正如谷歌所说，给你的鞋子拍照并询问它们是否适合攀岩将比以往任何时候都更容易，然后几秒钟内就能从谷歌那里得到答案。 对于每个不关心自然流量或点击率的人来说，这是我们长期以来都真正想要享受的搜索类型。 MUM什么时候推出？ 这可能是每个人心中最大的问题：Google 何时推出 MUM？ 目前，他们仍处于宣布变革的早期阶段。 一些报告甚至仍然将当前的时间范围视为 Beta 测试的中间阶段。 这意味着 MUM 可能需要数月甚至数年才能完全实现。 对于 SEO 策略师来说，这意味着有足够的时间进行调整并继续规划搜索引擎优化的新未来，无论它是什么样子。 关于 Google MUM 您需要了解的最重要的事情 […]
免费试用 WriterAccess 14 天！ 分享 安东尼奥·蒂诺科摇滚作者矢量 作者 安东尼奥·蒂诺科 作为营销人员，我们每天都面临着新的挑战。 市场在不断变化，在大流行扰乱的环境中， 隐私法规也在不断加强。 不仅。在日益数字化的生活方式中，吸引观众的注意力变得越来越困难。观众拥有更多媒体可供使用，并且每天使用时间近 10 个半小时。在注意力持续时间不断缩短的情况下，您的品牌如何脱颖而出？ 在本文中，我们将向您展示如何克服这些挑战并使用正确的策略和工具创建成功的需求生成引擎。 我还将描述我们使用Rock Content的互动内容平台Ion以及著名的自动化平台 Hubspot 来提高参与度并加速整个买家旅程的几种方法。 通过在下面输入您的电子邮件来下载这篇文
以西尔斯公司的《流言终结者》测验为例。 他们创建了一个互动测验，帮助消费者打破有关洗衣机的常见误解。这是被评为第 20 届威比奖官方获奖者活动的一部分！ 在这里查看完整的体验。 测验只是现有的交互式内容格式之一。 使用 Ion 这样的交互式内容平台，您可以访问其他格式和快速启动模板，从而使交互式内容的创建变得快速、轻松。 想想计算器、评估、解决方案查找器、信息图表、电子书、产品导览、白皮书……这些只是您可以探索的几种交互式格式。 您甚至可以从空白画布开始创建您需要的任何内容。 拥有一个可供您和您的团队大规模创建内容的交互式内容平台是一个良好的开始。 毕竟您需要在买家的旅程中良好分 的内容格式的良好组合，才能在您的需求生成策略中取得成功。 买家旅程的重要性 正确的内容格式很重要，但如果您的内容没有根据客户旅程进行良好规划和映射，您就会 南非数据 浪费其大部分潜力。 因此，制定成功的需求生成策略还取决于了解买家的角色及其旅程。 现在，我再怎么强调这一点都不为过，也许我应该在此时重写这篇文章，说“一切都始于买家的旅程”。如果您的内容没有与买家的旅程进行映射和协调，您可能会失败，或者至少很难将您的内容与业务成果联系起来。
更不用说我们可以从内容消费中获得的所有见解。 The Beat第一期截图 Rock Content在 2022 年初推出了The Beat，目的是向营销和销售人员提供相关信息，而不是为了销售。 我们每周、每周五为美国观众带来趋势和提示，就像您现在正在阅读的这篇文章一样。结果是：订阅者每月以两位数的百分比增长，电子邮件的打开率比我们发送到基地的促销邮件高得多。这就是一种关系！ 不仅如此：作为编辑，Ion 允许我们跟踪受众在新闻通讯中的一举一动，了解他们更多地与什么互动，甚至可以进行测验来了解他们的问题和观点，因此我们的内容团队可以带来越来越多的内容内容基于公众的实际问题和疑虑。 这本交互式电子书使我 这不仅仅是一种关系，更是一种对话。一切基于数据。 现在另一个有趣的例子是我们在 2021 年创建的这本交互式电子书。电子书并不新鲜，营销人员多年来一直在使用 西班牙数据 它。 这本电子书有什么特别之处？它是互动的。它将逐渐收集信息，用于个性化体验中的内容，使其与每个读者的个人资料和偏好更加相关，而不仅仅是使用通常的表单来下载静态 PDF。
我们仍在应对新兴技术，我们仍然没有足够强大的技术、安全和法律体系来应对某些情况。 这些是将 NFT 纳入品牌战略时需要考虑的重要因素。 那么……NFT 是一个好的策略吗？ 嗯，这是一个价值百万美元的问题。对于我作为一名企业管理专家来说，一家公司能做的最糟糕的事情就是没有处于市场机会的前面。目前还无法判断 NFT 是否只是炒作，还是会持续下去，但许多品牌已经在使用它们来应对众所周知的挑战：拉近与受众的距离！这就像 2010 年询问公司在 Facebook 上是否是一个好的品牌策略一样。 意识到我们正在寻求解决挑战，但通过不同的技术。 无论如何，我们可以看到品牌与消费者沟通的方式发生了重大转变，以前所未有的方式创造体验并与受众建立联系。 借助 NFT，可以重新定义社区意识 加强忠诚客户基础、带来真实性并为消费者发出声音，并取得积极成果。这不仅适用于服装、食品或娱乐公司。科技、体育甚至房地产公司都在使用 NFT 作为一种商业形式。
我们不仅谈论作为艺术品的 NFT，还谈论技术背后的整个链条，例如区块链和元宇宙等其他虚拟体验。未来就在我们面前，企业应该面对它，学习它，并找出对他们来说有意义的探索。 如果您喜欢此内容并想阅读更多此类文章，请考虑订阅下面的时事通讯！ 分享 黛博拉·内格拉奥摇滚作者矢量 作者 黛博 有句老话说，事物变化越多，它们就越保持不变。 在这种情况下，当数字营销领域发生持续和突破性的变化时，谷歌始终让网站所有者保持警惕。 随着每次新算法或技术的升级，都需要考虑一套新的规则和指南，以改进搜索优化。 但是，这家科技巨头的最新公告是迄今为止最令人兴奋和最具戏剧性的公告之一。 在最近的一次会议上谷歌首次推出了 MUM独特 的人工智能驱动算法，可以在几秒钟内处理极其复杂的搜索计算。 在这篇博文中，我们将讨论这种用于复杂搜索查询的新模型，以及为什么它会使未来的搜索优化变得更加困难。 什么 菲律宾数据 是 MUM：多任务联合模型？ Google MUM
但让我们反过来说，假设您不会说英语，但需要有关访问美国城市的信息。 MUM 会自动将此内容翻译成您的母语，使其更易于理解。 更重要的是，它会在几秒钟内完成。 这打破了如何在互联网上使用信息以及其他文化获取全球内容的障碍。 Google MUM 将会带来哪些变化？ 简单来说，MUM的发布对于有机流量来说是一件大事。但许多人可能意识到，也许并非如此。 MUM 与 Google 现在执行搜索的方式最大的区别在于整个模型更加直观。 用户不必将网络搜索分解为一系列不同的关键字、问题或短语，只需提出一个起始问题，然后再提出与该主题相关的其他问题。 MUM 将立即了解用户所问的内容及其关联性，就像您与朋友或邻居交谈一样。 然而，值得注意的是MUM 仍处于其最终能力 早期阶段。 正如Google
谢谢。 额外内容： 品牌与创作者取得成果 正如莎拉·道利 (Sarah Dawley) 在趋势 中提到的，品牌目前正在利用创作者在各种平台上获得富有表现力的结果。 Rock Content 已经在博客上讨论了这个主题，我们在其中展示了一些品牌使用创作者作为提高品牌知名度甚至获得更多收入的策略的示例。 Instagram 和 TikTok 有专门的页面，展示与平台上的创作者合作的品牌的成功案例。所有的案例都充满了数字，展示了品牌通过这一战略所取得的真正成就。值得一看。 抖音案例 Instagram 案例 Peloton 和社区
如果您想更深入地了解 Hootsuite 报告中的五个趋势，请立即查看。 完整的2022 年社交媒体趋势，免费向所有人开放！ 分享 拉斐尔·皮雷斯摇滚作者矢量 作者 拉斐尔·皮雷斯 贡献者 罗德里戈·马丁斯 订阅我们的博客 数据增长似乎是不可讨论的。2020 年，每个人每秒生成 1.7 兆字节的数据，而今天，一个人需要超过 1.8 亿年才能从互联网下载所有数据。肯定有机会使用这些数据来做出决策，这就是为什么94% 的公司表示数据对其业务增长和数字化转型很重要的原因。 在此背景下，数据科学领域提出了让数据变得有用的使命。如何处理如此大量的数据以向企业提供见解和建议？这是聘请数据科学家来回答的黄金问题之一：美国劳工统计局预测，到
但是，等等：你为什么想进入虚拟宇宙？您想解决什么业务问题？请记住：战略永远先于战术。 当我们谈论数据时，使用相同的方法将确保在探索真正可能解决的问题之前不会考虑解决方案。 领导者应尽快与数据科学家接触。 尽管事实上有38% 的数据从业者参与了决策，但他们可能并不觉得自己的见解得到了准确的考虑。由此可能会产生几个问题，但其中一组肯定与理解数据与理解业务本身之间的差异有关。 考虑到这一点，我们可以探讨一个更深层次的问题：如果数据科学家对业务不了解的话，如何反思业务问题？我绝对同意数据科学项目不是个人活动，但我坚信数据科学家可以为设计假设做出贡献。 需要指出的是，在人才缺口的领域，行业知识和硬数据技能之间的平衡对于项目的成功至关重要。 数据可能只是冰山一角 对业务理解的深入 研究不应被视为数据科学家超出了他的工作范围。这不是真的。这种行为为最终设计数据科学项目所需的数据集提供了灵感，也为应对其他技术挑战发起了另一项努力。 请注意，数据 黎巴嫩数据 只是冰山一角，涉及对业务目标的更深入反思。当你认为你的工作是从冰山一角开始时，你一定已经失去了成千上万的机会。 构建业务问题的努力可能是我在来自不同背景的多个数据科学家中注意到的最明显的特征。当然，这不仅仅取决于数据科学家，还取决于将他们带入决策阶段的领导力。 总结：将数据科学家聚集在一起讨论业务 总而言之，有一些讨论涉及数据科学家的角色被可以自动应用机器学习的新工具所取代。 我强烈不同意这些工具可能正在扼杀 那些只编写代码而不进行解释的角色，或者只处理冰山一角的角色。 那些能够深入海洋的人可能不容易被替代。 它需要多种技能，在数据之前就付诸行动。数据科学不仅仅是讨论算法和调整
