当前位置：网站首页 » 教程 » 内容详情

feed流前沿信息_feed流和千川的区别(2024年11月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

抖音feed流直播间引流是怎样的在抖音直播引流的江湖中，精准定位、内容为王、互动提升、热点利用和数据分析是五大制胜法宝。无论是李佳琦的精准人群分析，乡村小野的真实内容展示，科技达人的深度解析，还是旅行者的异国风情分享，都能为我们提供宝贵的实战经验。掌握这些技巧，用心探索与实践，你也能在抖音的流量洪流中脱颖而出，成为真正的直播高手。

做广告这事还是要尊重客观规律。我把TikTok 上ctr 转化排名前一百的feed流广告全部过了一遍。发现根本不是我之前想的那回事。

#有一种美好叫辽宁# #辽宁好网民守法好公民# “建行这个平台不收入驻费，还能自主发券，真不愧是门店运营的好帮手！App上还会定期发一些优惠券，老百姓得到实惠，我们的生意一定会越来越好。”双十一购物节期间，大连“建行生活”又迎来了一批新的入驻商户，得知平台零抽佣并提供补贴和流量的优惠政策后，商家们纷纷竖起大拇指点赞道。近年来，随着线上消费的兴起，不少实体店家面临着获客成本高、运营压力大等挑战。针对这一问题，建行大连市分行紧跟时代步伐，积极探索数字金融新路径，创新推出“建行生活”平台，迅速吸引了众多商户入驻，一系列帮扶政策也为市民和商户带来了实实在在的便利与实惠。在具体工作中，该行充分发挥“建行生活”载体作用，持续打造717美好生活节、约“惠”周五、找房节、家装节等品牌活动，以权益投入和信贷支持带动平台商户的交易。同时，该行紧跟短视频热潮，推出舌尖餐厅榜单、feed流、达人探店、达人探盘、达人探车等一系列内容化平台产品和运营模式，助力各品类商户品牌推广和交易提升。据统计，自“建行生活”上线以来，大连“建行生活”已服务超100万用户，成为行业领先的金融平台。“作为‘国家队’平台之一，我们始终坚持‘金融为民’的使命担当，积极服务用户、商户和政府等多方生态。大连‘建行生活’一直都是把金融服务实体经济作为根本宗旨，以数字金融为支撑，不断促进高质量发展，为人民群众的美好生活注入了新的活力。”该行“建行生活”业务负责人表示。未来，该行将继续秉持“以人民为中心”的发展理念，深化数字化转型创新实践，不断完善“建行生活”平台的功能和服务体系，全方位提升金融服务的普惠性、便捷性和安全性，以实际行动助力实体经济发展，为区域内市民和商户的美好生活贡献更多力量。

𐟚릋†卡慎投千川，避免被割！ 𐟔 千川，听起来很诱人，但真的适合拆卡吗？ 𐟚렩斥…ˆ，千川是个放大器，它需要你已经有了稳定的人群模型。没有足够的数据和精准度，直接投千川可能会让你一蹶不振。 𐟤” 那么，没有千川，我们该怎么办？ 𐟑‰ 试试随心推吧！它不仅投入成本低，还能快速探索精准流量。 𐟒ᠦ€Ž么投随心推？ 1️⃣ 开播第一天就要投，小额多笔地投，别急着一下子投太多。 2️⃣ 别选系统智能推荐，新账号没有推流模型，所以选达人相似更稳妥。 3️⃣ 通过排品和主播话术，做好付费流量的承接，让FEED流成交更顺畅。 𐟎𝏯𜌥†…容数据决定流量层级，电商数据决定精准性。别再盲目投千川了，试试这些方法吧！

如何用Feed流提升直播曝光和场观？ 1️⃣ 了解Feed流：Feed流是指在推荐页面上能够刷到直播间的一种形式。当你打开定位时，会有一个同城选项，很多用户只刷本地的主播。因此，如果你在同城开播，可能会在推荐页面上被刷到。 2️⃣ 固定时间和频率开播：如果你固定时间开播、固定频率开播并且时常拉满，别人刷到你的频次就会越多。简单来说，所有能够在画面中呈现出来的东西，如长相、妆容、穿搭、表情、背景、灯光元素，以及直播时的情绪、声音、特效音和说话的腔调，都必须吸引用户和游客点进直播间。 3️⃣ 浅层Feed流：当用户看到你的直播间两三秒钟后做出反应，进入直播间并停留，这就是浅层Feed流。 4️⃣ 深层Feed流：深层Feed流的核心逻辑是大数据算法。通过对直播间当前推流的各项考核数据以及账号的标签是否精准，结合用户的喜好、观看直播的时间和行为习惯，包括消费习惯，来进行曝光。 5️⃣ 穿透力：根据浅层Feed流的推送，通过直播状态和画面，针对用户人群进行穿透力，从而获得停留，叫做场观。 6️⃣ 新人技巧：新人最应该掌握的Feed流技巧是：优质画面、打开同城打PK、做连麦、做三稳。这是第一步曝光和场观的关键。 7️⃣ 入场率：一个合格的入场率是5%-10%。反向逻辑来讲，如果入场率低于这个范围，说明你的曝光有问题。 8️⃣ 稳定的开播时间和时长：稳定的开播时间、稳定的直播时长，坚持3小时以上一场直播，全职是6小时以上，可以分为两场。稳定的发布作品也是提升曝光的重要方式。如果在直播4小时的时候选择下播，直播间的场观应该在1万左右，理解为这是直播间的流量流速。

𐟓𑠦Ž⧴↥ed流广告的奥秘 𐟔 在互联网的海洋中，Feed流广告以其独特的魅力吸引着无数目光。那么，什么是Feed流广告呢？ 𐟓š 定义：Feed信息流广告，是社交媒体、资讯媒体和视听媒体内容流中的一颗璀璨明珠。它们以图片、图文、视频等多种形式呈现，通过算法推荐，为用户带来原生体验。 𐟎‰𙧂𙯼š这些广告可以根据标签进行定向投放，实现精准营销。无论是推曝光、落地页还是应用下载，Feed流广告都能根据创意、定向和竞价三个关键因素，为用户带来最佳效果。 𐟒ᠦ•ˆ果广告与品牌广告：在Feed流广告的世界里，效果广告和品牌广告并存。效果广告注重成单情况和转换率，而品牌广告则以树立品牌形象、提高市场占有率为目的。 𐟓Š 数据分析：DMP数据管理平台将分散的数据整合，通过标准化和细分，为广告主提供更精准的营销环境。 𐟓𘠨𝥜𐩡𕯼š广告营销页面，是用户与广告主沟通的桥梁。它们以不同的名字出现，但目的都是为了引导用户进一步了解产品或服务。 𐟔 探索更多：想要深入了解Feed流广告的奥秘吗？那就继续探索吧！每一份数据、每一次投放、每一个创意，都是这个领域不可或缺的组成部分。

字节跳动秋招：痘印电商推荐算法全解析大家好，今天来聊聊我在字节跳动秋招中经历的痘印电商推荐算法面试。整个面试流程非常清晰，主要分为三大部分：代码、项目和场景。下面就详细说说我的面试经历吧。一面：技术大咖的考验 𐟧 第一面主要是技术方面的考察。面试官问了一个LeetCode上的难题（LC871），要求计算最低加油次数。这个问题虽然有点难，但我用了贪心算法加上堆优化，虽然没完全解决，但面试官表示这不影响面试结果。接着，面试官问了一些关于项目的问题，非常细致，主要围绕我的简历展开。内容包括U2I迁移学习、泛化能力以及图学习的方法，比如DeepWalk、Edge和GNN等。面试结束后，大概四五天收到了二面的邀请。二面：业务与技术的结合 𐟒𜊊第二面更侧重于业务方面的考察。面试官问了一个LeetCode上的随机数索引问题（LC398），核心是蓄水池抽样。接着，面试官问了我一些关于项目的问题，包括技术加业务的理解，比如优化目标的优先级、多样性与相似性的取舍以及策略的评价指标等。此外，还问了我之前做广告的经历，重点问了冷启动分侧实验的做法和潜在问题。还好我临时想明白了，回答得还不错。最后，面试官让我设计一个feed流推荐场景，包括模型和部署等。二面结束后，当天就收到了三面的邀请。三面：最后的冲刺 𐟏 第三面主要是算法和项目方面的考察。面试官问了一个LeetCode上的二维矩阵搜索问题（LC240），并问了这个算法搜索步数的数学期望。接着，面试官聊了一些常规的项目问题，没有问太复杂的问题，主要是了解我做的事情。最后，面试官让我给出几种搜索框个性化底词的实现方案并比较。面试结束后，隔一天就收到了HR面的邀请，现在就在等offer啦！希望我的分享能对大家有所帮助！祝大家秋招顺利！𐟎‰

9月douyin起号秘籍𐟔劸月douyin大改后，很多人发现起号变得困难，甚至有人认为自然流玩法已经行不通了。今天，我来分享一些实用的技巧，教你如何在不付费的情况下，通过自然流起号。记得点赞、收藏和关注哦！ 𐟔‘ 重点一：产品决定生死首先，产品是关键。选择一个高客单价的男装产品，这样你的利润空间更大。记住，产品定生死，选对了产品，你的号就成功了一半。 𐟔‘ 重点二：场景决定转化场景溢价非常重要。一个好的场景能大大提高转化率。主播虽然重要，但前两个点做好后，主播的作用就相对小了。 𐟔‘ 建模：核心问题不管你是老主播还是新主播，9月后的核心问题就是建模。第一天开播如果不付费，基本上不会有feed流推送。建模就是让douyin知道你的直播间需要什么样的人群，比如性别、年龄、地域、消费能力等。有了模型后，才能更好地成交和起流。 𐟔‘ 第一场：流量烦恼大家都知道douyin会把各种兴趣的人推到你直播间，导致秒退秒出。点对点也非常难。那么，我给出以下几种方式：一直点对点+塑造产品：靠运气抓住意向用户，保证标签精准度。开始给互动后试探价格能不能接受下单。如果感觉价格转化不了，就去高反让他拍了退给他送礼物，或者收到货退。鱼塘：用家人的douyin（有电商权重的）去养标签。直播前和自己的直播号一起去看对标类目，开播刷进去补单就能养成标签。小店随心推：适合新人主播。平播投对标就可以成交，等自然流权重起来就可以。 𐟔‘ 第二场：小极速流第一场按我的要求做到后，大部分账号第二场就会开始来小的极速流。账号可以顺利起号。螺旋第一场的Gmv、千次、在线层级、场馆：不用超过太多，避免第三天螺旋不上去。关注我，继续发后续内容哦！

6天直播翻盘秘籍：自然流量的终极攻略在短短的6天内，我如何将一个直播间的流量从下滑到正向增长？全程没有使用任何付费推广，完全依靠自然流量。以下是详细的操作步骤和结果分析：第一场直播：试播与找问题 𐟕𕯸‍♂️ 操作：进行试播，找出直播间的问题，第三方配合提升口碑分，并加入福利品。结果：流量一波流。分析：由于口碑分低，流量泛化；主播在发放福利时没有及时观看大屏数据，错过了最佳时机。第二场直播：重新排品与粉丝群预约 𐟎 操作：重新排列产品，少量粉丝群预约，开播后20分钟内发放福利，要求主播关注节奏。结果：流量一波流，但前半小时流速下滑曲线变慢。分析：开播第10分钟接住了一波急速流，成交密度提升；话术优化后，互动和停留有所改善，虽然出现小停顿，但整体变化向好。第三场直播：优选福利品与加强互动 𐟒슦“作：优选福利品，重新排品，大量过品，精简主推利润品；继续加强互动和停留把控。结果：流速下滑进一步变缓，半小时后推流增加。分析：成交密度进一步提升，进线feed流开始提升。第四场直播：优化排品与强化助播提示 𐟓ˆ 操作：优选排品，福利品与主推品比例为6:4；粉丝群全线预约；强化助播提示，踩线炸福利。结果：拉出标准的M型曲线，直播间重回平稳流速，推流进线明显恢复，平均在线拉升到1.5K，GMV大幅回升。第五场直播：持续优化与卡黄线下播 𐟒𓊦“作：保持炸品、拉新、话术优化、卡黄线下播。结果：流速更加平稳，GMV持续提升。分析：直播间已经稳定，进线持续增长，且在线停留互动以及成交密度持续增长，尾线卡黄线下播，等待第六场爆单。第六场直播：保持状态与优化话术 𐟌Ÿ 操作：直播间人货场已经相对成熟，保持主播状态是关键，整个过程不能卡顿，保持炸品、拉新、话术优化、卡黄线下播。结果：平均在线持续拉升，第二个小时拉出feed大流速。分析：人货场承接能力好，自然流能承接，所以平台持续推流。直播间数据比同行做的更好，所以推流更多。泛流承接转化OK，能像持续拉新。总结 𐟓 平台推流逻辑：浅层数据与成交转化的综合赛马机制，谁跑的好，流量就优先给谁。要么花钱投流，从平台买流量；要么亏品做福利，帮平台取悦粉丝消费者；这两种都能得到大流量。直播后期，IP人设很重要，一个IP顶一个上市公司利润很正常。加油加油，祝大家爆单爆单！！

𐟚€从零开始：人工智能与机器学习进阶指南 𐟓… 第一周：编程基础与数据分析 Python基础语法：从零开始，逐步掌握Python的基础语法。核心语法进阶：深入学习Python的核心语法，为后续学习打下基础。数据分析：使用numpy和pandas进行数据分析，掌握数据清洗和预处理技巧。数据可视化：使用matplotlib进行数据可视化，直观展示数据。 𐟓… 第二周：机器学习原理线性回归与逻辑回归：了解线性回归和逻辑回归的基本原理。梯度下降：学习梯度下降算法，掌握优化方法。决策树与随机森林：了解决策树和随机森林的构建过程。 GBDT：学习梯度提升决策树，掌握模型融合技巧。 SVM与数据分类：了解支持向量机（SVM）的基本原理，掌握数据分类方法。特征工程：学习数据清洗、异常点处理、特征抽取和选择的方法。 XGBoost：深入了解XGBoost模型，掌握模型优化技巧。 HMM与CRF模型：了解隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）的基本原理。 𐟓… 第三周：机器学习实战机器学习项目实战：通过渔船时序轨迹分类项目，实践机器学习应用。 Home Credit用户信贷违约预测：通过Home Credit用户信贷违约预测项目，掌握信用评分模型。模型部署与案例：了解机器学习模型的部署方法，通过案例分析加深理解。图像与文本基础：学习图像和文本处理的基础知识。数据分析与特征工程串讲：回顾数据分析与特征工程的方法。基于SOL的机器学习流程和实践：了解基于SOL的机器学习流程，实践项目。机器学习基本流程与sklearn使用：掌握机器学习的基本流程，熟悉sklearn库的使用。 𐟓… 第四周：深度学习原理到实战深度学习在工业项目中的应用：了解深度学习在工业项目中的调参、优化和模型压缩方法。循环神经网络与文本情感分类：学习循环神经网络（RNN）和文本情感分类模型。卷积神经网络与图像分类：掌握卷积神经网络（CNN）和图像分类方法。深度神经网络与Wide&Deep模型架构：了解深度神经网络和Wide&Deep模型架构。深度学习实践：通过Caffe和TensorFlow项目实战，掌握深度学习应用。循环神经网络与自然语言处理：学习RNN在自然语言处理中的应用。卷积神经网络与计算机视觉：掌握CNN在计算机视觉中的应用。神经网络初步：了解全连接网络和反向传播算法。 𐟓… 第五周：深度学习模型应用深度学习模型实践技巧：探讨工业界如何通过蒸馏收敛到一个更优的部署模型。人脸识别安全前沿技术：了解对抗攻击和防御在人脸识别中的应用。物体检测中的深度学习应用：讨论Two-Stage和One-Stage框架在物体检测中的应用。从头到尾通透word2vec：深入理解word2vec模型。 𐟓… 第六周：CV NLP推荐系统基础技术巩固商品推荐方案讨论：探讨商品推荐方案，了解E&E算法及其在推荐系统中的应用。用户特征和Item特征的方法：掌握用户特征和Item特征的常用方法。推荐业务与feed流产品解析：了解推荐业务、feed流产品及推荐算法策略架构。 BERT发展历程与应用举例：深入了解BERT模型的发展历程和应用实例。深度学习回顾与pytorch简介：回顾深度学习的基础知识，介绍pytorch框架。 NLP基础技能：掌握文本处理技能、文本数据清洗、提取、分词与统计方法。

专栏内容推荐

1153 x 454 · png
Feed流模式_feed模式-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1256 x 904 · jpeg
什么是feed流 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1502 x 1360 · jpeg
策略产品学习笔记——feed流的设计 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1280 x 1094 · png
如何更懂Feed流排版_悟思设-站酷ZCOOL
素材来自:zcool.com.cn
1700 x 1558 · png
Feed流设计：这些知识你知道吗？_泡芙喵F-站酷ZCOOL
素材来自:zcool.com.cn

800 x 600 · jpeg
Feed流设计：这些知识你知道吗？_泡芙喵F-站酷ZCOOL
素材来自:zcool.com.cn
1343 x 584 · png
Redis实现关注取消关注，展示共同关注及Feed流_redis feed流推送移除-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net