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Post by account_disabled on Aug 23, 2023 5:39:42 GMT
攻击在线流媒体广播电台,这些电台的听众对摇滚、配音步调或嘻哈等广泛的音乐类别感兴趣,但允许并鼓励免费下载他们的创意作品通过 YouTube/Vevo,粉丝仅对一位艺术家和/或歌曲有特定意图。 shoutcast 广播电台和 pandora 上的歌曲无法下载。 图 5——shoutcast 广播电台和 pandora 鼓励购买音乐,但不允许下载音乐。 哦,等等,唱片公司变得更糟了。就像歌词一样,唱片艺术家没有 购买电子邮件列表 充分利用他们的音乐视频的力量。大多数艺术家,就像 The Black Keys 一样,都愿意将他们的视频上传到 YouTube/Vevo 和其他一些主要网站,让他们的音乐吸引人们分享,并由这些网站进行推广。当网络用户搜索视频时,他们会登陆 YouTube 或 Vevo,而不是艺术家的网站。同样,这会减少吸引正在寻找您的内容的粉丝的机会;包含巡演、商品和音乐信息。
网络实验图解指南 转化率优化 (CRO) 作者的观点完全是他们自己的(不包括催眠这一不太可能发生的事件),并且可能并不总是反映 Moz 的观点。 网络实验是提高参与度和转化率的好工具。实验的主要优势是能够隔离变量,从而检查不同指标(例如口号和转化率)之间的因果关系。 许多有关实验设计的文献都源于统计学,并且可能相当令人生畏。为了使其更易于理解,我介绍了网络实验的插图指南(在我兄弟 Andreas Høgenhaven 的帮助下,他好心制作了插图)。 在开始实验之前,您需要掌握正确的基础知识:测试与您的长期业务目标相符的指标。测试大变化,而不是小变化。请记住,测试获胜者不是最佳性能,而是我们测试过的最佳性能变体。这并不意味着您已经找到了始终最佳的性能变化。你(几乎)总是可以在另一次测试中做得更好。 A/B 或 MVT 首先要考虑的事情之一是实验设计。当测试一个或两个因素时,通常首选 A/B 测试设计,而当测试两个或多个独立因素时,则使用多变量测试 (MVT) 设计。然而,值得注意的是,可以使用 A/B/n 测试或顺序 A/B 测试来测试 2 个以上的因素。对多个因素使用 A/B 测试的缺点是它无法捕获交互效应。 AB 测试与 MVT MVT 对决:全阶乘与部分阶乘 所以你想要多元,是吧?等一下。有不同类型的多变量测试。如果您曾经访问过Which MVT,您可能会遇到过诸如全阶乘、部分阶乘和修改田口之类的术语。在讨论这些邪恶的词语之前,让我们通过一个例子来实际进行多变量测试。在此示例中,我们有 3 个不同的因素,每个因素都有两个条件。
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