今日头条、抖音推荐算法原理全文详解

对头条架构有兴趣的同学可以先看看这个文章,文章比较干,建议收藏食用。

公众号:架构师今日头条技术架构分析

 

之前头条召开了一场分享交流会。资深算法架构师、中国科学技术大学计算机博士曹欢欢,在今日头条总部带来了题为《让算法公开透明》的分享,消除社会各界对算法的一些误解,同时接受意见和建议。

本次分享将主要介绍今日头条推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析,内容安全等原理。

一、系统概览

推荐系统,如果用形式化的方式去描述实际上是拟合一个用户对内容满意度的函数,这个函数需要输入三个维度的变量。

今日头条、抖音推荐算法原理全文详解

第一个维度是内容。头条现在已经是一个综合内容平台,图文、视频、UGC小视频、问答、微头条,每种内容有很多自己的特征,需要考虑怎样提取不同内容类型的特征做好推荐。第二个维度是用户特征。包括各种兴趣标签,职业、年龄、性别等,还有很多模型刻划出的隐式用户兴趣等。第三个维度是环境特征。这是移动互联网时代推荐的特点,用户随时随地移动,在工作场合、通勤、旅游等不同的场景,信息偏好有所偏移。
这里还有一个问题,如何引入无法直接衡量的目标?

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推荐模型中,点击率、阅读时间、点赞、评论、转发包括点赞都是可以量化的目标,能够用模型直接拟合做预估,看线上提升情况可以知道做的好不好。但一个大体量的推荐系统,服务用户众多,不能完全由指标评估,引入数据指标以外的要素也很重要。
比如广告和特型内容频控。像问答卡片就是比较特殊的内容形式,其推荐的目标不完全是让用户浏览,还要考虑吸引用户回答为社区贡献内容。这些内容和普通内容如何混排,怎样控制频控都需要考虑。
此外,平台出于内容生态和社会责任的考量,像低俗内容的打压,标题党、低质内容的打压,重要新闻的置顶、加权、强插,低级别账号内容降权都是算法本身无法完成,需要进一步对内容进行干预。
下面我将简单介绍在上述算法目标的基础上如何对其实现。

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前面提到的公式y = F(Xi ,Xu ,Xc),是一个很经典的监督学习问题。可实现的方法有很多,比如传统的协同过滤模型,监督学习算法Logistic Regression模型,基于深度学习的模型,Factorization Machine和GBDT等。
一个优秀的工业级推荐系统需要非常灵活的算法实验平台,可以支持多种算法组合,包括模型结构调整。因为很难有一套通用的模型架构适用于所有的推荐场景。现在很流行将LR和DNN结合,前几年Facebook也将LR和GBDT算法做结合。今日头条旗下几款产品都在沿用同一套强大的算法推荐系统,但根据业务场景不同,模型架构会有所调整。
模型之后再看一下典型的推荐特征,主要有四类特征会对推荐起到比较重要的作用。

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  • 第一类是相关性特征,就是评估内容的属性和与用户是否匹配。显性的匹配包括关键词匹配、分类匹配、来源匹配、主题匹配等。像FM模型中也有一些隐性匹配,从用户向量与内容向量的距离可以得出。
  • 第二类是环境特征,包括地理位置、时间。这些既是bias特征,也能以此构建一些匹配特征。
  • 第三类是热度特征。包括全局热度、分类热度,主题热度,以及关键词热度等。内容热度信息在大的推荐系统特别在用户冷启动的时候非常有效。
  • 第四类是协同特征,它可以在部分程度上帮助解决所谓算法越推越窄的问题。协同特征并非考虑用户已有历史。而是通过用户行为分析不同用户间相似性,比如点击相似、兴趣分类相似、主题相似、兴趣词相似,甚至向量相似,从而扩展模型的探索能力。

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模型的训练上,头条系大部分推荐产品采用实时训练。实时训练省资源并且反馈快,这对信息流产品非常重要。用户需要行为信息可以被模型快速捕捉并反馈至下一刷的推荐效果。我们线上目前基于storm集群实时处理样本数据,包括点击、展现、收藏、分享等动作类型。模型参数服务器是内部开发的一套高性能的系统,因为头条数据规模增长太快,类似的开源系统稳定性和性能无法满足,而我们自研的系统底层做了很多针对性的优化,提供了完善运维工具,更适配现有的业务场景。
目前,头条的推荐算法模型在世界范围内也是比较大的,包含几百亿原始特征和数十亿向量特征。整体的训练过程是线上服务器记录实时特征,导入到Kafka文件队列中,然后进一步导入Storm集群消费Kafka数据,客户端回传推荐的label构造训练样本,随后根据最新样本进行在线训练更新模型参数,最终线上模型得到更新。这个过程中主要的延迟在用户的动作反馈延时,因为文章推荐后用户不一定马上看,不考虑这部分时间,整个系统是几乎实时的。

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但因为头条目前的内容量非常大,加上小视频内容有千万级别,推荐系统不可能所有内容全部由模型预估。所以需要设计一些召回策略,每次推荐时从海量内容中筛选出千级别的内容库。召回策略最重要的要求是性能要极致,一般超时不能超过50毫秒。

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召回策略种类有很多,我们主要用的是倒排的思路。离线维护一个倒排,这个倒排的key可以是分类,topic,实体,来源等,排序考虑热度、新鲜度、动作等。线上召回可以迅速从倒排中根据用户兴趣标签对内容做截断,高效的从很大的内容库中筛选比较靠谱的一小部分内容。

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二、内容分析

内容分析包括文本分析,图片分析和视频分析。头条一开始主要做资讯,今天我们主要讲一下文本分析。文本分析在推荐系统中一个很重要的作用是用户兴趣建模。没有内容及文本标签,无法得到用户兴趣标签。举个例子,只有知道文章标签是互联网,用户看了互联网标签的文章,才能知道用户有互联网标签,其他关键词也一样。

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另一方面,文本内容的标签可以直接帮助推荐特征,比如魅族的内容可以推荐给关注魅族的用户,这是用户标签的匹配。如果某段时间推荐主频道效果不理想,出现推荐窄化,用户会发现到具体的频道推荐(如科技、体育、娱乐、军事等)中阅读后,再回主feed,推荐效果会更好。因为整个模型是打通的,子频道探索空间较小,更容易满足用户需求。只通过单一信道反馈提高推荐准确率难度会比较大,子频道做的好很重要。而这也需要好的内容分析。

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上图是今日头条的一个实际文本case。可以看到,这篇文章有分类、关键词、topic、实体词等文本特征。当然不是没有文本特征,推荐系统就不能工作,推荐系统最早期应用在Amazon,甚至沃尔玛时代就有,包括Netfilx做视频推荐也没有文本特征直接协同过滤推荐。但对资讯类产品而言,大部分是消费当天内容,没有文本特征新内容冷启动非常困难,协同类特征无法解决文章冷启动问题。

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今日头条推荐系统主要抽取的文本特征包括以下几类。首先是语义标签类特征,显式为文章打上语义标签。这部分标签是由人定义的特征,每个标签有明确的意义,标签体系是预定义的。此外还有隐式语义特征,主要是topic特征和关键词特征,其中topic特征是对于词概率分布的描述,无明确意义;而关键词特征会基于一些统一特征描述,无明确集合。

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另外文本相似度特征也非常重要。在头条,曾经用户反馈最大的问题之一就是为什么总推荐重复的内容。这个问题的难点在于,每个人对重复的定义不一样。举个例子,有人觉得这篇讲皇马和巴萨的文章,昨天已经看过类似内容,今天还说这两个队那就是重复。但对于一个重度球迷而言,尤其是巴萨的球迷,恨不得所有报道都看一遍。解决这一问题需要根据判断相似文章的主题、行文、主体等内容,根据这些特征做线上策略。
同样,还有时空特征,分析内容的发生地点以及时效性。比如武汉限行的事情推给北京用户可能就没有意义。最后还要考虑质量相关特征,判断内容是否低俗,色情,是否是软文,鸡汤?

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上图是头条语义标签的特征和使用场景。他们之间层级不同,要求不同。

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分类的目标是覆盖全面,希望每篇内容每段视频都有分类;而实体体系要求精准,相同名字或内容要能明确区分究竟指代哪一个人或物,但不用覆盖很全。概念体系则负责解决比较精确又属于抽象概念的语义。这是我们最初的分类,实践中发现分类和概念在技术上能互用,后来统一用了一套技术架构。

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目前,隐式语义特征已经可以很好的帮助推荐,而语义标签需要持续标注,新名词新概念不断出现,标注也要不断迭代。其做好的难度和资源投入要远大于隐式语义特征,那为什么还需要语义标签?有一些产品上的需要,比如频道需要有明确定义的分类内容和容易理解的文本标签体系。语义标签的效果是检查一个公司NLP技术水平的试金石。

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今日头条推荐系统的线上分类采用典型的层次化文本分类算法。最上面Root,下面第一层的分类是像科技、体育、财经、娱乐,体育这样的大类,再下面细分足球、篮球、乒乓球、网球、田径、游泳…,足球再细分国际足球、中国足球,中国足球又细分中甲、中超、国家队…,相比单独的分类器,利用层次化文本分类算法能更好地解决数据倾斜的问题。有一些例外是,如果要提高召回,可以看到我们连接了一些飞线。这套架构通用,但根据不同的问题难度,每个元分类器可以异构,像有些分类SVM效果很好,有些要结合CNN,有些要结合RNN再处理一下。

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上图是一个实体词识别算法的case。基于分词结果和词性标注选取候选,期间可能需要根据知识库做一些拼接,有些实体是几个词的组合,要确定哪几个词结合在一起能映射实体的描述。如果结果映射多个实体还要通过词向量、topic分布甚至词频本身等去歧,最后计算一个相关性模型。

三、用户标签

内容分析和用户标签是推荐系统的两大基石。内容分析涉及到机器学习的内容多一些,相比而言,用户标签工程挑战更大。

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今日头条常用的用户标签包括用户感兴趣的类别和主题、关键词、来源、基于兴趣的用户聚类以及各种垂直兴趣特征(车型,体育球队,股票等)。还有性别、年龄、地点等信息。性别信息通过用户第三方社交账号登录得到。年龄信息通常由模型预测,通过机型、阅读时间分布等预估。常驻地点来自用户授权访问位置信息,在位置信息的基础上通过传统聚类的方法拿到常驻点。常驻点结合其他信息,可以推测用户的工作地点、出差地点、旅游地点。这些用户标签非常有助于推荐。

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当然最简单的用户标签是浏览过的内容标签。但这里涉及到一些数据处理策略。主要包括:一、过滤噪声。通过停留时间短的点击,过滤标题党。二、热点惩罚。对用户在一些热门文章(如前段时间PG One的新闻)上的动作做降权处理。理论上,传播范围较大的内容,置信度会下降。三、时间衰减。用户兴趣会发生偏移,因此策略更偏向新的用户行为。因此,随着用户动作的增加,老的特征权重会随时间衰减,新动作贡献的特征权重会更大。四、惩罚展现。如果一篇推荐给用户的文章没有被点击,相关特征(类别,关键词,来源)权重会被惩罚。当然同时,也要考虑全局背景,是不是相关内容推送比较多,以及相关的关闭和dislike信号等。

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用户标签挖掘总体比较简单,主要还是刚刚提到的工程挑战。头条用户标签第一版是批量计算框架,流程比较简单,每天抽取昨天的日活用户过去两个月的动作数据,在Hadoop集群上批量计算结果。

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但问题在于,随着用户高速增长,兴趣模型种类和其他批量处理任务都在增加,涉及到的计算量太大。2014年,批量处理任务几百万用户标签更新的Hadoop任务,当天完成已经开始勉强。集群计算资源紧张很容易影响其它工作,集中写入分布式存储系统的压力也开始增大,并且用户兴趣标签更新延迟越来越高。

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面对这些挑战。2014年底今日头条上线了用户标签Storm集群流式计算系统。改成流式之后,只要有用户动作更新就更新标签,CPU代价比较小,可以节省80%的CPU时间,大大降低了计算资源开销。同时,只需几十台机器就可以支撑每天数千万用户的兴趣模型更新,并且特征更新速度非常快,基本可以做到准实时。这套系统从上线一直使用至今。

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当然,我们也发现并非所有用户标签都需要流式系统。像用户的性别、年龄、常驻地点这些信息,不需要实时重复计算,就仍然保留daily更新。

四、评估分析

上面介绍了推荐系统的整体架构,那么如何评估推荐效果好不好?
有一句我认为非常有智慧的话,“一个事情没法评估就没法优化”。对推荐系统也是一样。

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事实上,很多因素都会影响推荐效果。比如侯选集合变化,召回模块的改进或增加,推荐特征的增加,模型架构的改进在,算法参数的优化等等,不一一举例。评估的意义就在于,很多优化最终可能是负向效果,并不是优化上线后效果就会改进。

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全面的评估推荐系统,需要完备的评估体系、强大的实验平台以及易用的经验分析工具。所谓完备的体系就是并非单一指标衡量,不能只看点击率或者停留时长等,需要综合评估。过去几年我们一直在尝试,能不能综合尽可能多的指标合成唯一的评估指标,但仍在探索中。目前,我们上线还是要由各业务比较资深的同学组成评审委员会深入讨论后决定。
很多公司算法做的不好,并非是工程师能力不够,而是需要一个强大的实验平台,还有便捷的实验分析工具,可以智能分析数据指标的置信度。

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一个良好的评估体系建立需要遵循几个原则,首先是兼顾短期指标与长期指标。我在之前公司负责电商方向的时候观察到,很多策略调整短期内用户觉得新鲜,但是长期看其实没有任何助益。
其次,要兼顾用户指标和生态指标。今日头条作为内容分创作平台,既要为内容创作者提供价值,让他更有尊严的创作,也有义务满足用户,这两者要平衡。还有广告主利益也要考虑,这是多方博弈和平衡的过程。
另外,要注意协同效应的影响。实验中严格的流量隔离很难做到,要注意外部效应。

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强大的实验平台非常直接的优点是,当同时在线的实验比较多时,可以由平台自动分配流量,无需人工沟通,并且实验结束流量立即回收,提高管理效率。这能帮助公司降低分析成本,加快算法迭代效应,使整个系统的算法优化工作能够快速往前推进。

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这是头条A/B Test实验系统的基本原理。首先我们会做在离线状态下做好用户分桶,然后线上分配实验流量,将桶里用户打上标签,分给实验组。举个例子,开一个10%流量的实验,两个实验组各5%,一个5%是基线,策略和线上大盘一样,另外一个是新的策略。

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实验过程中用户动作会被搜集,基本上是准实时,每小时都可以看到。但因为小时数据有波动,通常是以天为时间节点来看。动作搜集后会有日志处理、分布式统计、写入数据库,非常便捷。

今日头条、抖音推荐算法原理全文详解

在这个系统下工程师只需要设置流量需求、实验时间、定义特殊过滤条件,自定义实验组ID。系统可以自动生成:实验数据对比、实验数据置信度、实验结论总结以及实验优化建议。

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当然,只有实验平台是远远不够的。线上实验平台只能通过数据指标变化推测用户体验的变化,但数据指标和用户体验存在差异,很多指标不能完全量化。很多改进仍然要通过人工分析,重大改进需要人工评估二次确认。

五、内容安全

今日头条、抖音推荐算法原理全文详解

最后要介绍今日头条在内容安全上的一些举措。头条现在已经是国内最大的内容创作与分发凭条,必须越来越重视社会责任和行业领导者的责任。如果1%的推荐内容出现问题,就会产生较大的影响。
因此头条从创立伊始就把内容安全放在公司最高优先级队列。成立之初,已经专门设有审核团队负责内容安全。当时研发所有客户端、后端、算法的同学一共才不到40人,头条非常重视内容审核。

今日头条、抖音推荐算法原理全文详解

现在,今日头条的内容主要来源于两部分,一是具有成熟内容生产能力的PGC平台
一是UGC用户内容,如问答、用户评论、微头条。这两部分内容需要通过统一的审核机制。如果是数量相对少的PGC内容,会直接进行风险审核,没有问题会大范围推荐。UGC内容需要经过一个风险模型的过滤,有问题的会进入二次风险审核。审核通过后,内容会被真正进行推荐。这时如果收到一定量以上的评论或者举报负向反馈,还会再回到复审环节,有问题直接下架。整个机制相对而言比较健全,作为行业领先者,在内容安全上,今日头条一直用最高的标准要求自己。

今日头条、抖音推荐算法原理全文详解

分享内容识别技术主要鉴黄模型,谩骂模型以及低俗模型。今日头条的低俗模型通过深度学习算法训练,样本库非常大,图片、文本同时分析。这部分模型更注重召回率,准确率甚至可以牺牲一些。谩骂模型的样本库同样超过百万,召回率高达95%+,准确率80%+。如果用户经常出言不讳或者不当的评论,我们有一些惩罚机制。

今日头条、抖音推荐算法原理全文详解

泛低质识别涉及的情况非常多,像假新闻、黑稿、题文不符、标题党、内容质量低等等,这部分内容由机器理解是非常难的,需要大量反馈信息,包括其他样本信息比对。目前低质模型的准确率和召回率都不是特别高,还需要结合人工复审,将阈值提高。目前最终的召回已达到95%,这部分其实还有非常多的工作可以做。头条人工智能实验室李航老师目前也在和密歇根大学共建科研项目,设立谣言识别平台。

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  • 推荐系统学习:协同过滤实现
  • 基于协同过滤的推荐方法

作者:曹欢欢

链接:https://www.toutiao.com/a6511211182064402951/

 

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/3BaaJskzNDkmEFPfZCQMug

房贷利率上调,楼市全面入冬!

 

对于买房人来讲,房贷利率的变化极其重要。
一方面,房贷利率上涨会造成贷款炒房的人资金成本变高,一定程度上会让楼市稍微“冷静”,从而影响房价趋势。另一方面,房贷利率直接与月供挂钩,影响部分购房者未来的月供成本。
然而最近,全国上下,房贷利率都涨了!
房贷利率上调,楼市全面入冬!
四大行无一例外全部都提高了利率,最高飙升至6.5%,甚至有多家银行停止发放二手房房贷。
成都、重庆、郑州、中山、长沙、苏州、惠州等城市都已出台利率上调指示。
根据融360大数据研究院对全国42个重点城市房贷利率的监测数据显示:
2021年4月,全国首套房贷款平均利率为5.31%,环比上涨4个BP;二套房贷款平均利率为5.59%,环比上涨2个BP。
这一次房贷利率上调,房贷政策收紧,很有可能产生蝴蝶效应,带来一系列楼市的连锁反应。
01
房贷大调控
去年,央行开启了房贷利率改革,提出了利率转换政策,重新调整房贷利率计算模式
房贷利率上调,楼市全面入冬!
新的房贷政策下,你可以选择两种不同模式的房贷利率,一种是浮动利率,一种是固定利率。
如果选择了浮动利率,那么房贷利率将随LPR报价浮动,一年调整一次。如果选择了固定利率,未来房贷利率就按当前利率固定不变。
房贷利率的计算方法是:LPR利率(5年期以上)+加点。
其中,LPR利率跟经济走势、货币走势有关,而加点则由政策和银行决定。
然而LPR(5年期)从最初的4.85%下降到去年4月份的4.65%后,就被锁死了,到之前已经连续7月没有丝毫变动
房贷利率上调,楼市全面入冬!
经济恢复良好的状态下,5年期以上LPR报价利率下行空间会非常小。这一次各大银行上调房贷利率,也就是说房贷利率现在已经开始触底反弹,开始走高。
最开始,是广州的房贷利率涨得火热后来蔓延到整个珠三角地区的城市房贷利率都是在上涨而且不仅是珠三角城市的房贷利率上涨,长三角地区的房贷利率都毫不落后
房贷利率上调,楼市全面入冬!
所以不是个例是普遍现象。
同时利率上涨的势头已经开始逐渐向全国各个城市蔓延。
根据贝壳研究院最新发布60城市主流房贷利率走势图,去年8月份前后是本轮房贷利率的最低点。
房贷利率上调,楼市全面入冬!
随后,便一路水涨船高,丝毫没有停下来的迹象。贝壳研究院监测的60城平均首套、二套房贷利率较去年底分别累计提高了6、7个基点,平均放款较去年底延长了5天。在房地产信贷环境收紧下,未来购房利率提高是相对确定的趋势。
02
货币回归正常化轨道
那么现在房贷普遍上涨的原因到底是什么?
简而言之,是发放水后货币逐渐步入正常化轨道。
去年疫情的影响,需要提振经济,全世界主要经济体都在放水,不单单是美国。其实我们也是一样的。而放水的本质就是银行把钱借贷出去。因此,在2020年我们经历了一个非常宽松的信贷周期,楼市和股市都迎来狂热。
但是这种狂热是不可持续的,央行不可能一直无限放水。扩张的货币政策总有收缩的一天,那么现在,在经历如此大一轮放水后,我们的货币政策便开始步入正常化轨道。
现在大家都能感受到物价的上涨,很多食品和日用品的价格已经开始上升。除此之外,基本生产所需的原材料也经历了40%的涨幅,通胀已经初现端倪。
房贷利率上调,楼市全面入冬!
因此,从现在起便要开始应付通胀,来把市场上多发的钱尽可能多收回来一点。
4月8日,国务院金融稳定发展委员会(以下简称金融委)召开第五十次会议,研究加强地方金融机构微观治理和金融监管等工作。
会议上提了特别特别重要的一条:
健全治理,规范经营。地方金融机构要完善公司治理,加强风险管理,强化审慎经营,不过度追求规模扩张和发展速度。
这句话表明了什么呢,其实表明的是高层对于金融资产的态度。
金融机构不追求规模扩张。那金融机构的规模又是什么呢?
是资产,而这个资产不是我们通常认为的现金,房产这些。它其实是负债+所有者权益。
也就是说资产主要包含就是负债银行的负债。而银行的负债实质上是存款。
我们把钱存在银行里面,那么对于我们出来说是资产,对于银行来说就是负债。吸收存款之后,银行再对外发放贷款。没发出去的钱是负债,发出去了,就成为银行的资产。
明确了这一点,我们就能听出高层话中的弦外之音。
不追求规模扩张和发展速度,上面想隐含地表达:现在马上要减少放贷量!
当银行的放贷量减少或者规模被控制的时候,普通人的切身感受就是贷款变得非常难
实际上,这一轮货币宽松的流动性的拐点,其实在去年就已经出现了。
去年的1月份不管是M2的增速还是社融的增速(社融即社会融资,是指一定时期内实体经济从金融体系获得的资金额),都出现大幅度的增长。
而M2主要由贷款创造,社融包括贷款等间接的融资之外,还包括股票、债券等一些直接融资。因此,社融的规模必然大于M2,这点是基本常识。
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但在去年6月份以后M2的增速登顶,从此开始逐步往下;到9月份社融的增速也见顶了。
房贷利率上调,楼市全面入冬!
在金融理论中,M2和社融的增速是观察货币扩张程度最为重要的指标。但是从去年6-9月,这两个指数的增速都出现拐点。那么也就意味着,从去年开始,中国就在慢慢缩减流动性,只是我们仍然观察到增长,却忽略了增长已经步入拐点。
这也是货币回归正常化的最明显标志。至此,基本可以说,从2020年开始的大放水,现在进入尾声。
03
楼市入冬?
我们都知道,中国楼市这十来年涨得真是惊世骇俗。背后最关键的原因,就是房地产不单单是属于用来居住的固定资产,还被赋予金融属性。
房价之所以能被炒上去,其中的原因之一便是,这么些年来货币扩张的速度非常厉害,中国的M2供应一路狂奔。
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社会上的钱越来越多,信贷也非常容易,房地产的市场价值高,自然就能成为非常良好,蓄水量惊人的池子。大量热钱涌向房地产,房价自然就被推高。
有些人会质疑,媒体上整天说放水印钞,为什么我就没有感受到这个放水印钞?为什么我就接不住这放出来的水?
这里其实有一个经济学的常识。
你要想接住放出来的水,就必须要到银行去贷款。你到银行借钱贷款,就是在帮银行搞信用扩张,就是在放水。所有的印钞放水,本质是银行向企业或者居民发放贷款的过程。
所以大家一定要理清这样一个观念,放水不单纯是央妈的行为。其实很多企业和居民都是在配合放水的。你到银行借贷实际上是帮助搞信用扩张。
你没有贷到款,那么就说明你错过了放出来的水。
不过你也可能成为放水的一个“受益者”。比如说因为信贷宽松,央行放水,房子卖了更高的价格,相当于买房人,他接到了央行放出来的水,再转手倒给了你。
这就是你在享受泡沫,享受通胀的一个过程。
当然,如果你没有接到水,那等待你的就是货币数量增加的幅度快于商品数量增加的幅度。
结果便是物价上涨,生活开支更高。
从这亮点来看,印钞放水一定程度上会造成财富的转移再分配。
以前是大水漫灌。比如说2008年和2016年,那么经历过这两次货币宽松周期的人都有切身的感受。
那时候贷款很容易,尤其是买房贷款。几乎不怎么看银行的流水,只要你交得起首付。2008年的时候甚至还可以刷信用卡付首付,而且那会儿房贷利率还非常低。
现在我们看到的是房贷利率上升,好像没什么大不了。其实这标志着这些宽松时代都一去不复返了,要开始全面收紧了,这些都是住房调控的一环。
可能很多人还没有意识到,看到几个城市的几个楼盘在涨,还敢玩去接击鼓传花的那朵花。你看到的是,还在上涨还有空间,可能料不到那是人家在高位出货,准备空仓了。
从几年前的房住不炒,到去年的三道红线,再是年初的各地严打严控,后面又是各大城市严查经营贷炒房。
虽然年年都在调控,年年房价都在涨,但这次可能真的不一样。
资金是房地产的命门!资金是房地产的命门!资金是房地产的命门!
以往调控,有一个核心的政策没调控——货币政策。货币在扩张,房价刹不住车。但是现在明显的指标都在告诉你,时代变了,货币政策开始变了。
中国的房地产做的太大了,泡沫太多了,位置也太高了,并且已经和经济深度绑定。要调控也不会把房地产一锤子敲死,过程会像是温水煮青蛙。一步步的政策不断加码。从上面放风定调,到控房企,控楼市,再到控信贷,现在要进一步控货币….一盘大棋局的棋子,悄然落下。
跟谁过不去都不要和历史大势过不去。没有人能改变大趋势,我们能做到的,只有顺势而为,趋利避害!

 

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/ylOgv7sOVFVMgwiKLBK1VQ

2021年上海各区中考人数出炉!松江猛增!浦东超2万人!

今天,市教育考试院特邀本市16个区的招考机构相关负责老师接受考生和家长的咨询,其中提到了有关各区中考人数的数据。对比去年的相关数据,我们来看下各区的中考考生人数大致变化:
 
声明:以下各区中考人数来源于招生问答、各区教育局公示文件等,部分区去年未公布的依据网传一模人数估算,仅供参考,具体以实际参考人数为准!

2021年上海各区中考人数出炉!松江猛增!浦东超2万人!

 

通过上表数据,可以发现:

 

1、绝大部分区的中考考生人数相比去年变化不大,全市考生人数今年略有下降。

 

2、浦东新区仍然为考生人数最多的区,已突破20000。

 

3、考生人数变化明显的主要是松江区和宝山区。宝山区考生数量约减少1000人,松江区考生的数量约增加1000人。宝山区作为上海北部的人口导入大区,多年来中考考生人数处于第三的位置。而今年作为人口快速导入区的松江区,考生人数则有望超越宝山区。

 

从中考录取率来看,松江区不但落后于教育强区,即便是与同为郊区的青浦相比,也并不占优势:

 

2021年上海各区中考人数出炉!松江猛增!浦东超2万人!

2021年上海各区中考人数出炉!松江猛增!浦东超2万人!

(数据来源:公众号“泗泾家长圈”)

 

如今又面临考生人数的剧增,松江区考生面临的竞争压力可想而知。

2021年上海各区中考人数出炉!松江猛增!浦东超2万人!

 

好在这样的局面即将改善。

 

3月2日,上海印发《关于本市“十四五”加快推进新城规划建设工作的实施意见》,其中就有利好松江教育的内容:

 

2021年上海各区中考人数出炉!松江猛增!浦东超2万人!

 

松江区教育局局长陈小华前不久作了《大学附属学校:基础教育学校的重构与创生》的主旨发言,也提到了松江要打造一流的高中集群

 

2021年上海各区中考人数出炉!松江猛增!浦东超2万人!

随着五大新城的建设,相信松江未来的中考形势也一定会大为改观。

 

我们再来看一下2020年16区的市重点、区重点以及普高的平均分数线以及最低分数线:

2021年上海各区中考人数出炉!松江猛增!浦东超2万人!

PS:普陀的区重点均分去掉了上音艺术以及甘泉小语种
 
对于浦东这个人口第一大区来说,尽管区内优质学校不一定能匹配上区内庞大的考生人数,但是区重点数量则完全足够,这也使得浦东区重点的均分偏低。

2021年上海各区中考人数出炉!松江猛增!浦东超2万人!

从16区各类型高中的市重点最低分来看,闵行区则蹿升到了第一位,闵行区“僧多肉少”的环境也促成了这个区近几年的优异升学成绩。松江、奉贤、嘉定等郊区的市重点最低分数线也同样很高,静安则是所有区内最低的。

区重点的话,崇明和徐汇比较高,杨浦和金山区的分数线则较低,2020年公办普高门槛最高的是杨浦,由于杨浦仅有复旦二附中一所公办普高,其分数线就是杨浦公办普高最低分数线

2015-2020上海中考人数统计

 

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近几年中考人数相对比较稳定,2015-2019分别是7.9万、7.51万、7.4万、7.03万、7.2万。一直保持在7万多人。


2020年则是迎来猛增,达到8.4万人。对比2019年增加超过1万人;

 

虽然2020年考生人数大幅增加,但相应地高中招生计划也调整增加了,市重点、区重点、普通高中、中职校都有扩招。

 

2021年上海中考人数,官方公布为8万余人,再次突破8万大关,不过相比2020年有所减少,约4000人。

 
近期家长提问重点问题答疑
1、每年中考的高中录取率大概都是多少?
答:高中阶段升学录取率约为98%左右(包含中职);高中录取比例在70%左右
 
2、中本贯通一定要本市户籍吗?外省市户籍有120积分可以报考吗? 

答:中本贯通只招收符合本市中招报名条件的本市户籍应届初三学生。 

 

3、自荐要填2个平行志愿,高中学校能看到我填报该学校是不是放在第一志愿?

答: 看不到。 

 

4、中考只要超过高中学校本区录取分数线是否一定能被高中学校录取吗?

答:过线仅代表具有投档资格,不代表一定会被录取。
5、中本贯通毕业有学位证书和学历证书?
答:有,但要在毕业时达到获取学位和学历的条件。 
 

6、艺体特长生还能填报推优、自荐,零志愿和名额分配志愿吗? 

答:可以填的,提前批次、零志愿和名额分配是先于特长生录取的。

 

7、积分居住证的考生是只能填报高中志愿? 

答:除中本贯通不可以外,其他都可。

 

8、统一批志愿填报什么时候?

答:5月中下旬(浦东新区5月22日-5月26日

 

9、每个学校的自招如果未录满名额会加入到推优名额里吗?
答:不会,招不满,会回到这个高中所在区的统招计划里。
 
10、往届生填报志愿有哪些限制?
答:往届生不能填报中本贯通志愿和不享受名额分配志愿,其他可以
 
11、今年普通高中分数线大概是多少?
答:今年最低投档控制分数线要在7月19日公布,各高中学校的投档录取分数线也要到8月1日才能知道。
 
12、中职提前批五年一贯 和中职提前批中高职贯通什么区别?
答:五年一贯制是高职院校的管理模式,毕业以后是大专。中高职贯通三年中职两年高职,中间要进行转段考试。
 
附2021年上海市高中招生学校名单
(信息来源:上海招考热线

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特色高中参考市实验性示范高中招生政策
特色高中有:徐汇中学、华政附中、上戏附中、曹杨中学、同济二附中、甘泉外国语、上音安师实验、上理附中、闵行三中、嘉定二中、东昌中学、香山中学、北蔡高级中学、枫泾中学、城桥中学
华二普陀、华二宝山、上外松江云间中学是本区招生,参考市实验性示范高中招生政策
世界外国语中学、星河湾双语、协和双语、民办平和学校、枫叶国际学校、包玉刚实验学校是国际课程班

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/3kdEgUXG-TM6iUTMWhPcAA

首富余波

责任编辑 | 包不同

首富余波

2016年5月,山西某监狱门外聚集了上百人。

清一色小年轻,清一色黑T恤黑裤子,齐刷刷双手背后,分列监狱大门两侧。

在稍远点的地方,6辆悍马、20辆路虎、30辆奔驰,整齐的停在队伍前头。

另外还有一万响的鞭炮,36盘,装满了整整两辆猛禽车。

不一会,监区大门打开,一名全穿白衣、身材魁梧的男子从里面走了出来,有人赶紧递上了墨镜。

随着两列队伍齐声大喊大哥幸苦了,铺满监区门前空地上的鞭炮,顿时响起。

震耳欲聋的响声中,男子戴着墨镜,在周围人的簇拥下,目不斜视,踱步而出。

在两列队伍的夹道欢迎中,魁梧男子和众人纷纷钻进悍马路虎和奔驰,鱼贯而去。

车队停在了市区的大酒店,全员包场,整整100桌,上百人在这里喝酒唱歌,闹腾了一整天。

有些人可能已经知道了,没错,这个太像电影中的情节:

就是山西黑老大程幼泽出狱时的场景。

5年后,在大上海,也上演了相似的一幕。

事件的主角也是一位出狱人员,出狱后也在酒店里大肆宴请宾客,高调风光。

不过与程幼泽不同的是,程只是一个打打杀杀的混子,后者却曾是上海滩前首富,来捧场的也是非富即贵。

他就是周正毅。

01

周正毅是2020年9月20日出狱的,至今已有7个多月。

4月23日,是周正毅的60岁生日。国人有整岁做寿的习惯,在监狱里待了14年的周正毅,也想借着这份喜气冲冲往日的晦气。

逢8必发,带着这样的心理,周正毅将生日宴定在了4月18日。

作为上海滩前首富,虽然经过了14年的牢狱生涯,他的公司仍然财源滚滚。而对周个人来说,他也的确需要这样一个场合和时机,宣告他的回归

于是,不差钱的周正毅开始广发英雄帖,大肆宴请宾朋。

生日宴的地点,选在了上海万达瑞华五星级大酒店,当天高朋满座,宴会壁板上打着“不忘初心,回归本色”8个大字。

周正毅身穿波点衬衣、紧身西装,神采飞扬,端着酒杯,四处与贺寿者拍照合影,满面红光,醉意朦胧。

当天,至少有400人来给周正毅庆生。但在现场,最吸引眼球的,则是某卫视的6名主持人。

醉意朦胧的周正毅上台致辞说:

感谢老天,60岁了,还给了他年轻的脸,健康的身体,和一定的智慧。

话虽漂亮,但在这样的时候,还这样高调举办生日宴,跟智慧可是完全不搭边的。

相比之下,周立波就聪明多了,面对周正毅的邀请,先表示感谢,然后婉拒,可以小范围聚,如此大场面不方便。

在此事上,鸡贼的周立波,才是真智慧。

宴会上,主持人耳东陈上台致辞:

我们卫视主持人是不是都倾巢而出了?我们卫视春晚也不过这样的阵容。

参加周正毅生日宴的6名主持人,既是某卫视的台柱子,也是沪上名人,如今齐刷刷为一个刚从监狱里出来的前首富祝贺站台。

看起来,6名主持人都是受邀而来。但实际上,仅有一人是正式收到周正毅的请柬赴会的,其余5人,皆是受朋友邀请来的。

事发后,周正毅本人也亲口承认了这一点:

本来也没想搞那么多人参加,发出去邀请之后,很多朋友转邀。

也就是说,其他5名主持人都没有收到周正毅的邀请,只是跟随其他人一起来赴会罢了。

换句话说,这就相当于是组团来蹭饭的。

不过,能让名主持腆着脸组团来蹭饭,可不是能轻易做到的,背后有什么,各自想象。

02

当天的宴会上,一众主持人齐称周正毅为周公子。

6个人,在台上站成一排,个个历数与周公子相识的过程,有人说:

认识周公子,说明我现在慢慢混得上档次了。

言语之间,阿谀之味随风飘摆。

实际上,生于上海弄堂里的周正毅,小学学历,当初是个十足的混混,上海深圳香港日本到处混。

后来的发迹,据说源于两个女人,一个是香港的,一个是其妻毛玉萍。前者给了周600万港币,后者一起开了饭店阿毛炖品。

但真正让周正毅发达的,则是跟随朋友进入期货市场。亚洲金融危机时,又扎进香港股市

这两次,让他大捞特捞。

慢慢的,往日弄堂里的混混周正毅,穿堂入室,位列上海滩首富。

但在他财富巅峰之时,两次牢狱之灾接踵而来。

第一次是2004年,因操控证券交易价格罪、虚报注册资本罪,入狱3年,被关在上海提篮桥监狱。

从看守所转到监狱时,刑期还有35个月,3年差一个月。这对过惯了锦衣玉食生活的周正毅来说,太遭罪了。

不得不说,能成为首富确实有过人之处,即便是身陷囹圄。

到监狱不久,周正毅不知使了什么手法,提篮桥监狱竟然同意他给每个牢房都安装空调,当然也包括他的牢房。

在有空调的牢房里服刑,自然舒服了很多。

有了空调,自然也会有其它。

很快,周正毅就在狱中独自享用一间囚室,每餐四菜一汤,在监狱里做图书管理员,服刑最为轻松。

除此之外,还可以在他的专职看守办公室里起居,手机电视沙发冰箱,随便用。

别的犯人,一月只有一次会见机会,周正毅却可以见八九次,还不用在会见大厅见面,被人称为像在监狱里开董事会。

这哪像是在服刑,倒像是在度假。

2006年5月,周正毅出狱了,被他拖下水的监狱看管却进去了。

你看,周正毅这手段,不服都不行。

可仅仅一年半后,2007年11月,周正毅又迎来了第二次牢狱生涯,这次是17年。

最后经过3次减刑后,去年终得以出狱。

03

在宴会的致辞中,周正毅说:

在狱中这些年,每天都有很多朋友给我写信,支撑我坚持下来,其中也包括明星朋友。

现场掌声雷动,周正毅也乐开了花,大家相视一笑,不言自明。

作为曾经的上海首富,时至今日,上海滩依然流传着他的传说:

留着贝克汉姆的莫西干头,从手表到皮带扣都包金镶钻,开着上海第一辆法拉利跑车从外滩飞驰而过

1995年,周母去世,上海交通路1941弄3号的邻居们,至今还记得葬礼时的人声鼎沸。

2003年初,周父去世,以奔驰开道的庞大豪华车队更是让人过目难忘。

直到今天,不少人还坚持认为,是周正毅毁了演员杨恭如的一生。

2001年,周正毅第一次见杨恭如,据说送了杨的父母20万当见面礼;第二次见,又送了300万的豪车。

终于,杨恭如被拿下。

周正毅在香港以月租12万,租下了香港的半山豪宅,杨恭如搬了进去。

但杨恭如与周正毅的这场浪漫,被毛玉萍的一记耳光被打碎,其小三身份几乎断送了她的娱乐圈生涯。

时至今日,杨依然未婚。

创业初期,毛玉萍扶持周正毅打拼,虽一直以周太自居,但两人自始至终也未确定关系。

这次生日宴事发后,周正毅却对此如此澄清:

我与毛玉萍没有任何关系,既没有法律夫妻关系,也没有股东关系,也没有高管关系,只是开过两年阿毛炖品店。

毛玉萍也曾入狱3年半,2013年在微博遥祝狱中的周正毅生日快乐,并称周是自己心中最美丽的神话。

对周正毅,不论从经济还是感情,毛玉萍都可谓尽心尽力。

可如今,周正毅一句话就将她推到了九霄云外。不知听闻这番言论后的毛玉萍,是否肝肠寸断。

周正毅借助60岁生日宴高调回归,但大家没想到的是,前首富重新出发的第一站:

竟然是美容微商。

生日宴会的背板上,有这样一句话:带领花界重新出发。

花界是杭州的一家电子商务公司的品牌,主打美容饮品。

曾经上海滩响当当的商界人物,却选中遭人诟病的微商来重新出发,实在让人看不懂。

最关键的是,在如此形势之下,竟如此高调庆生,连周立波都避之不及,不得不说:

在狱中信息闭塞的生活了14年的昔日富豪,已经步入了历史。

在生日宴上,虽然周正毅信誓旦旦的说,两年之后再看,我一定是最棒的。

虽然周的财富也依然还在,但可以肯定的是,属于周正毅的时代已经过去了。

04

生日宴引发的风波已经发酵,6名主持人已经被拉入了黑名单。

事实证明,周立波婉拒参加,是多么的明智。

躲过了这场劫难,估计这会,鸡贼的波波正捂着胸口,在连呼好险。

闷声发大财。祖宗的这句老话,是经得住时间考验的。

2016年,山西黑老大程幼泽高调出狱,仅仅3天后就再次被抓,后被判刑6年。

不知出狱后高调庆生、引发大波的周正毅,又会是怎样的命运。

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/086czvRqiSQTucBoaWzWQg

“涨粉也太难了!”研究了100个视频号后,我终于认清现实

“涨粉也太难了!”研究了100个视频号后,我终于认清现实

越来越多人将目光锁定住视频号,但横亘在他们面前的,首先便是用户量这道难题,光有播放量却不涨粉成了大部分人心口的痛。在新的机会面前,怎么才能正确涨粉成了内容创业者向视频号冲锋的绊脚石。
在快速的迭代更新后,视频号又会有什么新的玩法?今天就先来讲讲视频号涨粉这个问题。纵观视频号目前的发展,视频号在涨粉方面其实依然离不开内容和运营这两方面。

“涨粉也太难了!”研究了100个视频号后,我终于认清现实如何实现内容涨粉?

内容涨粉的核心,一是内容首先是优质的,二是内容要有足够的曝光度。优质的内容,一定是能引发观众共鸣、给观众留有思考空间或者能给观众带来新认知和成长的。内容优质,意味着你的视频内容比其他同类型的视频号要好,可以将其他视频号的用户转变成你的用户。
但需要注意的是,在入场视频号之前要有账号定位的基本概念,可以在初期尝试不同的视频内容类型,通过数据对比来摸索出目标用户对内容的喜好,以尊重目标用户的观看体验为前提,逐步挖掘出目标用户想要看的内容。
从新榜3月份视频号TOP 50 排行榜的账号类型来看,情感号占比最大,其次是音乐号和美食号,生活号和旅行摄影号这两个是持平的。如果你是新手,还不确定账号的内容定位不妨做下参考。
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数据来源新榜,微果酱自绘
1、情感类账号
根据观察,在受欢迎的情感类账号中,它们的内容或是真人出镜,以口播的形式讲述人生哲理。当中个人身份可是道长、在外打拼的农村女性、企业家等等;或是以风景照、禅意十足的图片为视频背景,讲述为人处世之理;或是以情感短剧的方式,讲述夫妻情侣间的相处模式。
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总的来说,除了情感短剧的门槛较高外,其他的情感内容都相对易上手操作。但如果只是一味搬运差不多的鸡汤,在没有一定用户基础的情况下,效果或许会大打折扣。
2、音乐类账号
这类账号的目标基本上中老年人群体,诸如《经典1000首老歌单曲》系列、影视片段+音乐等点赞量都不错。不过这类型的视频内容较易与音视频侵权挂钩,长期来看或许不太适合作为内容选择。
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3、美食类账号
吃播、喝播等刚被点名不久,咱今天就不说这方面的内容了。如果你想尝试美食类账号,在观察中,家常菜教程、甜品教程、美食探查倒是目前视频号中较为受欢迎的美食内容,有一定突出的个人特色。
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以上是我们观察到的部分账号内容类型中,较为受欢迎的内容表现形式(仅供参考)。排行榜靠前的账号类型,有一部分原因是这类内容较为容易入门,且受众基础大。我们看来,内容类型不分好与坏,自己擅长的内容才是最佳选择。

“涨粉也太难了!”研究了100个视频号后,我终于认清现实有哪些运营涨粉技能?

当你决定好了内容方向,那么接下来就是辅以运营技巧,让内容最大程度完成曝光度。在介绍运营技巧之前,我们可以先大致了解下视频号的推荐机制。总的来说,“朋友点赞”在整个视频号算法机制里占比55%,兴趣推荐占比25%,热门推荐占比15%,附近推荐占比5%。
按照这个推荐思路来看,我们可以从以下几个运营技巧方面入手:
1、利用公众号向视频号导流
除了可以在公众号文章内插入视频号卡片,引导用户进入视频号外,还可以在视频号主页关联公众号,实现互通导流。“公众号+视频号”,也是微信官方鼓励视频号创作者进行的运营方式,我们不妨期待下之后还会有怎样的互通方式。
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2、利用简介中的“@号主”导流
在编辑修改视频号简介的页面中,输入@ 即可触发提醒视频号账号的功能。此外,在内容和评论区同样可以进行这样的引流方式,还可以通过吐槽、解释、引导等贴合账号属性的方式与用户进行互动,涨粉、固粉一举两得。
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同理,话题标签功能也是一样的操作原理,毕竟多一个流量坑位就多一份涨粉可能。
3、利用封面抓住用户眼球
无论是在朋友圈、微信群,还是在系统的“推荐视频”显示里,视频封面往往是快速占据用户视觉的第一要素。在用户对账号完全陌生的情况下,一个好的封面显得尤为重要。在视频封面上加上简短、戳人的标题已成爆款视频的标配。(不信你看隔壁的抖快B图片)
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4、利用“置顶视频”引导用户观看
将点赞量较高的视频置顶,可以在用户进入账号主页时快速吸引用户注意力,从而实现一波“关注”。不过需要注意的是,目前每个账号至多只可置顶两个视频。
5、利用“原声跟拍”涨热度
“原声跟拍”与抖音、快手里的“拍同款”玩法相似,视频创作者可以选择一些热门视频进行跟拍,完成后视频作品将出现在“使用该原声的合集中”,可以给自己的视频作品增加曝光量。
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6、利用活动、资源包涨粉
俗话说涨粉靠活动,留粉靠内容。如果想快速涨粉,可以设置一个活动环节,通过让用户做任务的方式进行传播,比如转发某一视频号内容到朋友圈集赞,任务完成后可通过关注来换取福利或资源包。
7、利用公众号投票涨粉
如果你是一个专注娱乐类的账号,那么投票评选类的策划就很实用。在“扩展链接”处附上投票链接,设置好投票截止日期、明星话题等相关信息,可以借用明星粉丝的体量优势完成传播,视频曝光量增加对于涨粉或许有所加成。
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视频号值得做吗?
短短一年之余,视频号的功能与商业能力快速迭代更新,微信对视频号的重视程度不言而喻。截至目前,视频号拥有公众号、话题标签、搜一搜、看一看、朋友圈等巨大的流量入口,还一步步尝试在小程序、直播、企业微信内打通商业连接,可以说视频号是一个可以在自家各大流量池里横行的宠儿。
得益于背后强大的流量池,据《2020年视灯视频号发展白皮书》显示,2020年视频号日活破2.8亿(日活破两亿,抖音用了近2年,快手用了近5年),视频号总数3000万+,平均用户日均使用时长19分钟,在2021年GMV有望突破3500亿。
再来看目前短视频平台的两大巨头,2020年抖音日活超6亿,抖音电商GMV超5000亿;快手日活超2.6亿,快手电商GMV超3800亿。显然,视频号与抖音、快手的距离逐渐缩小。
尽管视频号中不乏有早早尝到这块蛋糕甜头的内容创业者,但站在视频号的红利风口,并不是所有人都能起飞。
无论进军视频号与否,做好账号定位、内容规划和商业模式规划,永远是保持竞争力的不二法则。未来的视频号会变成什么样谁也不可预知,我们能做到的是把握当下,做好准备,拭目以待。
-END-

作者:黄小曼

来源:微果酱(wjam123456)

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/BhPrTPQ4E65mAvLefTaGZQ