汽车关键词指标在线播放_汽车关键词指标是什么(2024年11月免费观看)
直通车关键词优化指南:新手必看! 很多运营都在讲直通车关键词的优化,但往往只是说了优化后的结果,对于新手来说,了解其中的底层逻辑才是关键。今天我就来详细讲解一下各个指标的具体含义和优化方向! 点击量小,点击率低,转化率低、ROI低 原因:关键词、图片和宝贝不匹配。 策略:删除关键词。 点击量小,点击率低,转化率高、ROI高 原因:图片不够优质或者位置差,但宝贝有竞争力,且与关键词匹配。 策略:可以尝试提价,将关键词顶在前面,观察点击率是否提升。如果ROI合理,则继续投放。 点击量小,点击率高,转化率低、ROI低 原因:图片引流能力强,但关键词与宝贝匹配度不高。 策略:精确匹配关键词,同时考虑适当降低出价,或将关键词放入大词计划里打。 点击量小,点击率高,转化率高、ROI高 原因:关键词、图片和宝贝匹配,但点击量累积少,权重养不起来。 策略:提升出价;或改为广泛匹配,注意观察调整后效果。 点击量大,点击率低,转化率低、ROI低 능因:大词或关键词与宝贝不匹配。 策略:如果确实是必投关键词,则放入大词计划;如果不匹配,则删除。 点击量大,点击率低,转化率高、ROI高 እ因:图片优质度不够,但宝贝有竞争力,且与关键词匹配。 策略:如果ROI合理,则继续投放;否则适当降价,同时继续测试新图。 点击量大,点击率高,转化率低、ROI低 原因:图片引流能力强,但关键词与宝贝匹配度不高。 策略:精确匹配关键词,检查宝贝转化率是否有问题,或将关键词放入大词计划里打。 点击量大,点击率高,转化率高、ROI高 因:数据指标优秀健康。 策略:扩词,广泛匹配,如果点击率和转化率都能达到竞争优秀值,则做爆款计划。 以上是直通车关键词指标的具体解答和操作策略,建议新手反复观看!
如何写出导师眼中的满分多元线性回归论文? 多元线性回归模型在电商消费研究中的应用 关键词:多元线性回归;逐步回归法;线上购物消费 前言 1.1 选题背景 1.1.1 国内外研究现状 1.1.2 线上消费影响因素系统概括 1.1.3 我国近年线上消费发展情况 1.2 选题的目的及意义 1.3 本文的优点与不足 1.3.1 本文的优点 1.3.2 本文的缺点 指标选取 2.1 网络零售额 2.2 影响线上消费的指标选取 2.2.1 经济相关关键指标的选取及分析 2.2.2 互联网相关关键指标的选取及分析 初步模型构建 3.1 模型变量符号含义 3.2 初步模型的设定 3.2.1 初步模型的预期 3.2.2 散点图及分析 3.2.3 初步模型的建立 初步模型的检验及修正 4.1 多元回归模型基本假设 4.2 多重共线性检验 4.3 逐步回归法修正多重共线性 4.3.1 逐步回归法定义 4.3.2 一般步骤 4.3.3 具体操作步骤 4.3.4 修正后的结果 4.4 单位根检验 4.4.1 基本理论 4.4.2 散点图初步判断 4.4.3 ADF检验 4.5 自相关检验 4.5.1 基本理论 4.5.2 LM检验 4.5.3 偏自相关图 4.6 白噪声检验 4.6.1 基本理论 4.6.2 White检验 最终模型及分析 结⠠⠠论 参 考 文 献
通货紧缩:你真的了解吗? 最近,通货紧缩这个话题可是热火朝天,不少大V都在喊通缩来了,搞得大家人心惶惶。其实,通缩简单来说就是物价一直在降,钱越来越值钱。听起来挺好啊,为啥大家都说它可怕呢? 举个例子吧:比如上个月买辆车要10万元,这个月只要8万,下个月只要6万。那您猜怎么着?大家肯定都想着价格还会再降,于是都等着。结果车子卖不出去,厂家只能关门,工人失业,大家没钱消费,经济就陷入了萧条,形成恶性循环。 通缩的可怕之处在于两个关键词:连环和预期。连环的意思是,经济是一环扣一环的,你的消费是别人的收入,别人的消费又是你的收入,大家一荣俱荣,一损俱损。预期则是说,经济有时候就是这么主观,大家都预期经济会好,愿意买房买车、投资办厂,那经济就会好起来;大家都预期经济不行,只想苟着,那经济就会差下去。而通缩会把这些连环一个个斩断,把预期的多米诺骨牌往坏的方向推,最终导致衰退! 那什么是衰退呢?大家还记得读书时课本里学的美国大萧条吧,那可是最著名的衰退了。衰退前的美国人日子那叫一个美,当时的美国总统胡佛在竞选时保证“家家锅里有一只鸡,家家有一辆汽车”,那时是1930年,我们还在民国呢。结果衰退一来,累计1300万人失业、5000多家银行宣布倒闭、每天自杀的人上千例,比现在什么硅谷银行倒闭可刺激多啦。所以为啥通缩可怕呀,因为这玩意简直是衰退的前兆啊。 那为啥会出现通缩呢?其实很简单,要么是东西生产太多了买不过来(也就是供给过剩),要么是大家手里没钱不愿意买(也就是需求不足)。 所以我们通缩了吗?我认为没有。目前网上大V说我们通缩的理由是3月份的物价指标同比去年有下滑趋势。但去年3月在发生什么呢?那会俄乌刚开战,国际上物资供应正紧张,导致国内的物价也处于高位,所以不是物价下滑,而是基数太大呀。而且说通缩的,也不看看五一的酒店都涨成啥样啦。 总之,通缩这事儿没那么简单,大家还是多关注一下经济形势吧。
秋冬加绒四件套选购指南:7个实用技巧 上一篇文章介绍了如何挑选纯棉四件套,很多小伙伴觉得非常实用。今天我们来聊聊秋冬加绒四件套的选购技巧,打造一个温暖的卧室必备单品! 市面上常见的绒种类: 珊瑚绒 法兰绒 法莱绒 水晶绒 金貂绒 宝宝绒 贝贝绒 天鹅绒 雪花绒 牛奶绒 羊羔绒 ⚠️注意:无论这些绒叫什么名字,它们都有一个共同的“爸爸”——聚酯纤维,也就是化纤。为什么名字五花八门?原因有两个:1️⃣ 源头市场为了突出绒的手感而起的营销名字;2️⃣ 电商平台为了关键词蹭热度。 如何挑选加绒四件套? 看面料密度:也叫克重,即一平方米的重量。克重越大,毛越密,越厚实保暖,价格也越高。可以在参数里找“平方克重”或“面料密度”的指标,或者直接问客服克重多少,然后货比三家。 绒的种类:短毛的有水晶绒、天鹅绒;长毛的有其他种类。 珊瑚绒:价格便宜,但毛稀疏且易掉毛,洗完毛容易挤成一束,易静电。 法兰绒/法莱绒:这俩名字常混着叫,毛相对细腻,保暖性更好,比珊瑚绒更扛静电。 水晶绒:扁平丝有光泽感,所以叫水晶绒,防静电。 金貂绒:号称仿貂绒,毛长,保暖性更好。 牛奶绒:绒毛不算长但很密,手感像牛奶般丝滑。 雪花绒:表面泛白,像雪花一样,柔软手感好。 关于掉毛&四件套A/B面:见上图。 ⚠️注意事项: 优先选平方克重高的,越保暖。 选绒里面加了导电丝的,会防静电。 加了绣花、刺绣、花边的价格会高,因为费人工费时间,所以酌情考虑。 绒面料的缺点是不吸汗,透气性差,适合南方没暖气的地带,不过手感好,保暖性好,摸起来舒服,且速热。 品牌做工更严谨,包边、拉链、针脚等细节质检把控严格,所以品牌有溢价,但相对靠谱。 希望这些技巧能帮你挑选到合适的秋冬加绒四件套,打造一个温暖的卧室!
11个大数据分析模型,运营必备! 嘿,运营小伙伴们!你们是不是也在为如何通过大数据来优化运营而头疼?别担心,我来给你们分享11个超实用的大数据分析模型,绝对让你们的工作效率翻倍! 事件分析 事件分析是大数据分析的基础,主要用来研究用户在APP、网站等应用上的行为。简单来说,就是看看谁在什么时候、什么地方、通过什么方式做了什么事。比如,打开APP、注册、登录、支付订单等等。通过触发用户数、触发次数、访问时长等基础指标,我们可以度量用户行为,还能构建复杂的指标来衡量业务过程。 应用场景示例:电商的关键词搜索事件 在电商领域,搜索是用户直达购买商品的重要途径,对GMV(一定时间段内的成交总额)有着至关重要的影响。了解用户的常用搜索词、用户是否能搜索到结果,对产品体验都极其重要。此外,用户注意力通常只会看到搜索栏中的前几名,搜索排名越靠前的商品越能抢占用户的注意力。 通过事件分析,我们可以按每天、每周、每月等时间维度,用使用过搜索功能的用户数、搜索功能的使用次数,以及搜索功能的人均使用次数、搜索是否结果等基础指标度量用户的搜索行为。此外,还可以通过用户检索的关键词,对关键词建立相应的评估指标,找到搜索热词,进而优化商品介绍文案,加速迭代热门商品。 其他大数据分析模型 除了事件分析,还有其他10个超实用的模型,比如: 属性分析:研究用户的各种属性,比如年龄、性别、地域等。 渠道分析:分析用户通过什么渠道进入的,比如搜索引擎、社交媒体等。 Session分析:研究用户在某个时间段内的行为。 留存分析:看看用户在使用产品一段时间后,还有多少用户继续使用。 归因分析:找出影响用户行为的因素。 热图分析:通过热图展示用户的行为热点。 分布分析:研究数据的分布情况。 漏斗分析:分析用户在某个流程中的转化率。 间隔分析:研究用户行为的间隔时间。 路径分析:找出用户的行为路径。 这些模型各有千秋,结合起来使用更是如虎添翼。希望这些模型能帮到你们,让你们的运营工作更加高效!如果有任何问题或想法,欢迎留言讨论哦!쀀
全球AI“超级大脑”,迎来高速发展!中兴通讯全系列AI创新成果亮相,引发关注 近年来,在全球科技竞赛中,AI大模型成为各国争夺焦点,由于它有望实现从感知到认知的跃迁,被业内称为“超级大脑”,也是通向强人工智能的重要方向之一,在全球掀起的热潮居高不下。继2023年的“百模大战”后,2024年,AI大模型依然热度高攀,上半年整体“吸金”剧增,投资热情居高不下,相关数据显示,今年1-6月份,全球围绕大模型产业链关键环节展开的超亿元融资达到超120起,融资总额粗略估计超2300亿元。 如今,众多ICT企业都在布局AI大模型,抢占AI发展的主动权。日前,2024中国移动全球合作伙伴大会召开,中兴通讯携手中国移动展示了AI领域的一系列创新,特别是在大模型领域的重大成果备受关注。 其中,特别值得注意的是,中兴通讯联合中国移动基于AI大模型的赋能应用成就非凡。中兴通讯携手东风汽车与湖北移动联合推出AiCube汽车设计一体机,简化设计流程、提升设计效率,满足多元企业制造要求,引领全汽车设计时代。 据悉,该汽车设计一体机基于中兴通讯面向AI大模型训练的高性能计算设备——AiCube智算一体机而打造,具备智能分析、定制化体验、便捷部署及高效设计等优势,能全面应对汽车多元需求。如,在智能分析上,AiCube汽车设计一体机通过集成算力、算法、工具于一体,提供涵盖虚拟化、存储、MaaS模型及设计应用的私有化一体交付方案,能有效应对汽车复杂设计要求。 在定制化体验上,支持线稿、风格、空间关系等多种设计类型选项,允许用户进行个性化定制与优化。用户输入简单的关键词,即可生成高质量的汽车设计图像,这些图像不仅参数准确、质感出色,而且各项指标均达到了业界领先水平。 同时,在便捷部署上,基于中兴通讯的AiCube智算一体机架构,配备高性能计算硬件,能够实现快速部署与“开箱即用”的便捷体验,使企业客户能够迅速投入到设计工作中去。 不难看到,在“超级大脑”赋能行业升级的浪潮中,中兴通讯与合作伙伴已经走在了前列。未来,中兴通讯还将携手更多行业合作伙伴,携手探索更多AI大模型应用场景,推动AI大模型走向更加广阔的未来。#中兴亮相2024中国移动全球合作伙伴大会##中兴通讯推出新款AI算力服务器##中兴通讯联合中国移动加速5G-A商用#
如何选择摄影作品集机构?5步搞定! 𘠥 欣赏一组精彩的摄影作品吧——上帝之眼 想要出国留学摄影专业?选择一个好的作品集机构至关重要。那么,如何挑选呢?以下是一些实用建议: 1️⃣ 了解机构背景 选择摄影专业实力雄厚的机构。摄影需要特定的场地和环境,因此要确保机构提供专业的影棚和设备。顶尖院校的摄影案例也是重要参考指标。 2️⃣ 寻找专业老师 摄影专业分为时尚摄影、纯艺摄影、商业摄影等多个方向,因此需要找到对应领域的专业老师。至少3名以上的全职老师是理想的选择。 3️⃣ 筛选流程 初步筛选:在搜索引擎或平台上搜索摄影作品集相关关键词,筛选出10家左右的机构。 排除非强势专业:查看机构官网,了解摄影专业的介绍和老师数量,最终选择4-5家。 联系顾问:通过初步沟通,了解顾问对摄影专业的熟悉程度,判断机构对摄影专业的重视程度。 实地考察:了解老师的水平和机构的环境设备,综合价格选择性价比最高的机构。 签订合同:核对合同条款,特别是退费条款和比例,确保退费条件合理。 4️⃣ 实地考察 实地考察是关键一步。了解老师的水平、机构的环境和设备,确保这两方面都满意的前提下,再综合价格进行对比。 5️⃣ 核对合同 签订合同前,务必仔细核对合同条款,特别是退费条款和比例,确保退费条件合理。 选择合适的作品集机构,为你的艺术留学之路打下坚实基础!
成都市田家炳中学全解析,择校必看! 打破信息壁垒,全面了解小升初、初升高内容!今天为大家介绍的是——成都市田家炳中学! 룀指标到校】 锦江区计算公式:零诊成绩*20% + 九上期末成绩*40% + 二诊成绩*40% 成都市田家炳中学市指标名额:七林2个、九宁1个、四文2个、七高2个、九光2个、九外1个 【班型】 课改实验班、平行班 成都田家炳中学初一重D班:1、6、8、11(6和11是比较好的班级) 【直升】 年级前70(会关注到体育成绩) ✅【关键词】 大带小,老牌公立 希望这些信息对家长们了解成都市田家炳中学有所帮助,为孩子的升学之路提供更多参考!
街景图像分析:城市社区特征的隐藏钥匙 期刊:Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) 𗥽𑥓因子:11.1 标题:街景图像分析解锁隐藏的城市社区特征 关键词:城市视觉智能 社会经济状况 城市规划 计算机视觉 公共健康 研究问题 城市外观(如建筑立面、街道设施、绿植)如何与社区的社会经济特征相关? 街景图像能否有效预测邻里社会经济状况(如贫困、健康、犯罪率等)? 街景图像与传统功能性指标相比,预测效果如何? 研究背景:美国七个大都会区 数据:27百万张街景图像、人口普查、健康及犯罪数据 研究方法: 街景特征提取:利用计算机视觉模型分析街景图像,提取建筑、绿地、街道设施等环境特征。 预测模型构建:对比街景图像、POI和动态人口数据,用LASSO回归预测社区的贫困、健康、犯罪和交通行为。 结论:研究表明,街景图像中的环境特征能有效预测社区社会经济状况,甚至优于POI等传统功能性指标,尤其在交通行为和犯罪预测中表现尤佳。这一发现表明城市外观蕴含着丰富的信息,可用于支持城市政策的精细化制定。 亮点: 街景图像分析能高效预测社区的交通、健康和犯罪特征,比传统功能性数据(如POI)更具优势。 视觉特征能解释高达83%的交通行为和64%的犯罪率差异,揭示城市外观与社会经济状态的紧密联系。
英语时间状语从句位置偏好研究 期刊名称:外语教学与研究 第55卷 第3期 关键词:英语时间状语从句;位置偏好;依存句法;依存距离;加工难度 内容摘要: 本研究基于依存句法,通过对不同类型(前置、后置)时间状语从句的加工难度进行量化分析,发现中国英语学习者更倾向于将时间状语前置。这种前置倾向主要受句法加工难度和时间象似性的影响。具体来说,前置的时间状语从句相较于后置从句,依存距离更长,句法加工难度更高。同时,当主从句位置顺序与事件实际发生顺序一致时,语言使用者也更倾向于使用这种语序符合时间顺序的表达。 启示: 1)时间顺序象似性:中国英语学习者在时间状语从句的定位上也受到象似性影响,这表明认知在一定程度上是共享的。虽然不同文化背后的思维一定存在差异,但同时也会享有一些共性。 2)二语者对时间状语从句的加工:虽然同样都受时间顺序象似性影响,但作为非母语者,中国大学生对于英语时间状语从句的定位还受到句法加工难度的影响,倾向于选择用难度较低的方式进行表达。依存距离这个指标很直观地把加工难度进行了量化,值得借鉴。
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