遇到多次,重复发生的时间在第一次看到的一天之内),所以需要优化时间算法。

四.其他奖励项目

4.1社会账号:

直接ID:发挥你的才能

知乎主页:http://t.cn/RtlPLAB

4.2机器相关建议:

推荐和搜索的区别:搜索是用户主动触发的,意图明确,可以根据用户需求准确提供内容;但是推荐是被动触发的,我们实际上并不知道此时此刻(当前场景下)用户需要什么。

在用户已经选择的内容中做推荐,会提高用户的跳出率。今天的头条一开始在一篇文章里做了很多内容推荐,后来控制了推荐的数量。

基于内容属性的推荐:如果用户当前浏览的内容不是用户的菜,那么基于用户当前浏览的内容的推荐就是伪命题。比如网易云音乐,我有时候会因为一时的特殊场景听一种歌(比如看书的时候听纯音乐)

,但是当我想仔细享受音乐听一些流行歌曲时发现,网易云音乐基于我的内容浏览行为给我推送了大量的纯音乐内容,这就是不合时宜的。

基于用户画像推荐:根据用的行为数据产生的兴趣标签推荐。但不是所有的用户行为都能建立用户画像,而且新用户是没有行为数据的;用户画像还会随着时间变动。

协同过滤推荐:根据用户行为及其周边的用户行为的协同行为,比如根据两个用户的行为,去构建相 关关系,从而判断用户之间的相似程度,把相似用户的行为推荐给当前用户,这就是协同中典型的基于用户推荐。但应该如何去限定这个周边的范围呢。与基于用户画像的推荐对比,这种推荐有一定几率可以发现新物品,即并不严格依赖用户的兴趣。

马太效应:越推荐越热,越热越推荐,最后推荐就会集中在少部分内容上,推荐效果就会减弱。

AB测试:核心的考核标准就是点击率,流量分为AB两类,A流量走原始的旧模型,B流量走新模型。我们会同时有十多个甚至是几十个新模型在同时实验,每个模型调整的因子都不一样,最终选择最适合的因素进行调整,达到效果最优。