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管制对流量表现出警惕过度追逐可以说是不可避免的。例如这次被监管部门明确指出的内容低俗化倾向，部分信息发布平台并非不了解自身平台上色i情低俗信息的泛滥，但技术至上的“不干预”式内容运营方式，必然造成信息生产与分发泥沙俱下的无底线状态。

假如说美团、滴滴的争i夺战只是生活工具的入口，流量商业的另一个分支——算法引导的内容消费所表现出来的***至死的倾向正是大数据引导下的信息聚合平台真正的罪魁祸首。在过去的几年里，这也是在无监管状态下狂奔的今日头条的阿克琉斯。

但是，我们不能否认，很多新兴的视频平台对于普通人的生活记录和声音的表现还是有积极意义的。烹饪小窍门，化妆的小心机，宠物的欢乐互动，短视频平台向“记录生活”的方向转变，在美好生活、消费升级的大语境下，其中仍然潜藏着巨大的商业潜力。

当法国学者 Liotta反对将视觉化内容所带来的***化倾向时指出，当技术进步使普遍适用的宏大叙事失去效用之后，有限性的“小叙事”就会繁荣起来，并赋予人类新的意义价值。

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定基比值

基准比率=(报告期水平=某一固定期水平×100%

指报告期水平与一定时期水平的比值，反映企业在一定时期内的总体发展速度。

上述三种对比分析虽然各有千秋，但都可以相互结合，怎么流量公司有哪些，为资料分析趋势提供必要的支持。

请考虑站点数据：

仅从绝i对值数据来看是远远不够的，通常企业的决策层、产品部门或运营部门需要研究一个月、一个季度的业绩，观察这些指标的变化趋势，同时与上个月、去年同期、某个基点的数值进行对比，从而明确这些数据背后的业绩表现。因此，年、月、月、基比便成为数据趋势分析的重要手段。

例如，3月份网站的日平均自然搜索流量与2月的日自然搜索流量进行对比。

将两期数据进行对比，可以很直观地看到数据的增减。并且计算出相应的“月月增长率”，就可以迅速确定两期数据的变动幅度。

网站平均每日自然搜索流量在2020年3月与2019年3月的每日自然搜索流量进行对比。月度数据旨在减少季节或行业周期对数据的影响，对于淡季明显的行业尤其适用。

例如，将2019年全年的每日自然搜索流量作为基点，将2020年每个月的每日自然搜索流量与这一数据进行对比，就会明显超越2019年平均水平。

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大家都知道，越是了解客户，痛点把握得越准确，卖点描述也就越清晰。如果卖点等于顾客的痛点，营销自然也水到渠成。

怎样才能使卖点尽可能接近痛苦？

那就需要我们做顾客画像，它是我们分析客户，找出痛点的重要方法。

我们所说的“顾客画像”，就是根据顾客的社会属性i、生活习惯、消费行为等信息和数据，综合得到标签化的顾客模型。

But！

大多数人都忽视了在顾客描述中的一个问题：

"我的顾客是我的用户吗？

例如，

谁是面对学生用品的用户？这是学生。谁是顾客？没有学生，而是父母。

因此，客户并不一定等于用户！

顾客指的是产品的实际使用者或体验者，而顾客是购买者。别小看这个知识点，很多人都是因为没有很好的区分，所以在营销策略上犯了方向错误。

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