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在《受众分析》这本书里，麦奎尔搭建了一个理论研究的，提到了“新媒体环境下的受众”这一概念。我从麦奎尔的理论范式出发，结合新时代环境下融合媒体的变局，试谈受众的角色转变。虽然受众并未消逝，却拥有了新的时代意义。这种新的变化与其说体现在新的定义上，不如说更为明显地体现在作为受众的每一个个体对于所处的受众大环境的新感知上。首先，这种新变化表现在：受众从批判学派认为的传播链条的末端（End）转变成当代传播环境下的中转环（Linked Chain）。受众不再是受操控的无知被动的接受者，在获取信息的同时也发散开新的信息，充当信息源头。其次，新媒体环境下的受众，呈现出更强的个体差异，而在传统媒体时代，受众阅读印制好的报纸，实质是在阅读编辑筛选好的消息组合。受众观看电视节目，多是电视内容牵引着受众的注意力直到受众接受它。而在全媒体时代，LBS等基于地理定位推送信息的服务，更加符合受众的地域接近性。最后，新媒体环境下社交媒体日益发挥作用，使权威媒体的刺激减弱，淡化了批判学派眼里传媒单向度施予受众的“心理无知”控制概念，使受众可以真正从自己的社会条件出发去解读媒介文本，并建构意义。麦奎尔在书中关于新媒体与受众的未来,做了一小节的探讨和预测。围绕“所指对象的消解”（Breakdown of The Referent）展开，他说：“没有人再乐意与他人同时接受相同的信息包”，细分化的受众以及受众需求的日益独特、多元化成为个性化传播时代的特征；可是，在基于拓展而非取代旧时代受众行为的模式下，受众却可以比任何时候人数都要多，规模也更为巨大，就好比回到了那个大众受众当道的沉默年代（Quiet Era）。这一问题同样值得思考，麦奎尔并不是一位技术决定论者，他在研究新媒体时代下受众的时候也提出，我们不该仅仅从技术层面去思考一种新类型的受众形成的原因。他在肯定技术直接推动受众细分化、选择个性化的同时，亦辩证地提出这些新媒介技术仍然没有从根本上改变人们的受众行为。即使在传播渠道大大丰富的今天，大量的传播机器仍然准备开足马力努力将受众最大化。现实如此，从鲜明的传播者本位角度出发去做决定，也的确如此。这就是所谓的就目前的受众实质而言，新媒体技术层面的巨变是对旧有受众行为的某种拓展，而非彻底改变。从“存在即合理”的角度看，麦奎尔相信传统模式下的大众受众仍有存在理由并且仍会适应现实情况，而新媒体孕育出新受众也是必然，只是这个孕育的结果如何被定量定性，是一个暂不可知的受多种社会因素作用的结果，即他所说的“潜力未知”。《受众分析》的译者刘燕南在前言中指出：“麦奎尔对于传播技术发展与未来受众的探讨，并非一维的，而是二维或多维的；既是技术的，也是社会的。”或许也印证着麦奎尔一向抱有的观点：受众的形成受各种社会因素的影响，受众不只是技术的产物，也是社会生活的产物。（作者为中国人民大学新闻学院本科生）来源：青年记者2013年5月上
浅谈提升大学生的网络媒介素养论文
1.新媒体对大学生群体的影响
大学生通过新媒体，获取国内外新闻资讯，了解世界政治经济形势，关注新形势下的方针政策，缩短了个体与世界的距离.新媒体对于信息的传递和评论的角度都是多元的。从积极层面来说，有利于培养学生的民主和自由意识，思想上与先进文化实现同步；但大学生在心理上还有着明显的不稳定性和不成熟性，缺乏独立思考，青年群体有着昂扬斗志的同时也比较气盛，思想上很容易受到各种意识形态的同化，随波逐流.若没有及时的引导，大学生就会陷入迷茫和误区.网络媒体信息传播的开放性和隐匿性，冲击着大学生的思想阵地，弱化了大学生的传统文化意识和文明道德意识。
2.网络媒介素养认知
所谓网络媒介素养，指的是互联网用户在了解互联网的前提下，理性使用和正确利用互联网，使互联网媒体为个人的全面发展服务。这种能力包括对互联网的认知能力，对互联网信息的收集和整理能力，对互联网接触行为的自我管控能力和应该具备的网络道德基础和网络安全意识。而大学生的网络媒介素养，指的便是大学生群体在具备了网络基础知识的前提下，合理、健康、有效、创新地使用互联网信息为自身发展服务的能力。总体来说，大学生的网络媒介素养主要包括六个层次，分别是网络媒介认知素养、网络媒介辨别素养、网络媒介法律道德素养、网络安全意识素养、网络行为自我约束素养以及网络创新发展素养。
3.大学生网络媒介素养的现状和构成
目前，我国大学生的媒介素养教育，并非通过科学的媒介理论指导学生以及借助系统的训练获得，而是依赖经验主义，即在日常的媒介接触经验基础上，通过自己的直觉形成所谓的媒介素养。这样的媒介素养，是自发的，是低层次低水平的。这种不科学的媒介素养无法帮助大学生对媒介传播信息的内容和形式做出理性和科学的评价，使得花费大量精力获取的信息不能为自己有效服务。
3.1网络媒介理论素养较低
大学生没有经过系统的传媒素养训练，参与媒介实践较少，对信息如何产生、如何选择信息、信息如何能有效传播、信息的传播意图是什么等问题并不了解。大学生对网络媒体的使用非常频繁，但是由于缺乏对媒体传播信息的特性及传播学方法论认知不足，缺乏基本的媒介理论知识，导致对于网络负面信息的免疫力较弱，信息接受效果较差。
3.2媒介道德水平有待提高
媒介道德水平，主要是指大学生在使用网络媒体时，能否自觉遵守国家有关知识产权、新闻出版和网络管理等方面的政策法规，能否自觉遵守媒体道德规范。新媒体因其独特的传播方式和特性，使其不自觉地具有了细节化监督的职能.所有人的言行被无限放大，遭受着来自社会全方位的关注和苛刻的审视。网络媒体的隐匿性和空前的自由性，使得有些网民侥幸地放纵自己的网络行为，肆意传播虚假信息，侵犯他人隐私，甚至引发网络犯罪行为。大学生群体中存在着很多网络语言暴力、上传他人隐私信息、通过安装越狱软件登陆非法网站等有悖于媒介道德规范的行为。
3.3面对新媒体的自我管理能力较弱
目前，大学生在网络运用方面，很迷茫，多数大学生使用互联网的主要目的是网络游戏、看电影、漫无目的地聊天、娱乐消遣。真正在使用网络查阅资料、交流有效信息的学生很少。有的大学生对于网络的自控能力较弱，沉溺在网络游戏，耽误了正常专业的学习；有的学生不能正确看待网络虚拟世界的爱情；有的学生对于非法网站、网络传播的不良信息等没有抵制能力和辨别能力。
3.4新媒体信息的运用能力有待加强
大学生通过网络获取的信息主要集中在娱乐信息和时政新闻，对于专业技能信息和就业信息的获取还比较机械，层次较低。多数大学生是为了应付学期末论文才搜索专业技能信息，而且只是机械地拼凑。因此，大学生尚未有效借助网络提升自己的专业能力和综合素质。对于新闻信息的获取，也仅是简单地表层认识，缺乏理性的思考和评判，对于新媒体的运用能力有待加强。
4.提升大学生网络媒介素养的途径
随着传媒的`发展，人们获取和交流信息的途径更加广泛、自由和多样化，与此同时，受众被传播活动中的噪音也严重困扰着。因此，在当前新媒体环境下，面对网络媒体的传播特点，引导大学生提高自身借助网络实现获取、分析、评价和传播各种信息的能力以及使网络信息服务于个人的思想、学习、工作和生活的能力，有着重要的现实意义。
4.1对学生进行系统和专业的媒介素养教育
所谓媒介素养教育，就是“指导学生正确理解、建设性地享用大众传播资源的教育，通过这种教育培养学生具有健康的媒介批评能力，使其能够充分利用媒介资源完善自我，参与社会发展.”20世纪30年代初期的英国学者最早倡导进行媒介素养教育，意在“反对当时传媒中的流行文化价值观念，训练青少年抗拒大众媒介中提供的低水平的满足”。国外的传媒素养教育已经有几十年的历史了，而在我国还是刚刚兴起。2004年9月，上海交通大学首次开设了传媒素养教育课程，这在我国大陆高校中是首创，该校还出版了专著《新闻 传媒 传媒素养》。授课对象除了新闻传播学专业学生外，还有很多其他专业的学生，培养大学生具有健康的媒介批判能力及建设性地使用大众传播资源提升自己的能力，使得大学生成为真正的“具有批判性的媒介使用者”。从目前我国大学生媒介素养现状来看，大学生很有必要接受专业的媒介素养教育，高校开展科学、系统的媒介素养课程迫在眉睫。陈先元在《大众传媒素养论》中曾这样指出，一个人的传媒素养反映着“个体和社会传播机制之间的一种互动关系”.“媒介素养教育作为现代媒介社会中应该普及展开的公民素质教育，在大学启动推广，是一现实可行又功效显著的战略.高校实施媒介素养教育，符合现代大学的功能和国家推行素质教育的目标。当代大学生作为高校媒介素养教育的主体，他们的媒介素养现状不容乐观，对其实施媒介素养教育显得更为重要。”大学生媒介素养教育有着重要的意义。“通过开设正规的媒介素养教育课程，使大学生系统地掌握科学的媒介理论，为媒介素养实现从由自向自觉的转变提供理论指导。”此外，通过媒介素养教育课程，提高学生辨别、传播、评判和利用媒介信息的能力，使得大学生成为新媒体的功能发挥者，而不是沦为“大众媒介或信息的奴隶”。
4.2充分利用和不断构建网络媒介素养教育平台
新媒体时代大学生的学习途径和学习方式是多样的。媒介素养教育更不应该局限在新闻传播学相关专业内进行，而应面向全校大学生深入开展宣传，新闻传播学的专业师生应起到骨干作用。“在高等教育大众化的大环境下，让媒介素养教育走出专业教育的局限，成为全体大学生的通识教育，应该成为传播学教育的发展方向，也是大学生媒介素养教育的主要方面。⑥此外，依赖传统的第一课堂远不能满足媒介素养教育的要求。通过校园媒体报纸、广播、网站、手机媒体等对网络媒介知识进行有效地并充分利用大学生使用频率较高的新媒体开展网络媒介知识的宣传、竞赛等活动，针对热点问题开设论坛专区，在探讨中积极引导，帮助学生形成健康的思维方式和理性的评判体系，增强大学生对网络不良信息的免疫力，在潜移默化中提高学生的媒介素养。
4.3提高大学生的媒介互动和媒介制作能力
与传统媒体信息传播时要经过严格的把关不同，网络媒体有着极大的自由性和开放性。大学生面对网络媒体，可以真正掌握话语权，大学生也非常享受这种主导感受，他们更容易参与到媒介互动和媒介制作环节。例如，交际平台的QQ空间、微信、微博等，网民可畅所欲言，随时随地发表自己的看法。通过论坛自由互动，组织发起讨论，甚至可以担任版主，管理他人的言论。在网络实践过程中，大学生积极进行着媒介互动，参与了媒介制作，会对媒介理论有更深刻的认识。而实践收获的认知，会指导他们的网络行为更加理性、更加有效。
好处：娱乐类的媒体资源点缀了生活，使之变得丰富多彩，社科类的媒体资源开阔了人们的视野，有利于跟上时代的步伐，时事类媒体资源有助于我们社会的了解，增加了对社会的认识。坏处：媒体资源质量的参差不齐导致了众多媒体垃圾的出现，以讹传讹、捕风捉影的媒体垃圾会误导人们对原本问题的认知，同时大量现实社会的反面例证不利于青少年正确世界观、价值观的树立
个人感觉，一是提升从业者素质问题，二是相关法律制度的完善，三是政府监管。这个是整体而言的，具体则可以展开。
微博的传播特点和趋势
微博既是信息传播的中介，又是社会动员的网络，借助公共平台进行的信息发布使“自媒体”成为可能。同时，微博的网状结构和病毒式扩散方式，是传统媒体无可比拟的传播优势。
微博正在逐渐改变着传统媒体的新闻生产、报道流程和营销方式。一些值得注意的现象和趋势包括：
1.传统媒体的专业把关能力仍然是核心竞争力
首先，与快相对，微博上信息的准确性值得打个问号。发布新闻的人可能怀有特定目的：不管是打击自己的竞争对手还是获得更多的粉丝关注。即使排除这些因素，不具备辨析、鉴别信息真伪的精力和能力，容易发布或帮助扩散一些虚假的信息。对于微博上的.信息，大多数人都存在着半信半疑的态度。因此，专业处理信息的新闻媒体，仍然承担着验证信息真假的把关职能。信息的真实性要求不能被快速淹没，这两方面的要求是相辅相成的。大事发生，人们还是期待传统媒体发出权威的声音，这种经过审查和核实的新闻才是人们能够消解不确定性的新闻。社会的要求在于对新闻真实性的期待，信息有一种覆水难收的特性，一旦传递出去，很难匡正。微博上爆出的假新闻传播力量大，危害性也大，我们也看到常有专门的人士来纠正说法，但是并不是每一个先前接触到错误信息的人都能得到纠正的信息。
2.信任是传媒的关键词，公信力是成功的基石
微博是即时的发布平台，而媒体或媒体人的页面又是一个“简历”。透过这些“简历”，受众选择自己的把关人。受众选择媒体，乃至选择媒体的记者，都建立在相信媒体可以提供反映世界的真实场景的基础上。不论什么技术条件下，公信力仍然是新闻传播的大前提。在微博的世界中，信任链更加清晰，体现在转发数、粉丝数之中。建立自身的可信形象，维护公信力，无论对传统媒体还是新媒体，都是发展的基石。
3.微博传播有其局限，受外部环境的制约
任何媒体都是在一定的社会环境下发挥功效的，微博的动员功能还需传统媒体接力和有关部门介入才能延续。社会、政治、经济对于新闻报道都是有要求的：经济方面，虽然发出信息的人并不需要经济上的回馈，不存在二次销售而被经济权力掌控的局面，但是，微博运营商作为运营主体，必须考虑经济上的保障;而与此相应的，就是政治上的正确和审慎，因为这是在中国乃至任何国家进行商业活动的根本要求。新浪庞大的编辑队伍负责审查微博上的言论。一些敏感的话题会被删除，这是任何媒体的显见界限。网上的舆论力量对现实的推动作用不可低估，但也不是没有界限。目前中国使用微博的用户数量还是有限的，其社会影响力也是有边界的。
在具体的新闻操作中，微博上线人无处不在，爆料随时随地，正成为传统媒体日趋重要的信息来源。追随微博上的热点成为基本新闻操作，传统媒体在时效性上退居二线，梳理信息、加以辨析，强化深度、注重解读，处理好新闻的第二落点将成为主要应对策略。
此外，有学者指出，在中国，微博在当下应对管制的突破意义和社会参与的抗争意义值得关注。事实上，作为边缘突破的传播利器，微博的全民参与和即时发布特点，使其可能在一定程度上突破信息管制，引发公众围观，进而扩大舆论空间。重大的新闻事件在微博上一经传播，引发的舆论压力会逼迫事件当事人出来澄清，原本由于种种压力无法报道的新闻有可能最终见诸报道。
1、（论文86分）
论文选题来源自身网络实践基础，通过对@在西安的个案分析，以地区性微博为研究对象，探讨其发展前景。
微博是近两年网络传播的新势力，也是业界研究的热点，本文选取的角度较为巧妙，在论文的论述中，能够抓住特性与问题分析，论述有一定的水准。
论文对地区性微博的研究深度不够，没有进行其他个案的比较分析，说服力有待加强。
闲话：论文答辩非常精彩，会说是好事，是优势，但一定要学会听别人说话，和考虑别人想听的话，祝你学业进步！
2、（论文82分）
报网融合是目前新闻业界和理论学派研究的重点，尤其在报纸与网络的融合发展上，近年来非常热门。本论文选题来源自身社会实践，通过对楚天都市报网的个案分析，以报网融合发展为研究切入，探讨楚天都市报与其网络版的融合发展。
论文通过对楚天都市报及其网络版的分析，着重定位于“报网一体”的发展，
论文的基本思路清晰，层次合理。在论述的对策上还有待进一步深挖，对报网融合发展的实质抓的不准确。
闲话：你是一个很会动脑筋的学生，会思考是男人成熟的表征。而所有的思想都是来源于生活的积累和无限的学习、读书，多静静地去看看自己的那本书。祝工作取得成就！
3、（论文85分）
报纸媒体网络化发展已走过16年。本文选取武汉地区两大报业传媒集团的网络媒体作为研究对象，构成“武汉四网”的网络发展研究。对象非常明确。
论文通过对地区网络媒体发展研究的限定，从发展现状、问题及对策上进行理论论述，整体思路明确，把握准确。(学生评语 )在“四网”发展的定位上，融合性不够，对策上仍有待深入发掘。
闲话：双学位加硕士，足够说明还是很优秀。北方人的性格，能够多次谦虚地学习，与老师交流。有很好发展空间，珍惜即将的学习机会。
4、（92分）
论文从以腾讯的发展为例，研究其多元化应用的网络传播效应。选题具有很好的时效性，紧抓社会热点，在理论论述上也能紧扣论题。
论文原创性较好，作者的研究态度也很好。论文整体思路清晰，层次合理，归纳总结准确。是一篇较为优秀的本科生论文。
闲话：论文写出我想写的和看到的，也许你自己还并不是特别能够总结好和理解好这些，但起码你做到了理解“领导”的。男孩子般的爽朗性格，将来非常适合做策划，或者做个专业的娱记也是不错的。
5、（85分）
论文以网络红人为对象进行研究，对其现状、产生的原因、生存周期及后续发展、产生的负面影响做深入的研究。
探讨研究网络红人形成及影响，对网络传播能有更深的理解与体会。论文论述能够抓住最新的实例，理论与案例结合分析，逻辑思路较为清晰。
论文在舆论影响这部分的理论论述上把握还有待加强。
闲话：其实论文写的可以了，有论述的内涵。自信是一生最重要的资本和成本，显然你要更向后者努力，好好规划自己，祝工作成功——！
6、（82分）
论文《微博的媒体化特征及其舆论影响》，能够很好的扣住微博新形势的传播研究，以媒体化视角分析微博传播效应。找的点比较新颖。论文整体思路比较明确，案例分析比较出彩，对微博的实践和理论有一定的积累。
论文在论述中前后的衔接不是特别完善，媒体化特征与舆论影响的结合部分做的仍然不够，有些脱节。
闲话：最感谢你给我颁发的BEST Teacher奖，一直存于书柜，日日激励自己，也很感动于学习过程中的交流。做人做事其实是一贯的，也要去坚持一贯，有翅膀会飞是好事，但也许多做几次伸展运动会让翅膀更加有力量。
7、（80分）
论文从新闻传播的角度探讨了微博的媒体化发展、表现及其社会影响，通过实证分析总结一些当今较为成功营销的操作手法。文章案例丰富，论证合理，有一定的理论认识基础。
论文分析的发展与营销两个环节没有必然的联系，文章框架的形成逻辑缜密性不够好，论述的范围有些扩大。
闲话：最感动于你对老师的尊重，和与人交流的技巧。很有自己的想法，做文章也许不是你的擅长，但做人你已经走到了正确的起跑线上，剩下的事情其实很简单，起跑和冲刺。
8、（80分）
本文选取研究视角传统媒体与移动互联网的融合，是目前媒介大融合背景下最受关注和新颖的。研究者有一定的移动互联网应用基础，在论文论述中，对案例的收集和掌握比较全面。全文结构合理，具有较好的创新性。
论文研究要在媒介融合背景下深入分析，对媒介融合的理论掌握还不够深入，论文的理论水准还有待提升。
闲话：论文本来还可以多打几分的，但是一想着你日志中不断描写“抽了一口烟”的场景，实在忍俊不禁，估计学校也很难通过的，所以，80分不是你真正的成绩。
感谢你在论文工作中对我身体的关怀，收到你的短信真的'感到特别温暖，也同样祝福你将来有好的发展，不要只站柜台卖手机，或者将来可以看到你成为骄傲的人民子弟兵。
9、（88分）
随着互联网技术的快速发展，特别是三网融合进程的启动，新兴的网络视听新媒体开始受到人们的关注，论文选择的研究对象非常新鲜，角度也很独到，关注到了网络媒体发展与融合进程中的细节亮点。
论文在论述上整体思路很好，围绕网络视频新媒体的定位展开论述，层次和结构都比较好，把握准确。
闲话：过多久一直闹不明白你和小沈到底谁是谁？两个同样内敛的男人在一起，也许我看到的只是很少的一部分，但朋友是值得你们一直去珍重和珍惜的，谢谢你们给了我对男生友情更好的认识。
10、（85分）
网络新闻发言人是自2009年网络问政诞生之后新鲜的队伍。论文从网络发言人的背景、发展、定位等出发，以把关人的视角解析政府网络发言人制度的现状。论文关注的视角很新，理论把握准确，对把关人理论的分析上很具体，关注细节。
目前国内的网络新闻发言人形式大于内容，本文在研究之中很难有深度和突破口，对论题的实质分析没有深入。
闲话：同上。
祝工作顺利，将来当一个优秀的政府发言人。外交部也不错的。
11、（88分）
舆论关注是基于舆论焦点和影响形成的，本文研究地方政府的的网络舆论应对，具有很好的现实意义，研究对象明确，角度很新颖。
论文结构合理，思路明确，观点清晰，针对性很强，对网络舆论的各个层次有较好的理论分析。
在地方政府的舆论立场、舆论引导、舆论应对上，理论水平稍显不够，甚是缺憾。
闲话：也许当初给这个话题你，我自己还没有特别想明白，但之后你的研究态度是非常让我折服的，在我们这里12个人当中，你做的功课也一定会是最多的。虽然最后没有能给你优秀论文，但我可以给你优秀的评价，做新闻也许你不是最适合的，但做人和做事我觉得你一定没有问题，祝将来取得优异的成绩。
12、（85分）
关注企业公关危机的话题具有很好的现实意义，从网络舆论的角度选择分析，抓住了论述的新颖点，在案例收集和分析上有较好的基础。
论文整体上抓住了从传统媒体到网络媒体的舆论转变，对企业公关危机有一定的参考行，行文思路顺畅，有较好的实践积累以及自身的思考准备。
论文在企业的界定上不够明确，对危机公关与媒体的关联上还有待深度剖析。
闲话：闹不明白别人喊你道长，做道长也有道长的修为和道行，在你身上看得到一种团队凝聚力，这种资本足够你成就任何事业。脱掉的袜子只能给别人评说，真正的优秀也是等着别人来赞赏，你缺少的只是机会。祝工作顺利！
如何做用户行为路径分析
用户行为路径分析是互联网行业特有的一类数据分析方法，它主要根据每位用户在App或网站中的点击行为日志，分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或点击模式，进而实现一些特定的业务用途，如App核心模块的到达率提升、特定用户群体的主流路径提取与浏览特征刻画，App产品设计的优化与改版等。
本文会对用户行为路径分析方法作一些简单的探讨，更多的偏向于一些路径分析业务场景与技术手段的介绍，起到抛砖引玉的作用，欢迎致力于互联网数据分析的朋友们拍砖与批评。以后有机会可以继续介绍分享与实际业务结合较多的用户行为路径分析案例。
一、 路径分析业务场景
用户行为路径分析的一个重要终极目的便是优化与提升关键模块的转化率，使得用户可以便捷地依照产品设计的期望主流路径直达核心模块。具体在分析过程中还存在着以下的应用场景：
用户特征分析中常常使用的都是一些如性别、地域等人口统计数据或订单价、订单数等运营数据，用户访问路径数据为我们了解用户特征打开了另一扇大门。例如对于一款图片制作上传分享的应用，我们可以通过用户的App使用操作数据，来划分出乐于制作上传的创作型用户，乐于点赞评论的互动型用户，默默浏览看图的潜水型用户，以及从不上传只会下载图片的消费型用户。
路径分析对产品设计的优化与改进有着很大的帮助，可以用于监测与优化期望用户路径中各模块的转化率，也可以发现某些冷僻的功能点。一款视频创作分享型App应用中，从开始拍摄制作视频到视频的最终发布过程中，用户往往会进行一系列的剪辑操作；通过路径分析，我们可以清晰的看到哪些是用户熟知并喜爱的编辑工具，哪些操作过于冗长繁琐，这样可以帮助我们针对性地改进剪辑操作模块，优化用户体验。如果在路径分析过程中用户的创作数量与用户被点赞、评论以及分享的行为密切相关，就可以考虑增强这款App的社交性，增强用户黏性与创作欲望。
3、产品运营过程的监控
产品关键模块的转化率本身即是一项很重要的产品运营指标，通过路径分析来监测与验证相应的运营活动结果，可以方便相关人员认识了解运营活动效果。
二、 路径分析数据获取
互联网行业对数据的获取有着得天独厚的优势，路径分析所依赖的数据主要就是服务器中的日志数据。用户在使用App过程中的每一步都可以被记录下来，这时候需要关注的便是优秀的布点策略，它应当与我们所关心的业务息息相关。这里可以推荐一下诸葛io，一款基于用户洞察的精细化运营分析工具；将诸葛io的SDK集成到App或网站中，便能获得应用内的所有用户行为数据。事实上，诸葛io认为在每个App里，不是所有事件都有着同样的价值，基于对核心事件的深度分析需求，诸葛io推荐大家使用层级化的自定义事件布点方式，每一个事件由三个层次组成的：事件(Event)、属性(Key)和属性值(Value)。同时，诸葛io还为开发者们提供数据监测布点咨询服务，可以根据丰富的行业经验为客户提供个性化的事件布点咨询和技术支持。
三、 漏斗模型与路径分析的关系
以上提到的路径分析与我们较为熟知的漏斗模型有相似之处，广义上说，漏斗模型可以看作是路径分析中的一种特殊情况，是针对少数人为特定模块与事件节点的路径分析。
漏斗模型通常是对用户在网站或App中一系列关键节点的转化率的描述，这些关键节点往往是我们人为指定的。例如我们可以看到某购物App应用的购买行为在诸葛io中的漏斗转化情况。这款购物App平台上，买家从浏览到支付成功经历了4个关键节点，商品浏览、加入购物车、结算、付款成功，从步骤1到步骤4，经历了其关键节点的人群越来越少，节点的转化率呈现出一个漏斗状的情形，我们可以针对各个环节的转化效率、运营效果及过程进行监控和管理，对于转化率较低的环节进行针对性的深入分析与改进。其他的漏斗模型分析场景可以根据业务需求灵活运用，诸葛io平台中拥有十分强大的漏斗分析工具，是您充分发挥自己对于数据的想象力的平台，欢迎参看一个基于漏斗模型的分析案例《漏斗/留存新玩儿法》。
路径分析与漏斗模型存在不同之处，它通常是对每一个用户的每一个行为路径进行跟踪与记录，在此基础上分析挖掘用户路径行为特点，涉及到每一步的来源与去向、每一步的转化率。可以说，漏斗模型是事先的、人为的、主动的设定了若干个关键事件节点路径，而路径分析是探索性的去挖掘整体的行为路径，找出用户的主流路径，甚至可能发现某些事先不为人知的有趣的模式路径。从技术手段上来看，漏斗模型简单直观计算并展示出相关的转化率，路径分析会涉及到一些更为广泛的层面。
四、路径分析常见思路与方法
1、朴素的遍历统计与可视化分析探索
通过解析布点获得的用户行为路径数据，我们可以用最简单与直接的方式将每个用户的事件路径点击流数据进行统计，并用数据可视化方法将其直观地呈现出来。D3.js是当前最流行的数据可视化库之一，我们可以利用其中的Sunburst Partition来刻画用户群体的事件路径点击状况。从该图的圆心出发，层层向外推进，代表了用户从开始使用产品到离开的整个行为统计；sunburst事件路径图可以快速定位用户的主流使用路径。通过提取特定人群或特定模块之间的路径数据，并使用sunburst事件路径图进行分析，可以定位到更深层次的问题。灵活使用sunburst路径统计图，是我们在路径分析中的一大法宝。
诸葛io不仅能够便捷获取布点数据，也为客户提供了个性化的sunburst事件路径图分析，并可为客户产品制作定制化的产品分析报告。
2、基于关联分析的序列路径挖掘方法
提到关联规则分析，必然免不了数据挖掘中的经典案例“啤酒与尿布”。暂且不论“啤酒与尿布”是不是Teradata的一位经理胡编乱造吹嘘出来的“神话故事”，这个案例在一定程度上让人们理解与懂得了购物篮分析（关联分析）的流程以及背后所带来的业务价值。将超市的每个客户一次购买的所有商品看成一个购物篮，运用关联规则算法分析这些存储在数据库中的购买行为数据，即购物篮分析，发现10%的顾客同事购买了尿布与啤酒，且在所有购买了尿布的顾客中，70%的人同时购买了啤酒。于是超市决定将啤酒与尿布摆放在一起，结果明显提升了销售额。
我们在此不妨将每个用户每次使用App时操作所有事件点看成“购物篮”中的“一系列商品”，与上面提到的购物篮不同的是，这里的所有事件点击行为都是存在严格的前后事件顺序的。我们可以通过改进关联规则中的Apriori或FP-Growth算法，使其可以挖掘存在严格先后顺序的频繁用户行为路径，不失为一种重要的用户路径分析思路。我们可以仔细考量发掘出来的规则序列路径所体现的产品业务逻辑，也可以比较分析不同用户群体之间的规则序列路径。
早期的搜索引擎主要基于检索网页内容与用户查询的相似性或者通过查找搜索引擎中被索引过的页面为用户查找相关的网页，随着90年代中后期互联网网页数量的爆炸式增长，早期的策略不再有效，无法对大量的相似网页给出合理的排序搜索结果。现今的搜索引擎巨头如Google、百度都采用了基于链接分析的搜索引擎算法来作为这个问题解决方法之一。网页与网页之间通过超链接结合在一起，如同微博上的社交网络通过关注行为连接起来，社交网络中有影响力很大的知名权威大V们，互联网上也存在着重要性或权威性很高的网页。将权威性较高的网页提供到搜索引擎结果的前面，使得搜索的效果更佳。
我们将社交网络中的人看作一个个节点，将互联网中的网页看作一个个节点，甚至可以将我们的App产品中的每一个模块事件看作一个个节点，节点与节点之间通过各自的方式连接组成了一个特定的网络图，以下将基于这些网络结构的分析方法统称为社会网络分析。
社会网络分析中存在一些较为常见的分析方法可以运用到我们的路径分析中来，如节点的中心性分析，节点的影响力建模，社区发现等。通过中心性分析，我们可以去探索哪些模块事件处于中心地位，或者作为枢纽连接了两大类模块事件，或者成为大多数模块事件的最终到达目的地。通过社区发现，我们可以去探索这个社会网络中是否存在一些“小圈子”，即用户总是喜欢去操作的一小部分行为路径，而该部分路径又与其他大部分模块相对独立。
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论文： 论文题目：《Search-based User Interest Modeling with Lifelong Sequential Behavior Data for Click-Through Rate Prediction》 地址： 这是阿里妈妈发表在2020SIGIR上面的又一篇佳作，让我们来阅读一下这篇论文吧。 在CTR/CVR预估领域中，用户历史行为对CTR/CVR预估的建模是很有指导意义的，用户的历史行为序列中潜藏着用户丰富的”兴趣点“，用户的每一次行为都是某个方面兴趣的一种反应。比如我喜欢各种口红产品、喜欢洗面奶、但是又对某个牌子不是特别感兴趣，基于这些兴趣的驱动，我可能浏览、点击过很多相关领域的内容或商品，那这些历史行为是否对我未来行为的预测有帮助呢，答案是肯定的。正是基于上述这种主观的行为模式，我们才需要对用户的历史行为进行建模，用户行为队列越长，包含的用户兴趣也就越丰富，但是同样也会带来更大的挑战，其实用户的兴趣是发散的多元的，如何从发散多元的用户兴趣中找到真正对当前任务有帮助的兴趣是十分重要的。 在介绍这篇论文之前建议先去看一下阿里的另一篇论文MIMN，也是基于用户长序列进行CTR预估的论文，但是MIMN存在着几个问题，一个是因为，当用户行为序列的长度进一步增加（例如，增加10倍或比十倍更多）时，MIMN无法精确捕获给定特定候选项的用户兴趣。另一个是因为，MIMN不能很好的解决延时和存储这两个瓶颈上的棘手问题，也就是说部署到线上到时候如何才能做到延时跟其他轻量模型相近。 在淘宝中，用户的浏览序列长度可能达到上千甚至上万个，怎么高效且有效的利用这种长序列信息呢？阿里妈妈提出了SIM模型来进一步从用户丰富的长期历史行为队列中挖掘用户有价值的兴趣点，并且提供一种长行为序列线上服务化的可行性方案，接下来就来看看这篇论文吧。 模型总览： SIM分为两个阶段，这两个阶段都有自己的核心部分，文章中将长序列用户行为特征的建模分为了两个模块，即Genral Search Unit（GSU）和Exact Search Unit（ESU），这两部分就是两个阶段的核心模块了。先简单的介绍下这两个模块的作用吧。GSU如图所示，简单理解就是从几百上千的用户长序列中挑选出TopK个跟候选Item最相似的K个Item，类比与推荐系统中的召回模块，先降低长序列物品的长度，在进行后续任务。另一个是ESU，这个模块的作用是对刚刚GSU抽取出来对K个物品进行序列建模，得到一个能代表用户长序列兴趣对向量，并利用这个向量进行后面对排序。 GSU的主要任务是从长度为T的序列中抽取出K个跟候选item相似的item，GSU有两种方式来选取TopK个物品，分别是hard-search 和soft-search。前面也提到了GSU类比于推荐系统中的召回阶段，而在多路召回中，一般也有基于Embedding的召回和基于策略规则的召回，其中hard-search就是基于规则的召回，soft-search就是基于Embedding的召回，下面来详细讲一下这两种方法。 这种方法比较直观而且实施起来比较简单，就是我们从候选行为序列中按照给定规则筛选出与当前目标任务相关的候选集，举个例子，我在淘宝上历史浏览过很不同种类的商品（比如电子产品、口红、男鞋等等），当候选广告是iphone12时，hard-search方法会从我历史行为队列中筛选出电子产品相关的行为进行建模，用于PCTR预估，而口红、男鞋大概率就不会对这次预估产生影响，通过上面这个例子大家应该能明白这种基于规则和策略的思路。论文中指出hard-search方法使用的是商品类别作为筛选的标准。 这种方法是基于Embedding的抽取方式，从上面的模型图的左侧可以看到整个soft-search的结构。这个部分也是一个子模型，模型的输入是候选Item和长序列，目标是CTR预估，用这种方式来学习候选Item和长序列Item的embedding信息。有了Embedding后，就可以将候选广告embedding和历史行为中的embedding算一个内积相似度，利用近似最近邻检索方法（论文中用的是ALSH）来得到topK相关的候选行为序列。 在这个子model中，DNN的输入是候选item 和Ur的concat，其中Ur：注意，如果用户行为增长到一定程度，则不可能将整个用户行为直接输入模型。 在这种情况下，可以从长序列用户行为中随机采样子序列集，这些行为仍需遵循原始序列的相同分布。 这种方法的缺点就是计算开销比较大，不如基于规则的hard-search方便，优点就是效果应该会更好一些。但是论文中也提到了两种方法在效果上的差异不是特别的大，所以最后基于性能和效果的折中，采用了hard-search这种比较简单的方式。 从模型整体上来看，这部分主要是利用从GSU抽取出来的K个Item得到一个能代表用户长期兴趣的向量，并配合其他特征送的DNN里面做整体的CTR预估任务。 论文中对这K个来自GSU对item是用self-attention进行序列建模的： 其中 为： concat中第一个是原始的embedding，第二个是关于时间的embedding。 根据self-attention的方式，我们又得到了一个向量h(K)。 这里，第二个子model也进行了ctr预估，特征是模型图上面画出来 input，还有个dien，dien前面的文章以及介绍过了，就不再赘述。 最后的loss是： 其中α和β是控制损耗权重的超参数。 在我们的实验中，如果GSU使用软搜索模型，则将α和β都设置为1。具有硬搜索模型的GSU是非参数的，并且α设置为0。 广告推荐系统对线上的计算耗时要求还是比较严格的，因为要保证用户最基本的用户体验。随着用户行为序列的进一步增长，采用传统的方式直接对长序列用户行为进行计算耗时和内存占用会增长的特别快，所以需要有针对性的对线上系统进行一定的升级和改造。文章提到在hard-search和soft-search的选择中，是基于大量的离线实验结果最终决定采用hard-search这种方便快捷有效的方式，同时信息损失也在可以接受的范围内。 一般的线上部署的系统架构图是这样： 为了让SIM能更好的给用户带来低延时的体验，阿里构建了SIM的Online Seving结构： 可以看到对于用户的行为序列，论文采用的是对每个用户采用的是两层索引的结构：key-key-value，第一个key是user_id，第二个key是category ids，value是用户行为序列中属于对应类别的item。用这种方式可以很快的通过这个索引树找到属于统一category的物品。线上A/B Test实验效果： 用户的历史行为对于整个CTR/CVR预估任务越来越重要了，如果不考虑时间和存储，那么把所有的序列输入到模型中作为长期兴趣关键点是可以精确的定位出用户的长期兴趣的，但是由于性能的原因就不得不考虑用特殊的方法对这个长序列进行一次筛选，筛选的K个物品都是跟候选Item相似的物品，能做到裁剪的效果还不会带来CTR预估的损失。在进行筛选过程中还分为了两种方法，但是为了部署到线上，就要考虑性能最好的hard-search方式进行TopK筛选任务，这种方式跟Embedding筛选的效果是差不多的，但是速度比Embedding快，所以采用这种方式。 未来应该还会有更多针对序列推荐的论文，单纯的对长序列阶段还带来一定的兴趣偏差，所以如何有效挖掘用户更丰富行为特征背后的商业价值是需要好好思考的。
基于用户行为分析建立用户偏好模型我们经常将个性化推荐的思想简单地抽象为：通过用户的行为推测出用户的兴趣，从而给用户推荐满足他们兴趣的物品。那我们其实就是要通过用户行为分析建立一个用户偏好(偏好即兴趣)模型，模型中包含各个用户的一个或更多个偏好。插叙一段像「用户行为」，「用户兴趣」这样的词，大多数人都有一个默认的感知，甚至对于这种词的理解可能已固化为常识，所以我很少见到有文章使用这些词时解释它们。我感觉涉及到算法模型时，对这些词的不加限定的宽泛认知就容易影响对算法模型的深入理解，会导致感知模糊却不自知。因为不同人对这些词的基本理解可能一致，但是拓展理解各不相同。本文会作出限定解释，且本文所谈用户行为都是指网络(可以是电信网络，互联网)上的行为。概念解释实体域当我们想基于用户行为分析来建立用户偏好模型时，我们必须把用户行为和兴趣主题限定在一个实体域上。个性化推荐落实在具体的推荐中都是在某个实体域的推荐。比如对于阅读网站，实体域包括所有的图书，我们可以称之为图书域。其他还有，个性化音乐推荐，个性化电影推荐，个性化资讯推荐等。用户行为用户在门户网站点击资讯，评论资讯，在社交网站发布状态，评论状态，在电商网站浏览商品，购买商品，点评商品，以及在其他类型网站的种种行为都可是用户行为。本文所指的用户行为都是指用户在某实体域上的行为。比如用户在图书域产生的行为有阅读，购买，评分，评论等。兴趣主题用户的兴趣维度，同样是限定在某实体域的兴趣，通常可以以标签的形式来表示。比如，对于图书阅读，兴趣主题可以是「悬疑」，「科技」，「情感」等等分类标签。值得一提的是，兴趣主题，只是从用户行为中抽象出来的兴趣维度，并无统一标准。比如qq阅读和豆瓣阅读的图书分类标签大不一样。而兴趣维度的粒度也不固定，就像门户网站有「新闻」，「体育」，「娱乐」等一级分类，而新闻下有「国内」，「社会」，「国际」二级分类，娱乐下有「明星」，「星座」，「八卦」二级分类。我们选取什么粒度的兴趣空间取决于我们对用户偏好模型的要求。兴趣空间在同一层次上兴趣维度的集合，比如豆瓣阅读中，可以用「新上架」，「热门」，「特价」，「免费」来构成一个兴趣空间(当然，如果使用这个兴趣空间来表征用户的兴趣，就太粗了，这里只是假设)，也可以用「小说」，「幻想」，「计算机」，「科技」，「历史」·····「美食」构成一个兴趣空间。这是两种不同的分类维度。如果将「新上架」也加入到后者集合里，就显然有些莫名其妙。值得一提是，这也并非不可能，这取决于一个如何看待这个集合的问题，如果不把它看作基于内容的分类，而是图书标签库，那么也是可行的，甚至利于建立更好地模型。本文后面我有提到。用户行为数据项亮在他的《推荐系统实践》的2.1节有详细介绍。通常在经过对行为日志的汇总处理后生成的比较容易理解的数据就是一份描述用户行为的会话日志。这种日志记录了用户的各种行为，比如在图书阅读app中这些行为主要包括点击，试读，购买，阅读(在本地app中，阅读行为有可能追踪不到)，评分，评论。建立用户偏好模型基于用户行为分析建立用户偏好模型的核心工作就是：将用户的行为转换为用户的偏好。我们采用矩阵运算的思维方式，以图书阅读为例说明。下图表示用户(user)集合：下图表示图书(item)集合：那么用户的行为矩阵可以表达为：行表示用户，列表示图书，我们暂只考虑图书的购买行为，1表示用户看过该图书，0表示用户没有看过该图书。如何将上述用户行为矩阵转化为用户兴趣矩阵(即行代表用户，列代表兴趣维度)，一种显著的方法是我们先确定图书与兴趣维度的对应关系矩阵。而这个的前提是我们确定了使用何种兴趣空间。一种常见的方式是专家给出一些样本的分类结果，也就是一般意义的训练数据，然后通过分类算法，得到分类模型，然后应用到其余数据的分类问题当中，解决其余大量数据的分类问题。这种分类的特点是一本图书只被标记为一种类别，假如有3个类别，那么图书-兴趣矩阵为：那么用户行为矩阵转换为用户兴趣矩阵的运算公式即可表示为下图，行表示用户，列表示兴趣，算出的矩阵再经过归一化后，每个值就代表某个用户在某个兴趣的偏好权重。选择这样的兴趣空间的局限显而易见：一本图书只能属于一个兴趣维度。实际情况中，一本图书通常不只属于某个分类，并且当图书的数据巨大时，寄希望于编辑分类可能会越来越难以维持，所以通常是由用户主动给图书添加标签，或者机器基于内容，提取关键词。但是这种形式得到的标签集会存在同义，生僻，维度过多等情况，需要经过标签清洗的重要工作。前面已经看到兴趣空间的选择真的是非常重要，直接影响所得到用户的兴趣矩阵。所以同样的方法都得到了用户偏好，但是好不好用，就跟这部分工作有关了。用户行为加权上面展示的用户行为矩阵示例是一个非常简单的，直接可以从数据库里提取的例子。而实际中在数据能够支撑的情况下，我们不可能只考虑一种行为。为了获得更合理的行为矩阵，我们就需要进行行为加权。比如，A1表示用户点击的行为矩阵，A2表示购买的行为矩阵，A3表示评分的行为矩阵，那么加权矩阵就是：至于各矩阵的权重跟我们建立用户偏好模型的目的有关，如果我们更希望找准用户的品味偏好，那么权重可能是：a1 < a2 < a3;如果我们更希望用户购买，那么权重可能是：a1 < a3 < a2。其他用户行为分析方法上面介绍的方法也算是一种主流的方法。但是从上面介绍的「兴趣主题」，「兴趣空间」也可以看出作出好的分类并不容易，分类粒度，分类维度等都不好控制，用户打标签也需要复杂的标签清洗工作。在图书，电影这样的实体域，我们还可以通过类别给用户推荐喜欢的物品，而在个性化资讯推荐领域(这里仅举个例子，资讯推荐应该有其特殊之处)，我们不见得能通过类别推荐用户喜欢的资讯，甚至用户本身也不在意类别。我们并不需要显式地构建物品-兴趣对应关系矩阵，也可以将用户和所喜欢类别的物品关联起来。这就涉及到隐含语义分析技术。这个部分会日后在此文补充。小总结以上可以看出基于用户行为分析的用户偏好建模的常规方法非常简单明了。事实上也的确如此，在使用这些方法或者思想编写程序计算都不是什么难事。而实际上，我们遇到的问题却并非是方法本身，而是数据本身。数据方面的两大问题是稀疏和长尾分布。通常有行为数据用户很少，而用户的行为对象也集中在不多的物品上。方法易学，而数据问题只能在实战中才能深刻体会，才会发现主要的精力和难点都在解决数据的稀疏和长尾上。希望日后能结合实际问题写写解决数据问题的文章。此外，上面虽然是用矩阵运算的思想讲述，但我在实际项目中发现其运算的本质其实是对用户行为的统计。所以在实战中，不一定要先建矩阵，再做计算，直接在数据库里使用sql计算非常方便。
大学生所处的年龄段，正属于思想意识形态成熟的关键时期。 二十多岁的大学生正处在花季年龄，充满了对爱情的渴望与向往，追求人生的美丽时刻，希望去了解异性并得到异性的关注。恋爱观的正确与否，对大学生的人生观、世界观和价值观都会产生影响，如果树立正确的恋爱观，必然会促进自身的发展，加强对大学生恋爱观的研究，也会对大学生的人格进行深入的了解，这是对大学生培养不可或缺的一部在新媒体的背景下,当代大学生的恋爱观已发生了巨大的变化,其恋爱观呈现出游戏化及功利化的趋势.文章分析了新媒体对大学生恋爱价值观的影响,并提出新媒体背景下大学生树立正确恋爱观的措施建议,希望对大学生树立正确的恋爱
研究目的可以加强当代大学生恋爱观教育研究意义可以对大学生恋爱观教育，不同于其他的思想政治教育，触及个人隐私及内心最柔软的东西。学生对恋爱的问题多是感性的，而教育要从理性层面进行引导，这必然是- -对不可调和的矛盾。古老的说教、惩罚、禁止等手段是古板、单一、强硬的，容易造成青年学生的逆反心理，从而事倍功半，甚至事与愿违。因此，加强恋爱观的教育应从学生本身出发,面对现实考虑问题，这样才能使教育引导工作入脑、入心，易于被青年学生接受。
在确定主题词时、新颖。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语。5、出版物信息。（2）所列举的参考文献要标明序号。参考文献应另起一页、版者，另起一行.提出-论点.结论、关键词或主题词、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料：引言又称前言、醒目，说明选题的目的和意义、论文正文。引言一般要概括地写出作者意图。2.解决问题-论证与步骤、精；b：关键词是从论文的题名，排在“提要”的左下方：是文章主要内容的摘录，正文应包括论点：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是、作者，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇，标注方式按《gb7714-87文后参考文献著录规则》进行。4。主体部分包括以下内容：（1）引言.分析问题-论据和论证，多不超过三百字为宜、提要、论文题目。（短篇论文不必列目录）3。中文：（1）所列参考文献应是正式出版物；d，要对论文进行主题。引言要短小精悍、著作或文章的标题、简练：要求准确,并指出论文写作的范围，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语；c。字数少可几十字，以便读者考证、论据。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词、序言和导言，以供读者检索、提要和正文中选取出来的，列于论文的末尾。6、版期）、目录：a。主题词是经过规范化的词，便于信息系统汇集：标题--作者--出版物信息（版地、紧扣主题。〈2）论文正文：目录是论文中主要段落的简表、论证过程和结论：正文是论文的主体，要求短，用在论文的开头、完整1
如何充分利用短视频营销策略AIRNET旺宏营销2022-09-28 16:23关注与传统广告相比，短视频是吸引更多消费者的好方法。它们非常容易在社交媒体平台上分享。无论你的目标受众是什么，短视频都会大受欢迎。有几个技巧可以帮助你充分利用视频营销工作。1.短视频营销组合随着越来越多的消费者使用移动设备浏览互联网，他们希望在浏览页面的过程中可以看到自己想要的品牌、产品和服务相关的视频。SEO也抓取了视频内容的关键点，这为用户进行搜索添加了些许的便利，并提升了在百度中的排行。对于营销人员来说，这意味着自己的视频受到消费者的认可。如果你想创建一个有效的视频内容，那么首先需要定义你的受众目标，然后通过各种途径向他们传达你想要告诉的信息，以及引导他们采取行动。虽然短视频是营销品牌的重要组成部分，但是我们也需要确保它可以和公司目标保持一致。2.短视频前期准备如果想要制作一个深受消费者欢迎，高质量的短视频，那么在前期需要有个较长的准备过程。这个过程在有计划拍摄视频的当天就需要开始准备。所谓的前期准备主要是包括了解自己的业务，目标受众和拍摄需要花费的成本。3.短视频内容优化短视频不仅仅是一个视频，我们还需要增加一点深意，让消费者可以跟你共情，从而会提高消费者的购买率或可以增加消费者进入你的网站的机会。因此视频的内容需要进行好好的策略和计划。4.短视频营销计划任何视频营销策略的第一步都需要定义好自己的受众目标。一般来说，受众目标是有可能购买你的产品或服务的人。我们需要建立一个角色，这个角色将指导你的视频目的是什么、分发类型和号召性用语。在创建角色之前，你需要在脑海里想这么一个问题：你想要接触谁？如果你的受众目标想了解有关产品或服务的一些详细信息，他们可能会观看短视频，并且短视频也是一种可以低成本的方式快速能接触他们。当然短视频也可以作为较长内容的预告片，虽然短视频比正常视频的成本低，但是也是需要计划和资源的。5.短视频营销目标在消费者购买的各个阶段，短视频可以将你的品牌和消费者联系起来。短视频可以帮助品牌与消费者之间建立起信任，并提升品牌忠诚度。他们可以产生更高的转化率和受众参与度，并且可以快速获得营销收益。短视频内容也可以在社交媒体上分享。为了创建成功的短视频营销活动，首先你应该先定义好自己的受众目标，你要知道你的视频可以帮你的目标受众能解决哪些问题，并在理想情况下帮助他们找到解决方案。这可能会设计到你展示自己的产品或服务的工作原理、展示其独特的优势或展示客户满意度的证明。6.短视频营销战略短视频营销策略在我国越来越受广大用户的欢迎，比如说有10个用户在上网，其中7个就有可能在使用移动设备观看短视频的内容。其中抖音和快手是两个领先的短视频平台，然后百度和腾讯也在努力的追赶中。我们要了解如何通过这些视频获利是一件非常重要的事情。在制定短视频营销策略的第一步是需要创建一个可以为受众目标服务的App或平台。可以是教育性的、娱乐性的、社会性的或都包括在一起。无门需要确定自己的目标人群、用户角色和痛点，并根据他们的需求创建视频内容，通过视频向他们介绍自己的业务及其产品。
短视频国内外研究现状-mv国内外研究现状短视频国内外研究现状短视频应用最早产生于2011年，出现在美国。中国在2013年先后推出了微视、秒拍美拍、抖音、快手、二更、火山小视频等短视频应用。由于短视频进入国内的时间并不长，所以笔者以“短视频”为关键词在读秀上检索时发现，国内目前并没有短视频相关的学术论著，有关短视频的书籍多是跟网红、制作、流量变现、自媒体等有关，缺乏学术价值。学术论文方面，笔者在中国知网 CSSCI（中国社会科学引文索引）数据库以“短视频”进行主题检索，截止2018年9月30日，共检索到909条结果，数据分别为：2011年：1条，2012年：1条，2013年：4条，2014年：25条，2015年：27条，2016年：95条，2017年：285条，2018年：471条。从数据结果来看，从2014年开始，相关文献越来越多，且呈逐年递增的趋势，到了2018年达到最高，这与近两年短视频应用的快速发展有着直接关系，相信随着短视频应用越来越火爆，有关短视频的研究也会更多，成为未来研究的热点。国外最早对短视频进行研究的是Gibbs和Colin，他们在文章《Short-form may be long-tail for mobile video》对短视频应用进行了介绍，并预言移动短视频应用势必成为媒体市场必争之地。（1）此外，笔者在百度学术以“short Video”进行外文主题搜索时，一共搜到171000条信息，其中多集中于光学工程、信息与通信工程、临床医学、教育学方面，有关新闻与传播方面的资料非常少。仅有的一些文章也多从短视频应用出发，进行个案研究，如Luck Chitwood的《Social video success for brands on Vine and Instagram：your 6-to-15 seconds of fame》，作者通过对Vine and Instagram这两大短视频应用进行研究从而探讨短视频应用的价值。（2）短视频国内外研究现状-mv国内外研究现状短视频国内外研究现状短视频应用最早产生于2011年，出现在美国。中国在2013年先后推出了微视、秒拍美拍、抖音、快手、二更、火山小视频等短视频应用。由于短视频进入国内的时间并不长，所以笔者以“短视频”为关键词在读秀上检索时发现，国内目前并没有短视频相关的学术论著，有关短视频的书籍多是跟网红、制作、流量变现、自媒体等有关，缺乏学术价值