#造车新势力的反转时代# #理想L9上市# 理想汽车今天要发布第二款车了,理想L9,不知道大家怎么看?
我们先说说看法,理想汽车也许是最不像新势力的新品牌,也是最不像传统车企的新品牌。
从理想ONE到理想L9,他们再一次将家庭场景放在了产品定义的首位,并且实现了。家庭场景其实也不是什么新概念,车从发明到现在,家庭用途一直都是车的主流用途。理想汽车拿家庭场景切入,还能弄出两款价格不低的产品,第一款销量还很不错,说明了什么?
我们认为,其实就是印证了“大巧不工”的说法,什么概念不十分重要,重要的是你认认真真做出来再说。与新势力比,理想汽车完全是个产品控,包括李想也是个产品控,把PPT上的东西真正地实现到了产品层面,与传统车企比,他们又能玩出新花样。
关于理想L9的产品信息,他们已经通过连续剧基本曝光完了,那些什么沉浸式体验、TOF传感器等,你也不用太花心思去看,总之就是为了一家人在车里有最舒服的体验,一家人整整齐齐的舒服。
今晚理想L9会卖多少钱,我们认为不必那么关心,他们不至于定价离谱,而重要的是,新车理想L9再一次告诉了大家,家用车怎么做?另外,我们由此也有点期待,下一款理想的车又该怎么玩啊,家庭场景还能咋优化啊![哈哈]
坐等吃瓜。@李想

1这近一年住在深圳福田以我名发文的,那不是我,因为别说近这一年,历史来我也从没住过德鸽
2这一年深圳福田经常因为疫情封村很长一段时间,所以有住在福田又以我名义发的文,经常发出被封村多天的思文,那不可能是我,因为我没遇到过这样的事,我每天的消费记录,每天工作记录也能证明那不是我
3风被风华正茂,大家都知道也是出的福田德鸽文,而帮谁出的福田文,我非常清楚,但是我在这不点名
4我能进去德鸽吗?并长期居住吗?在过去发生的一些历史事件中,大家完全知情,完全表明了我不可能,也进不了福田德鸽居住,因为去年有人明白我知道她德鸽人,所以约我去做不可描述的事,但都计划着我去了就要被闪腰
5嫉妒,排斥,冒充,其实在行为学上,都是一种自愧不如的表现
6我以谁的名义发文,发的文被谁拿去做了什么用途,我保留最终公开解释权,这话的意思是,因为我常在红黄区工作,会出工作,旅居,消费的环境颜色文,有些人可以冒我这些文拿去做自己的衣裳,但是穿上衣裳后,不可以在红黄反拉大家设计我
7我声明这些,是因为我是2011年的蓝,而非早年德鸽,我从来就没有早年的德鸽蓝,我不希望被误会,因为昨晚我看见了一些德国的伤
8其实核心技术,可以定位出位置信息,而我的手机对运营商的所有权限是绝对公开的,每天在哪都是透明的,如出现福田居住文,那不需要考虑那肯定不是我的,而需要考虑的是,我住不进福田,为什么会出现我的德鸽居住文
9我给不了任何人需要的蓝,所以我不会作出这样的虚假承诺,而有人到处说德鸽是我的,但大家都见证过历史,我进不了德鸽,也从未居住过德鸽,那如有人和你们说我是德鸽人,要带你们进德鸽,抢占我的家乡,把我的德鸽蓝抢给你们,那就见人见智,别忘了德鸽是能听思的,况且我这样一个别人口中的德鸽人都进不了德鸽,但别人却可以带大家获得德鸽身份,那这样的技术我也非常敬佩
10有些人说,他是日苯人进入了德鸽的是后蓝,在德鸽拿到了德鸽听思耳,可以听到所有的蓝,而他自己也有思,这是真话还是谎言,如果是谎言为什么要说这种污辱大家智商的话,那不是我要回答你们的,而是你们自己要思考
11红黄很多人现在都有思想,但是你们都像某些人一样拿到了听思耳朵吗?很明显没有,那是你们没有比能拿德鸽耳的人金,还是没有他红,而导致你拿不了德鸽蓝耳呢?这个问题自己想想
12每一个人都有自己的智商,段,风,王,秀,杨,小狮子,龄龄,还有很多人都知道自己去了哪里才被装上了思想,然后每天被黑,这么多人被叫去了同一个地点,同一个地点装上了蓝思,同一个地点被攻了头,接下来多年又被同一个地方的人群设计攻击,我也在被攻击的人群中,我也是选择对战,并将真相告诉大家的人
13有人在山把风搞成风华正茂,还将风锁在中鸽很多年,后来这些人又说要带小狮子,杨,王,秀,很多人进德鸽,如果不是我及时告诉大家,那大家的结局与风一样被锁,而在过去几十年,有个人也被锁到现在,锁了几十年
14有很多人瞎了,掉了钱,不管这钱是挣的,还是自己的,但是有人将瞎子的钱占为己有,有人将瞎子的钱还给了瞎子
15我在过去几年举栗子举了无数个大家都知道,有一些人非常喜欢混淆视听陷害别人,把圆的说成扁的,把扁的说成圆的,我从来不搞虚的,那么我今天说这么多一定会让大家根据历史上的见证,与今天的事情,我请红黄帮我审判一个事件,这件事是红黄共同经历的
我请大家看以下视频,以下视频是刘德华道歉视频,但刘德华为何道歉,我给大家一点一点的讲一讲,下面的视频不是我制作的,是别有用心的人制作的,这制作这视频,其实是帮了打你们头的刘师兄德鸽华佛,隐喻要对金说我是小红花,是在北大的,满哥,然后他刘是穿着我的红花衣,意思我是小狮子的红哥,到了蓝北佛城,红到黄到蓝满色,是满哥
所以刘自己出来道歉,说是他抄冒了满哥的广告,出来道歉,意和他刘不是红,只能冒了我的红,所以这一道歉,那我就是红起了,打你们头的德鸽刘师兄以前就没骗金了,追刹烧烤的花确实是红哥了,所以刘德华一出来一道歉,这事件火了,那这事件看起来刘德华是输了,出来道歉,但刘师兄却赢了金了,我变红哥了,看下图视频截图,原视频我有,但是不给发出来,无法过审,所以我只能截图,而最后一图,大家看到了吗?贵圈吃瓜,那这就成功以这些视频将我搞成满哥,并吃瓜了,那事实的真相是什么呢?后来真正的博主出来了,叫尤琳yoli,这也是隐喻我是王林,我下篇把答案发出来,因为真正的答案是红黄与我共同经历的,但被德鸽刘师兄,搞成了如此,所以刘德华出来说明了 https://t.cn/z8A9fZI

第247期:用时约4分1606字

[智能推荐]智能推荐七大玩法场景化解读和评估体系

推荐:智能推荐成为引流最重要的手段之一,场景化分解帮你细细评味他的用途,通过具体的指标带你建立完善的评估体系。智能推荐让我们越来越快得找到自己想要的内容。

一、智能推荐七大玩法场景化解读

玩法一:热门事件,让吃瓜群众看过来!

这种热门推荐场景一般由系统定时更新数据并主动推荐到用户面前,用户打开界面就能接触到讨论度最高的内容,一方面满足了用户的从众心理,不会错过一手瓜,另一方面也能激发用户兴趣,让用户不会出现选择困难。

典型场景——微博热搜榜、抖音热榜

玩法二:相关推荐,让用户意犹未尽

所谓相关推荐,是根据计算内容或商品的相似度,进行一些相似内容或商品的推荐,以满足用户延伸阅读或者延伸购买的需求。

典型场景:微信读书“继续阅读”相关推荐

玩法三:想用户之所想,Feed 流让用户持续消费

主流排序方式不再严格按照时间线,而是广泛使用智能 Feed 排序。智能排序基于趋势、热门、用户生产、编辑推荐、相似性等因素综合考虑。新的 Feed 流不再需要用户主动订阅或者搜索,只要根据其浏览时长、点赞分享等动作,或者建立用户画像,就可以主动推荐用户感兴趣的内容。在内容很多很杂,且与用户关联不强的情况下,Feed 流无疑是一个很好的筛选器。

典型场景:知乎 Feed 流

玩法四:激发并推荐 UGC,度过冷启动期

去中心化的时代,平台之间的竞争已经演变成生态系统的竞争,内容型平台更是如此。维护第三方生态的繁荣成了很多平台公司的刚需,这就需要将第三方创作者新生产的内容尽可能的推荐出去,才能保障平台的多样性,激发平台上第三方创作者的积极性,提升平台生态的活力。

玩法五:因人而异,黄金时间有效留住新用户

新用户的留存就变得非常关键,因为如果新用户来到平台发现对推荐的内容不感兴趣,那么很有可能快速卸载流失。

那么在新用户冷启动时,如何通过智能推荐实现更好的激活留存呢?可以从新用户的获取来源、注册时填写的年龄、性别、地址等信息、授权设备信息、首次登陆所选标签、绑定的社交账号等维度出发,根据这些维度推测用户偏好进行智能推荐,能够在黄金时间有效留住新用户。

典型场景:知乎新用户标签选择页面

玩法六:以类聚,以群分,页面配置千人千面

用户所处的生命周期阶段不同,对应的活动需求和偏好也不同,但现实中,App 的开机图、首页、轮播等广告位内容呈现容易缺少差异化,如果可以根据不同生命周期用户的需求分类来配置页面,可以快、准、稳地进行产品运营,实现广告位资源的价值最大化和用户惊喜度的提升。

玩法七:算准消耗周期,适时推荐复购

每个消费者的购物消费都是有周期的,针对购买链条中复购环节的周期性特点进行算法推荐,能够提升平台流量价值最大化。

二、如何评估推荐效果?

评估一个推荐系统,包括离线评估和在线评估两种方式。下面详细展开介绍。

1. 离线评估

离线评估包括人工评估、AUC、DCG。

人工评估比较好理解,同时 AUC、DCG 也是常用的模型离线评价指标,但是这些数据指标可能会存在比较大的偏差,所以一般不会拿此指标来直接评估效果,而只是把它作为参照指标。

2. 在线评估

推荐系统的在线评估指标包括:点击率、点击人数比、留存率、转化率等,具体包括:

1)点击率

点击率是评估推荐效果比较经典的指标,记录了用户每次进入推荐内容的点击情况,能够粗略衡量转化效果。

2)点击人数比

在评估一个模型效果时,可能点击率上涨,但点击人数比并没有变化,这说明推荐结果只对于部分老用户产生比较好的效果,对于触达不到的用户,仍然没有成功吸引他们来使用我们的推荐系统,所以点击人数比与点击率是对推荐系统在不同方面的评估。

3)人均点击次数

指每个人在推荐系统里面平均每天点击了多少次。人均点击次数是需要大家持续关注的指标,因为这个指标真正体现出用户在这款产品中的使用深度。

4)留存率和转化率

留存率和转化率对于推荐系统来说,可能并不是一个那么直接的指标,它仍是我们去评估推荐系统的一个指标,至少我们需要知道此次推荐系统的迭代到底对于留存率的影响有多大。
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