Author: onlineadmin
最新的社交平台效能基準報告中肯定出現了一種趨勢； 所有品牌的 TikTok 參與度都大幅下降。 這是有道理的。 TikTok 增加的用戶越多，關注度的競爭就越激烈，而品牌現在也在人們的「For You」動態中爭奪位置。 但值得注意的是，三份重要的基準數據報告現在強調了與其最新數據說明的主要發現完全相同的事實。 首先，Rival IQ 對此進行了概述，發現 TikTok 目前的品牌內容平均參與率為 2.63%，比一年前（5.69%）下降了一半以上。 Emplifi 的新數據也反映了同樣的發現，該數據發現 TikTok 貼文互動量比 2022 年初的最高數量下降了 26%。 正如您在這裡所看到的，隨著時間的推移，Instagram 和TikTok 的互動量都在下降，儘管TikTok 最近出現了更顯著的轉變（基於對這兩個應用程式中1,000 多個品牌資料的分析）。 SocialInsider 也發現了同樣的情況，其數據顯示，過去一年 TikTok 影片的平均參與率下降了 35%。 因此，儘管所有平台的平均參與率都隨著時間的推移而下降，但 TikTok 的下降幅度最近最為顯著。 這可能反映了平台成熟度和品牌採用率（即，隨著越來越多的品牌進入應用程序，競爭變得更加激烈，參與度必然下降），也可能是隨著時間的推移，品牌產生的吸引力越來越低。 不管怎樣，有趣的是，曾經一度成為品牌參與亮點的 TikTok 正在失去一些光彩。 這也可能影響您的計劃。 如果您最近發現 TikTok 參與度有所下降，那可能不是您的問題，您可以向您的老闆展示此帖子以強調您的觀點。 但最重要的是，產生一致的參與度很困難，而且數字會波動，這可能會影響您的 KPI。 因此，像這樣的基準報告提供了一些更多的上下文數據，以便更好地理解您所看到的內容。 您可以在此處查看 Rival IQ 的完整報告、在此處查看 Emplifi 的最新數據以及在此處查看 SocialInsider 的 2024 年基準報告。
與其他數十個「推特殺手」一樣，Bluesky 自推出以來一直處於困境——這主要歸功於僅限受邀者的政策。
在 X 所有者 Elon Musk 一直是資料隱私新時代的主要倡導者的新時代，這似乎是以前稱為 Twitter 的平台的重大疏忽。 隨著 X 上月底向所有用戶推出在應用程式中進行語音和視訊通話的新選項，隱私倡導者指出，新系統會在每個用戶撥打電話時洩露他們的 IP 位址。 詳細資訊已作為 X 官方公告的社群說明添加： 對於 X 最脆弱的用戶來說，這可能是一個問題，而且該平台也被用作一些政治活動家的關鍵連接器，它還可能導致重大安全風險，而用戶不一定意識到這一點。 鑑於馬斯克自己關於 DM 加密重要性的聲明（X 去年向付費用戶推出了 DM 加密），他們現在考慮這一點的可能性更小。 Twitter DM 應該像 Signal 一樣進行端對端加密，這樣就沒有人可以監視或破解您的訊息— 伊隆馬斯克 (@elonmusk) 2022 年 4 月 28 日 確實，內 X對DM加密的概述它指出： “X 致力於成為互聯網上最值得信賴的平台。” 馬斯克也將其作為該應用程式的關鍵目標，在這種情況下，這似乎是一個相當大的漏洞，有助於推出其語音和視訊通話工具。 當然，用戶可以在其設定中關閉語音和視訊通話，對於任何擔心無意中共享其位置的人來說，這可能是個好主意。 但這似乎也反映了 X 新的推動力，即在更少的監督下盡可能快速地行動，這可能會導致流程中出現這樣的差距。
搜尋世界最近發生了巨大的變化。 無論您仍處於今年的規劃階段還是已製定 2024 年策略，您都需要了解新的 SEO 趨勢，以保持領先於地震行業的變化。 是時候在這個不斷變化的環境中製定 SEO 成功路線了。 觀看此點播網路研討會，我們將探索當今頂級 SEO 和數位行銷專業人士的獨家調查數據，為您今年的策略提供資訊。 您還將學習如何在人工智慧時代駕馭 SEO，並利用這些新工具來獲得優勢。 你會聽到： 2024 年 SEO 的首要任務和挑戰。 人工智慧在 SEO 中的作用：如何搶先於 SGE 和人工智慧的整體預測顛覆，以及 SGE 特定的 SEO 優先事項。 獲得 SEO 資源策略和報告見解以推動成功。 我們將與 Shannon Vize 和 Ryan Maloney 一起深入探討塑造 SEO 未來的主要趨勢、優先事項和挑戰。 及時發現見解並釋放 2024 年新的 SEO 成長潛力。 請參閱下面的幻燈片或觀看完整的網路研討會以了解所有詳細資訊。 加入我們的下一次網路研討會！ 提高 SERP 排名的 10 種成功方法 [With Ahrefs] 預訂您的位置，發現 10 個快速、簡單的 SEO 勝利，以提高您網站的排名。 Source link
您已經通過了多輪面試，招募團隊選擇您作為他們的最佳候選人，並向您發出錄用通知。 但您對所有條款都不太滿意。 這就是還價的由來。
如果您在廣告集的投放欄中看到“正在學習”，則表示演算法仍在學習如何投放您的廣告。 有道理，對吧？ 效能會波動，在此期間您可能會看到更高的成本。 理想情況下，您希望每周至少進行 50 個優化事件才能退出學習階段。 它可能會在那之前發生，但這是目標數字。 如果你做到了這一點，性能應該會變得更加穩定，甚至有所改善。 那麼，如果你陷入學習階段或貼上可怕的「學習受限」標籤，這有什麼關係嗎？ 好吧，某種程度上… 如果您有資源花費更多來退出學習階段，則可以幫助獲得最佳結果。 但這對大多數廣告主來說可能不合理，尤其是在針對購買進行最佳化時。 幾乎所有廣告商都可以採取這一步驟。 在許多情況下，可以避免此訊息。 如果您為冷受眾定位建立多個廣告集，則每個廣告集將需要獲得 50 個優化操作才能退出學習。 相反，您也可以組合 廣告組廣告集是 Facebook 廣告分組，其中確定定位、調度、優化和展示位置等設定。 更多的 – 和預算 – 實現這一目標。 否則，你就知道自己處於劣勢。 該系統用於交付變更的數據有限。 如果演算法很難學習並做出準確的調整，那麼交付可能會效率不高，這是合理的。 不過，無法退出學習階段並不代表你的廣告群組被判了死刑。 底線：你得到可接受的結果嗎？ 如果是這樣，請不要對此過於擔心。 如果你能夠花更多的錢，你可能會得到更好的結果，但如果結果夠好，讓它運作也沒有錯。 讓效能成為您的指南，而不是警告訊息。
有趣的是，隨著我們進入預計將是一個特別動蕩的選舉時期，每個社交應用程式對政治內容採取的方法各不相同。 不僅即將於 11 月 5 日舉行美國大選，印度（5 月）、歐盟（6 月）、英國、南非等國也將參加今年的投票。 隨著這一切的發生，在社群媒體使用率非常高的國家中，每個平台都在尋求減少或擴大其應用程式中政治辯論的存在。 這可能會對投票結果產生重大影響，具體取決於事情的實際進展。 首先，Meta 正在採取明確的措施來減少其應用程式中政治內容的出現。 上週，Meta 宣布將取消其 Facebook 新聞計劃，並終止與當地新聞出版商的所有協議，這是其淡化 Facebook 和 Instagram 上的新聞內容以及隨後的辯論的最新努力的一部分。 這項努力實際上已經持續了一段時間。 回到2021年在國會大廈騷亂後，Meta 執行長馬克·祖克柏指出，該公司從用戶那裡收到的最常見的反饋之一是，他們不想繼續在自己的資訊流中看到分裂的政治內容。 經過多年充滿焦慮的帖子，引發了朋友和家人之間的緊張關係，梅塔意識到這種負面聯繫不值得參與的好處。 這讓 Meta 團隊肩負起減少政治內容的使命，儘管這是可能的。 從那時起，該公司進一步傾向於人工智慧推薦內容，主要是透過短片視訊剪輯，這些內容已成為用戶資訊流中更大的元素。 事實上，截至去年第四季， 基於人工智慧的內容推薦佔人們在 Instagram 上看到的內容的 40%，而 Facebook 上的數字略低。 結果？ 過去一年，Meta 發現 Facebook 上花費的時間增加了 7%，IG 上花費的時間增加了 6%。 相較之下，新聞內容目前僅佔世界各地人們在 Facebook 動態中看到的內容的不到 3%和縮小。 考慮到這一點，再加上新聞和政治辯論過去對 Meta 造成的聲譽損害，它現在尋求完全放棄它，轉而採用更輕鬆、基於娛樂的內容方式。 當你還考慮到近年來新聞和政治辯論給 Meta 帶來了多少損失時，這就更有意義了。 根據報道，劍橋分析公司（Cambridge Analytica）事件中政治人物竊取Facebook 用戶資料以製定選民影響行動，導致Meta 不得不透過聯邦貿易委員會(FTC) 的罰款支付近60 億美元的直接成本，這是一項關於“資料外洩”，並處以罰款 美國證券交易委員會。 但聲譽受損可能更嚴重。 Meta 表示，到 2022 年，蘋果新的選擇加入數據追蹤提示將使其廣告業務僅在當年就損失超過 100 億美元，這也可能與劍橋分析事件導致對該公司信任度的削弱有關。 總的來說，Meta 盡可能遠離新聞和政治是有道理的。 但這最終對選民意味著什麼？ 根據皮尤研究中心 (Pew Research) 的數據，30% 的美國人至少從 Facebook 獲得部分新聞輸入，隨著該平台刻意放棄此類訊息，這必然會產生影響。 最終結果將是 Meta 將能夠舉手並聲稱它與任何選舉的結果無關，無論選舉結果是什麼，這可以幫助它避免類似的負面頭條新聞。 但這對民主有好處嗎？這會導致公眾資訊匱乏嗎？ 另一方面，這個以前被稱為Twitter 的平台進一步傾向於政治辯論，X 所有者 Elon Musk 使用該應用程式作為他的個人擴音器，就他日常關心的任何政治問題發出警報。 馬斯克經常發布有關美國移民湧入、烏克蘭戰爭、毒品政策、公司治理問題以及美國各個城市的衰落等問題的貼文。 馬斯克也經常指責各種政客，從總統到下，作為應用程式中關注度最高的人，他也（據報道）傾斜演算法以支持向更多人展示他的帖子，他一個人就擁有重大影響力X 用戶之間的一般性討論。 更重要的是，X 更「言論自由」的內容審核方法，越來越依賴其眾包的「社群筆記」來監管錯誤訊息，這使其容易受到更大的操縱，這可能會進一步扭曲應用程式中的政治討論。 但這正是伊隆想要的，他所表達的觀點是，人們應該能夠看到所有的觀點，無論它們有多麼不正確或消息靈通，這樣他們就可以自己決定他們相信什麼和不相信什麼。 t 。 這似乎忽略了過去由此造成的危害，但儘管如此，馬斯克認為任何人都不應該受到審查，所有意見都應該根據其優點進行審查。 這會增加應用程式內的政治辯論。 隨著 Meta 尋求減少政治和新聞內容，X…
YouTube 最近發布了一段內容豐富的視頻，消除了創作者對 YouTube 推薦演算法工作原理的常見誤解和誤解。 這段 12 分鐘的影片由 YouTube 發展和發現團隊負責人 Todd Beaupré 接受 YouTube 創作者蕾妮·里奇 (Renee Richie) 連結的採訪。 以下是討論的要點。 了解演算法方法 在影片中，YouTube 解決了關於不同影片類型如何影響頻道表現的誤解。 YouTube 的推薦演算法著重於單獨評估每個視頻，而不是平均頻道視頻的表現。 Beaupré 解釋道：“在很大程度上，Discovery 的演算法更關注單一影片。” 這種方法使得演算法能夠為使用者提供更個人化的觀看體驗。 它還使創作者可以靈活地嘗試不同的影片格式，而不必擔心這會對他們的頻道在演算法推薦中的位置產生負面影響。 為此，博普雷表示，一個影片的糟糕表現不會對頻道的整體成功產生不可逆轉的影響。 「如果你的上一個影片不太好，而你的下一個影片很棒，我們希望認識到每個影片的潛力，」他說。 演算法是為觀眾服務的，而不是為影片服務的 Beaupré 討論了內容創作者中關於 YouTube 推薦演算法的普遍假設。 “很多創作者認為 YouTube 正在向一群人流式傳輸視頻，但實際上恰恰相反。” 他解釋說，當用戶訪問 YouTube 時，演算法會產生影片推薦，目的是顯示符合特定用戶觀看歷史記錄和偏好的影片。 創作者沒有“禁區” 討論解決了頻道可能因休息或觀看次數減少而受到演算法懲罰的擔憂。 Beaupré 解釋說，該演算法旨在將每個影片與其最感興趣的潛在受眾相匹配，而不會過度依賴懲罰性措施或過度重視過去的觀看數據。 博普雷說：「如果歷史數據不能特別預測未來的視頻性能，我們的目標是不要過分強調歷史數據。」他揭穿了「懲罰框」建議的神話。 內容壽命和適應性 YouTube 建議創作者不要只專注於分析新上傳的視頻，因為推薦不僅限於最近的內容。 Beaupré 指出，如果人們重新燃起興趣或趨勢發生變化，影片就會獲得吸引力，因此創作者應該對超越直接指標的機會保持開放態度。 聽證會結束後 在討論創作者主導的內容和觀眾偏好之間的平衡時，Beaupré 引用了 YouTube Shorts 的興起作為該平台對觀眾行為做出反應的一個例子。 他表示：「YouTube 之所以專注於短片，是因為觀眾離開了我們。」他解釋說，觀眾對更高效、更有吸引力的內容的需求推動了該平台的發展方向。 性能分析 Beaupré 建議查看訂閱觀眾對其訂閱源中的影片的反應，以更好地了解影片的表現。 這些數據可以深入了解內容或包裝問題是否影響了效能。 他補充說，“有時很難理解為什麼有些事情會成功，而類似的事情卻不會成功”，他承認觀眾偏好的不可預測性。 結論 看完這篇訪談後，創作者的收穫是 YouTube 的演算法並不是為了獲取他們而設計的。 它試圖在正確的時間向正確的人提供正確的影片。 如果影片沒有立即流行，請不要錯過。 該演算法將繼續努力尋找您的受眾。 創作者需要繼續努力讓內容觀眾願意觀看。 該演算法會適應觀眾想要看到的內容，而不是相反。 因此，如果您想擊敗競爭對手，請研究您的受眾，了解您的利基市場的趨勢，並為人們提供更多他們想要的東西。 YouTube 的動力源自於人們的熱情。 該演算法有助於協調創作者和觀眾之間的熱情。 不斷發帖，不斷改進，演算法就會不斷傳播。 常問問題 YouTube的推薦演算法如何評估影片內容？ YouTube 的建議演算法評估單一影片內容，而不是查看頻道的整體影片平均值。 以下是此演算法考慮的一些重要因素： 個人化的觀看體驗：每個影片都經過評估，以確定其提供適合用戶個人喜好的內容的潛力。 內容彈性：創作者可以嘗試不同的影片格式，而不必擔心對其頻道的演算法地位產生負面影響。 非懲罰性措施：影片表現不佳不會不可逆轉地影響頻道的成功，從而使每個新影片的潛力都能獨立發揮。 YouTube 內容創作者是否有「懲罰框」？ 不，YouTube 上沒有針對內容創作者的「懲罰框」。 Todd Beaupré 在他的討論中澄清了這一點，強調了幾個方面： 演算法設計：YouTube 的演算法旨在將影片與潛在興趣最高的觀眾進行匹配，而不是因頻道不活躍或觀看次數減少而懲罰頻道。 歷史數據：如果過去的表現數據不能預測影片未來的成功，則演算法不會過度重視過去的表現數據。 內容的適應性：推薦不僅限於最近上傳的內容，因為如果興趣恢復或趨勢發生變化，影片可能會受到關注。 創作者提高 YouTube 影片效能的最佳方法是什麼？…
身為內容創作者和行銷人員，我經常看到創作者和品牌強烈要求在 TikTok 上打上驗證標記，我理解這種興奮。 在 TikTok 上獲得驗證就像獲得一張進入巧克力工廠的金票。
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