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[爆卦]網紅分析工具免費是什麼？優點缺點精華區懶人包

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「網紅分析工具免費」的推薦目錄

網紅分析工具免費 在 假掰的品牌經理人 Louis Instagram 的精選貼文

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網紅分析工具免費 在 愛瑞鵝? Instagram 的最佳解答

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  • 傑哥

    網紅分析工具免費 在 傑哥 Facebook 的最佳貼文

    2021-09-20 14:25:11
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    【「座標之力」成為新社群流量密碼、還是品牌亂源？】​
    這幾個月以來，大家不可能沒注意到 Facebook 社群上的新風向 — 各家品牌小編、創作者們開始不斷在粉絲專頁貼文下留言，其中更出現了「聞氫哥」這樣的流量王者，所到之處為各大品牌貼文帶來大量觸及，也發展出了獨有的社群互動文化。但這個現象到底為什麼產生、而品牌又該如何面對這股奇妙的力量呢？​
    ​
    🔥 Facebook 為何創造了意見領袖留言的「座標之力」？​
    「座標之力」指的就是當具有一定聲量的意見領袖、粉絲專頁在貼文下面留言時，他們的追蹤者很容易收到推播通知、以及也更容易在動態牆上看到那篇貼文。要理解「座標之力」，就要先解社群平台演算法的本質 — 任何社群平台的演算法最終都是為了「讓用戶在平台上停留更長的時間」，當你一整天都在滑 Facebook、離不開社群平台 — 祖克柏先生才會賺到最多錢。​
    ​
    所以不管是 Facebook、Instagram、YouTube ... 都無所不用其極地提供「你想看的內容」（雖然有時候他們的想像跟用戶不太一致 ...）不只是根據用戶個人偏好的主題提供內容，這次的「座標之力」核心概念其實就是：使用者們會想看到「我們在乎的人都在討論什麼話題」，你喜歡的創作者們在社群上聊什麼、他們在看誰的內容、你信任的意見領袖在哪裡跟人筆戰 … 這些都是喜歡在社群上「看熱鬧」的我們，忍不住會想看下去的內容。​
    ​
    🔥 「留言區」成為新形態創作兵家必爭之地。​
    由於這樣的演算調整，讓很多創作者在留言區反而比起自家粉絲專頁有更大的能見度，像是黑貓老師、聞氫哥都在留言區創造了各種有趣的話題；前陣子動物園馬來貘命名大戰，也有無數人每天等著看插畫家 Cherng 跟視網膜在留言區鬥嘴，這成為了這波流量紅利下新崛起的創作型態。一則精彩的留言，抵過無數篇平凡貼文 ，就像聞氫哥在留言說的「小編們盡全力想做到最好，可能還不如聞氫哥隨便搞搞。」​
    ​
    到底聞氫哥留言創造了多大的風潮？透過第三方社群聲量分析工具 @qsearch_ig Trend 來看數據，近一個月內至少有 1,300 多篇粉絲專頁貼文提到「聞氫哥」，累積了近 6 萬則留言，不少媒體為了蹭到這股流量，也紛紛做了聞氫哥的相關報導。這樣的玩法雖然讓創作者的才華被更多人看見，然而對品牌而言 — 真的都該蹭嗎？​
    ​
    🔥 別只是一味跟風，品牌要找到「共舞」的切入點​
    品牌貼文因為創作者或意見領袖而獲得大量觸及、而創作者們確實也讓更多人認識了他們的才華跟幽默 — 品牌和創作者之間形成了有趣的互利共生。但是隨著各種品牌、媒體無底線地召喚，聞氫哥也忍不住留言回覆「小編可不可以努力想內容，不要只想用蹭的。」 ​
    ​
    互利共生的前提是要先「互利」，如果品牌完全沒有合理的內容鋪陳，品牌社群本身也不具備曝光度，只是因為看到大家都在召喚，就想著蹭創作者免費的流量，那真的會把品牌社群推入尷尬的窘境。作為行銷人終究必須思考「品牌」到底想帶給消費者什麼？長期的社群內容經營目標其實都是建立屬於自己品牌的「品牌聯想」：想到 IKEA 就聯想到「平價多樣的家具」、想到麥當勞就聯想到「快樂、分享」，這都需要長期累積的溝通才能建立認知。​
    ​
    老話一句 — 品牌要謹慎判斷：在與創作者、意見領袖共舞的過程中，會強化受眾腦中的「品牌聯想」嗎？還是只是在創作者的光芒下，讓大家看見了品牌的尷尬？​

    #品牌 #行銷 #座標之力 #聞氫哥 #社群行銷 #傑哥補藥 #傑哥

  • 網紅分析工具免費 在 Facebook 的最佳貼文

    2021-07-15 16:02:23
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    2021-07-14 13:15:48
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    谷歌也扛不住了：醫療AI探索再遇重挫，科技公司們節節敗退

    2021年6月20日

    又一科技巨擘，在醫療AI行業面前鎩羽而歸。

    一度被視作裡程碑式項目、准備借助AI在醫療領域“火力全開”的谷歌健康，被美國媒體BI曝光正陷入重重危機之中，不得不大規模裁員重組。

    此時，距離谷歌當初合並DeepMind健康業務、成立健康部門，並挖來蓋辛格醫療中心CEO領軍僅僅過去了三年時間。

    當初IBM的沃森醫療陷入困境被群嘲，沒想到谷歌也逃不過類似的命運。

    實際上，國內諸多的明星AI獨角獸，也相繼陷入了裁員、倒閉、資金鏈斷裂……等等窘境之中。

    醫療AI賽道全球范圍內的大潰敗還在繼續。

    谷歌健康，“雷聲大雨點小”

    2018年11月，谷歌成立谷歌健康部門（Google Health），合並了DeepMind旗下的健康部門DeepMind Health、和負責推進“Streams”醫療APP的團隊。

    對於部門合並，DeepMind創始人表示，這將是一個“重要的裡程碑”。

    而當時的輿論媒體，對於谷歌健康也非常看好。

    據Forbes當時發表的一篇文章預測，谷歌健康將會在醫療健康的5個領域大展身手：

    促進家庭健康，包括管理用戶健康狀況、監控獨居老人等；

    通過運輸解決醫療保健問題，包括自動駕駛業務對醫療領域的支持；

    利用大數據對抗疾病，通過算法讓人們更容易獲取健康信息；

    發明下一代可穿戴設備和跟蹤器，擴大相關市場份額；

    成為醫療AI的領導者，將AI引入醫療保健中。

    沒錯，當時媒體普遍認為，在AI領域已經成為巨頭的谷歌，同樣能將AI完美地應用到醫療中，並實現“引領行業”的目標。

    加上谷歌還從蓋辛格醫療中心挖來了David Feinberg就任主管，後者是全美最好的成人專科醫院之一。

    有著UC伯克利學歷加持的David Feinberg，曾經主持了整個賓夕法尼亞衛生系統Geisinger的成立，並統一了這個系統在醫療領域的各個分散項目。

    當時，行業普遍認為，David Feinberg的加入能讓谷歌在醫療健康領域如虎添翼。

    但現實情況是，直至2021年，谷歌與醫療AI相關的創新業務也沒有做起來。

    谷歌最新一期2021 Q1季度財報顯示，谷歌包括人工智能DeepMind、智能醫療Verily在內的創新業務，仍然處於虧損狀態。

    具體到業務上來看，一項名為糖尿病視網膜病變篩查的業務，一直是谷歌健康對醫療AI重點宣傳的核心。

    谷歌此前發表在《美國醫學會期刊》（JAMA）上的研究顯示，AI算法在這一研究中起到的作用極大，使得這一工具的准確率達到了90%，理論上幾秒就能出結果，“足以和眼科專家的診斷結果相媲美”。

    然而，這一工具在實際應用中卻出現了“水土不服”的情況。

    2020年，谷歌與泰國公共衛生部門合作，在泰國的11所診所安裝了這一工具。

    由於算法對檢查照片的要求極高，導致准確率不如預期；此外，當地醫院的網絡信號不好，從上傳照片到出結果往往需要相當長的時間，病人更願意找醫生診斷。

    即使如此，這次在重組時，David Feinberg還是宣傳了這一核心項目：

    當我們在談“全球影響力”時，我指的不是收入，而是讓糖尿病視網膜病變篩查這樣的產品，在印度和泰國以外的其他世界地區也能得到推廣。

    對於這次變動，David Feinberg回應：

    這將提高部門的影響力和執行速度……我們重點考慮的不是營收。

    消息傳遞的信號，其實已經非常明確——

    谷歌這個成立近3年的健康部門，根本不賺錢。

    這次的谷歌健康部門重組，再次把醫療AI推上了輿論浪尖。

    AI公司在醫療賽道節節敗退

    畢竟，不止是谷歌，知名科技公司的醫療AI業務，面臨重組、收購的情況還有很多。

    國內某家在2017年B輪獲2億投資成為AI醫療影像領域亮眼明星的公司，還沒有挺到C輪就在2019年底左右面臨資金鏈斷裂。

    醫療影像輔助診斷是當時醫療AI公司扎堆投入的領域。這家公司最大的賣點肺結節診斷，則是紅海中的紅海。

    一家醫院接入4、5家AI肺結節診斷產品成了司空見慣，曾有影像醫師笑稱：

    中國人的肺結節都不夠用了。

    以免費提供的形式進入醫院只是一張入場券，遲遲找不到盈利路線的這家公司，靠燒錢最終無以為繼。

    另一家知名AI獨角獸，雖然醫療不是全部業務，但之前聲勢浩大，一度前景光明，可最近也傳出收縮業務、相關團隊整組整組地調整。

    IBM的Watson Health部門，是IBM佈局醫療AI的窗口，主要利用AI幫助醫院，保險公司和制藥商管理數據、輔助診斷。

    但成立6年，年收入才為10億美元，佔公司總收入2%以下，至今尚未獲得盈利。然而之前，IBM光是收購Waston就花了40多億美元。

    與谷歌健康幾百人規模不同，Watson Health在2016年甚至達到過一萬人的規模。

    然而，據IEEE Spectrum統計，2011-2019年期間，IBM Watson與其他機構合作的25個具有代表性的項目中，卻僅有5個合作項目推出了AI醫療產品。

    不僅如此，在2018年，Watson還被曝出給患者開錯了藥物，嚴重的話可能會致人死亡。

    IBM的路線不是醫學影像，而是用NLP去理解醫學文本。就連圖靈獎得主Yoshua Bengio，也不看好IBM的這種模式，他認為：

    在醫學文本文件中，人工智能系統無法理解其模糊性，也無法瞭解人類醫生注意到的微妙線索。

    目前醫療AI公司落地情況

    事實上，據動脈網調查，在醫療AI領域中，目前真正落地並成功上市的公司，基本都處在“大數據管理”和“語音錄入”這兩個方向。

    然而，這兩個方向對於技術的要求，其實都與醫療本身沒有直接關系。

    關系到患者隱私的臨床數據分散在各個醫院難以互通共享，是AI醫療發展面臨的最大障礙。

    除了數據歸屬權問題，行業內目前也缺少數據的標准化規范，在訓練數據上的投入是AI醫療公司一大成本構成。

    吳恩達2020年在斯坦福HAI研討會的演講中也分析過，醫療領域AI研究的算法難以投入到生產，因為以部分數據訓練出的模型，難以泛化到其他情況。

    吳恩達的這話，多少有點反思的意味。

    畢竟想當初，他可是最看好AI變革醫療的大牛之一啊。

    所以醫療AI這件事，之前或許都太樂觀了。

    你怎麼看？

    附圖：△谷歌健康部門主管David Feinberg
    △圖源：動脈網

    資料來源：https://tw.news.yahoo.com/%E8%B0%B7%E6%AD%8C%E4%B9%9F%E6%89%9B%E4%B8%8D%E4%BD%8F%E4%BA%86%EF%BC%9A%E9%86%AB%E7%99%82ai%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E5%86%8D%E9%81%87%E9%87%8D%E6%8C%AB%EF%BC%8C%E7%A7%91%E6%8A%80%E5%85%AC%E5%8F%B8%E5%80%91%E7%AF%80%E7%AF%80%E6%95%97%E9%80%80-070128623.html?guccounter=1&guce_referrer=aHR0cDovL20uZmFjZWJvb2suY29tLw&guce_referrer_sig=AQAAAIAJo6RyvAR-fbjyTvJiXDlKx1Y86j3IV8GomZbfHnPjfFfU3XKaZVCoJIVrXyzaZeTdmrHJbL14Kgej1_WzHugjoNsei24ErgEM2b9ri3nPuGjwlR3tL5ZkSBnNnshUIFKM7nE_UZEkLZu7_f4TikrHNrDUdT4RZc3m-tBK0J_q

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