本篇文章信途科技給大家談?wù)劥髷?shù)據(jù)品牌推廣方案，以及大數(shù)據(jù)營(yíng)銷策劃方案對(duì)應(yīng)的知識(shí)點(diǎn)，希望對(duì)各位有所幫助，不要忘了收藏本站。

大數(shù)據(jù)如何應(yīng)用在品牌推廣跟精準(zhǔn)引流上面呢？

你可以通過大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵詞搜索到跟你品牌相符的客戶，從而推廣到這些人群上面實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)引流如果你想要進(jìn)行精準(zhǔn)的品牌推廣你可以試試（曉客）。

大數(shù)據(jù)時(shí)代 大數(shù)據(jù)分析解決方案

大數(shù)據(jù)時(shí)代 大數(shù)據(jù)分析解決方案

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析一般技巧

①通過中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)了解產(chǎn)品的消費(fèi)者需求偏好、增長(zhǎng)趨勢(shì)、同行競(jìng)爭(zhēng)、消費(fèi)數(shù)據(jù)、政策環(huán)境、廣告消費(fèi)、市場(chǎng)前景等，指導(dǎo)產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)及市場(chǎng)定價(jià)策略;

②消費(fèi)升級(jí)后，高端消費(fèi)者在購(gòu)買產(chǎn)品時(shí)關(guān)心的產(chǎn)品知識(shí)是什么，信任什么網(wǎng)絡(luò)信息渠道，分析用戶心理和關(guān)注因素，制定宣傳策略和選擇宣傳方式;

③分析行業(yè)龍頭的網(wǎng)絡(luò)宣傳策略，并了解消費(fèi)者選擇品牌時(shí)關(guān)注的購(gòu)買因素，制定差異化營(yíng)銷策略，用消費(fèi)者喜歡的內(nèi)容和方式巧妙取勝;

大數(shù)據(jù)對(duì)于品牌推廣作用

①借助大數(shù)據(jù)制定品牌推廣策略，提升品牌知名度、影響力、良好口碑，集團(tuán)公司整體形象宣傳;

②通過大數(shù)據(jù)，鎖定目標(biāo)招商對(duì)象，為品牌做招商加盟宣傳、品牌連鎖店宣傳，通過網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)大招商影響;

③通過對(duì)企業(yè)品牌節(jié)假日促銷/活動(dòng)/開業(yè)/慶典/展會(huì)等的線上二次宣傳，擴(kuò)大活動(dòng)營(yíng)銷效果;

④企業(yè)上市宣傳、企業(yè)海外上市宣傳、上市公司網(wǎng)絡(luò)形象優(yōu)化、上市公關(guān)服務(wù);

⑤產(chǎn)品宣傳、新品上市、產(chǎn)品擴(kuò)大知名度、產(chǎn)品快速進(jìn)行展現(xiàn)、產(chǎn)品線上宣傳等。

大數(shù)據(jù)如何應(yīng)用于電商推廣

①電商品牌重要節(jié)慶宣傳，如雙十一促銷、中秋節(jié)促銷、年貨節(jié)促銷等。提前1-2個(gè)月覆蓋精準(zhǔn)客戶關(guān)心的話題、分析潛在需求數(shù)據(jù);

②電商品牌全年品牌推廣計(jì)劃，品牌全網(wǎng)宣傳包年合作，全面打造淘品牌。通過大數(shù)據(jù)分析客戶需求、關(guān)心元素、品牌排名等，刺激用戶購(gòu)買需求，提升品牌口碑。

依托多平臺(tái)的大數(shù)據(jù)采集，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析與預(yù)測(cè)能力，能夠使推廣更加精準(zhǔn)有效，給品牌企業(yè)帶來更高的投資回報(bào)率。未來企業(yè)如想進(jìn)一步提升品牌知名度并準(zhǔn)確把握市場(chǎng)走向，進(jìn)行大數(shù)據(jù)營(yíng)銷是必不可少的。

大數(shù)據(jù)怎么在營(yíng)銷推廣中起效？

大數(shù)據(jù)對(duì)現(xiàn)在的商業(yè)模式產(chǎn)生了非常大的影響。在大數(shù)據(jù)的加持下，未來的商業(yè)模式會(huì)是什么樣的呢？其實(shí)不要說未來了，大數(shù)據(jù)對(duì)零售業(yè)的改革已經(jīng)發(fā)生在當(dāng)下了，從一個(gè)商超的選址，商品陳列，商品供銷，客戶關(guān)系管理等等各個(gè)方面都產(chǎn)生了影響，我們可以簡(jiǎn)單的說一下。

店鋪選址

在過去，大家開店在選址的時(shí)候，會(huì)出一套的選址方案，在什么地方，準(zhǔn)備多大的面積，預(yù)估有多少的客流，客戶的屬性，消費(fèi)能力，周邊的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，城市的規(guī)劃，物業(yè)條件大概是什么等等。不但需要大量的時(shí)間去調(diào)查，調(diào)查結(jié)果是否有偏差，選址確定后是否能達(dá)到預(yù)期的效果，只能憑借經(jīng)驗(yàn)和運(yùn)氣了。畢竟在過去，做這種調(diào)查只能去現(xiàn)場(chǎng)看，和周邊的人打聽，找同行了解，半推測(cè)，半猜測(cè)。

在現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的變革下，選址就更加精準(zhǔn)和方便了。我們不說那些專業(yè)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，比較簡(jiǎn)單的。我們可以在各類的導(dǎo)航地圖上看到周邊的商超布局，景點(diǎn)等等，同時(shí)還可以看到客流量，相對(duì)來說會(huì)方便很多了。同時(shí)我們還可以從外賣等APP的數(shù)據(jù)，觀察周邊的人群的喜好，人均消費(fèi)等等，這個(gè)就是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。

有一個(gè)比較著名的數(shù)據(jù)挖掘案例，就是沃爾瑪超市的，他們對(duì)顧客的購(gòu)物籃進(jìn)行分析的時(shí)候發(fā)現(xiàn)，和尿布一起購(gòu)買最多的東西是啤酒。原來是因?yàn)槊绹?guó)的年輕父親下班給孩子買尿布的時(shí)候，會(huì)有30%-40%的人會(huì)順手買上自己喜歡的啤酒。于是沃爾瑪超市將尿布和啤酒兩個(gè)不相搭的東西陳列在一塊，兩者的銷量都提升了。這個(gè)就是一個(gè)很顯著的大數(shù)據(jù)指導(dǎo)下的商品陳列案例。在現(xiàn)在，結(jié)合人工智能的智能化門店，能夠做到的更多，可以根據(jù)店內(nèi)的人流量熱力圖，計(jì)算出將熱銷品或者滯銷品放置在更合適的位置。

用戶畫像

在傳統(tǒng)的零售當(dāng)中，想要實(shí)現(xiàn)導(dǎo)購(gòu)一對(duì)一服務(wù)、對(duì)用戶實(shí)行個(gè)性化服務(wù)是很困難的。其中一個(gè)原因就是店鋪的客流量大，顧客流動(dòng)頻繁，基本上可以說沒有哪一個(gè)導(dǎo)購(gòu)能夠記住用戶是否來過這家店，顧客的喜好是什么。

但是在現(xiàn)代的零售當(dāng)中，智能化門店能夠比較容易的實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)了。智能化門店通過面部識(shí)別等功能可以檢測(cè)到顧客來過多少次。同時(shí)通過店鋪當(dāng)中的門店管理系統(tǒng)，根據(jù)以往的購(gòu)物數(shù)據(jù)反饋，顧客在不同的商品前的停留時(shí)間，猜測(cè)用戶的喜好等等，智能為用戶推薦商品，又或者將信息推送到導(dǎo)購(gòu)端的移動(dòng)管理系統(tǒng)當(dāng)中，讓導(dǎo)購(gòu)更好的為客戶服務(wù)。這個(gè)就是因?yàn)橛脩舻馁?gòu)物數(shù)據(jù)，行為數(shù)據(jù)等等大數(shù)據(jù)勾勒出了一個(gè)用戶畫像。

未來的商業(yè)模式已經(jīng)在逐步走向現(xiàn)實(shí)，高新技術(shù)正在改變我們的生活，零售業(yè)也正在改革，讓我們一起見證吧。

大數(shù)據(jù)時(shí)代汽車品牌營(yíng)銷解決方案

大數(shù)據(jù)時(shí)代汽車品牌營(yíng)銷解決方案_-數(shù)據(jù)分析師考試

隨著移 動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、O2O和車聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，數(shù)字類渠道貫穿了消費(fèi)者選車-買車-用車的全過程。消費(fèi)者的全面數(shù)字化，意味著消費(fèi)者購(gòu)車前后的行為均可以通過大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行全方位挖掘，從而實(shí)現(xiàn)在車型研發(fā)、產(chǎn)品定位、營(yíng)銷傳播和售后服務(wù)一系列過程的決策優(yōu)化，這也成為程序化購(gòu)買帶給汽車品牌營(yíng)銷的一個(gè)重要突破。

對(duì)于汽車品牌來說，以數(shù)據(jù)和技術(shù)為核心的程序化購(gòu)買既是挑戰(zhàn)，也是重大的發(fā)展機(jī)遇。汽車品牌需要從以下四個(gè)方面，提升營(yíng)銷效率和效果：

一、我的消費(fèi)者在哪?

隨著品牌與消費(fèi)者的溝通渠道的多樣化，如何挖掘隱藏在互聯(lián)網(wǎng)背后的潛在客戶群，成為車企數(shù)字營(yíng)銷的首要問題。大數(shù)據(jù)時(shí)代，汽車品牌自身掌握的銷售、用戶調(diào)研等數(shù)據(jù)已經(jīng)遠(yuǎn)不能滿足其營(yíng)銷決策的需要，企業(yè)所關(guān)注的消費(fèi)者特征和偏好等洞察，完全可通過其自然行為過程中留存的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。

二、我該如何提升與消費(fèi)者的溝通效率?

事實(shí)上，傳統(tǒng)線上營(yíng)銷采用的媒介購(gòu)買方式，已無法滿足消費(fèi)者的個(gè)性化傳播。消費(fèi)者購(gòu)車到用車是很長(zhǎng)一段周期，期間存在諸多不確定性，汽車品牌可根據(jù)實(shí)時(shí)獲取的消費(fèi)者數(shù)據(jù)，通過程序化購(gòu)買自動(dòng)選擇適合的媒體和廣 告位，并借助智能創(chuàng)意實(shí)現(xiàn)廣 告創(chuàng)意、目標(biāo)人群和媒介的完美整合，而這一系列過程可以在短時(shí)間飛速完成。

三、我如何更好的服務(wù)客戶?

消費(fèi)者在購(gòu)車前后的很多行為都會(huì)影響著身邊的潛在客戶，汽車品牌試圖通過數(shù)字營(yíng)銷及數(shù)據(jù)的挖掘分析更好的了解消費(fèi)者的興趣偏好，來提高線上、線下與售前售后的用戶體驗(yàn)，以此提高品牌影響力。

四、我的效果如何評(píng)估?

“我的廣 告費(fèi)用浪費(fèi)了一半，但是我不知道是浪費(fèi)了那一半?！斑@句廣 告界名言將在程序化廣 告的浪潮之下被沖刷殆盡。對(duì)一個(gè)目標(biāo)客戶從潛客到變成購(gòu)買客戶過程的數(shù)據(jù)紀(jì)錄和反饋，對(duì)于渠道的預(yù)算分配和優(yōu)化推廣渠道的組合是有極大幫助的。

針對(duì)汽車營(yíng)銷傳播中的四大痛點(diǎn)，悠易互通根據(jù)多年服務(wù)眾多汽車客戶的經(jīng)驗(yàn)以及強(qiáng)大的系統(tǒng)開發(fā)和技術(shù)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，提出了汽車行業(yè)的整體解決方案：

一、 DMP數(shù)據(jù)打通，支持企業(yè)全方位營(yíng)銷策略

悠易互通幫助汽車企業(yè)搭建專屬數(shù)據(jù)管理平臺(tái)(Databank 3.0)，收集車企在營(yíng)銷與運(yùn)營(yíng)過程中產(chǎn)生的海量線上、線下數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)第一方數(shù)據(jù)的聚合管理;并且通過與第三方數(shù)據(jù)(YOYI DNA)打通，在確保第一方數(shù)據(jù)安全的前提下，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，通過多維度的數(shù)據(jù)分析與發(fā)掘， 幫助車企對(duì)其目標(biāo)消費(fèi)者進(jìn)行360度畫像，并支持企業(yè)全方位的營(yíng)銷決策。

具體來說， 車企可以從各地經(jīng)銷商獲取真實(shí)的購(gòu)車用戶的基本信息(如年齡、性別、地域等)，而YOYI DNA則在全網(wǎng)收集了以用戶為核心的橫跨網(wǎng)頁瀏覽、搜索、電商購(gòu)買、社交分享和廣 告投放的數(shù)據(jù)，并且采用悠易互通統(tǒng)一的標(biāo)簽體系對(duì)各來源數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理和結(jié)構(gòu)化細(xì)分，形成了悠易互通自有的第三方數(shù)據(jù)體系。通過將第一方和第三方的數(shù)據(jù)打通，車企可以確切知道某款車型的購(gòu)車者興趣標(biāo)簽和行為偏好，比如家庭構(gòu)成、收入狀況、經(jīng)常訪問的網(wǎng)站、關(guān)注的明星、社交媒體上感興趣的內(nèi)容、關(guān)注的車型和要素等，真正做到對(duì)顧客全面而深入的洞察，并對(duì)企業(yè)制定營(yíng)銷決策提供數(shù)據(jù)支持。

二、 整合資源，利用算法提升線上傳播效率

汽車互聯(lián)網(wǎng)傳播的主要目的之一是收集銷售線索。在程序化購(gòu)買時(shí)代，這就需要DSP能夠在整合流量資源的基礎(chǔ)上，利用先進(jìn)的算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深挖，從而提高銷售線索收集的效率和質(zhì)量。

車企的專屬數(shù)據(jù)管理平臺(tái)(Databank 3.0)可以無縫對(duì)接到悠易程序化購(gòu)買平臺(tái)， 實(shí)現(xiàn)老訪客召回和根據(jù)現(xiàn)有客戶進(jìn)行智能擴(kuò)展(Lookalike)，并借助悠易互通接入的日均130億多屏海量資源，以及專門為汽車客戶定制的算法和優(yōu)化手段，對(duì)每一個(gè)展現(xiàn)機(jī)會(huì)進(jìn)行CTR和CVR(轉(zhuǎn)化率)的預(yù)估，結(jié)合智能創(chuàng)意，做到在正確的時(shí)間、正確的媒介向正確的人傳遞正確的信息，為客戶的官網(wǎng)引入高質(zhì)量的訪客。

當(dāng)消費(fèi)者來到官網(wǎng)后，可以全程監(jiān)測(cè)消費(fèi)者和品牌的互動(dòng)過程，從而幫助企業(yè)了解消費(fèi)者在哪里流失，為網(wǎng)站的優(yōu)化提供指導(dǎo)。同時(shí)，根據(jù)消費(fèi)者的訪問行為，進(jìn)行有針對(duì)性的召回。例如，針對(duì)只了解了車的基本信息，而沒有了解車的詳細(xì)配置、價(jià)格信息或金融貸款服務(wù)的消費(fèi)者，可以針對(duì)性的采用促銷創(chuàng)意將這些訪客直接引流到官網(wǎng)的金融方案頁面，促進(jìn)消費(fèi)者進(jìn)行預(yù)約試駕。

三、 從線上到線下，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化銷售和售后服務(wù)

通過線上收集到銷售線索后，車企的營(yíng)銷重點(diǎn)轉(zhuǎn)移到線下，這就要求車企能夠幫助其經(jīng)銷商做到個(gè)性化的銷售和售后服務(wù)。

過去4S門店的銷售人員除了潛在客戶的手機(jī)號(hào)、姓名和性別之外，是沒有其他信息可以獲取的。悠易互通的汽車解決方案通過打通客戶線上和線下標(biāo)簽，幫助車企在給經(jīng)銷商下發(fā)銷售線索時(shí)，提供了更為詳細(xì)的用戶信息，如客戶的家庭狀況、對(duì)車型、外觀、配置、價(jià)格、金融方案的關(guān)注程度等。這些信息將極大地幫助銷售人員基于客戶的畫像，展開一對(duì)一的個(gè)性化銷售，從而提高銷售線索向?qū)嶋H訂單轉(zhuǎn)化的可能性。

消費(fèi)者購(gòu)車后，經(jīng)銷商將實(shí)際成交的顧客信息反饋給車企，這些信息進(jìn)入企業(yè)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)(Databank 3.0)。通過對(duì)現(xiàn)有用戶網(wǎng)絡(luò)行為、用車行為(車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù))的持續(xù)跟蹤，車企可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)現(xiàn)有用戶對(duì)于維修保養(yǎng)、更換新車的需求，從而制定個(gè)性化的營(yíng)銷及售后服務(wù)計(jì)劃，深度挖掘客戶的生命周期價(jià)值。

四、 效果評(píng)估，持續(xù)提升營(yíng)銷的整體效率

傳統(tǒng)廣 告投放的效果評(píng)估很難控制，程序化購(gòu)買則賦予了品牌廣 告主對(duì)效果更多的控制權(quán)。悠易互通記錄了消費(fèi)者在全網(wǎng)范圍內(nèi)每一次和品牌互動(dòng)的行為，并對(duì)每一個(gè)銷售線索進(jìn)行追蹤溯源，通過歸因模型，評(píng)估每一次曝光、點(diǎn)擊、搜索行為對(duì)形成該轉(zhuǎn)化效果的貢獻(xiàn)，從而優(yōu)化營(yíng)銷預(yù)算的分配，提升營(yíng)銷的整體效率。

以上是小編為大家分享的關(guān)于大數(shù)據(jù)時(shí)代汽車品牌營(yíng)銷解決方案的相關(guān)內(nèi)容，更多信息可以關(guān)注環(huán)球青藤分享更多干貨

在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，如何做好品牌營(yíng)銷呢？

在大數(shù)據(jù)的整合中，可根據(jù)相關(guān)行業(yè)的去年全年數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)在該產(chǎn)品的熱銷月或者熱銷階段，進(jìn)行大量的廣告投放?？梢哉蚁嚓P(guān)的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷公司進(jìn)行媒體推廣，會(huì)有不錯(cuò)的流量

如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)營(yíng)銷？

大數(shù)據(jù)分析處理解決方案

方案闡述

每天，中國(guó)網(wǎng)民通過人和人的互動(dòng)，人和平臺(tái)的互動(dòng)，平臺(tái)與平臺(tái)的互動(dòng)，實(shí)時(shí)生產(chǎn)海量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)匯聚在一起，就能夠獲取到網(wǎng)民當(dāng)下的情緒、行為、關(guān)注點(diǎn)和興趣點(diǎn)、歸屬地、移動(dòng)路徑、社會(huì)關(guān)系鏈等一系列有價(jià)值的信息。

數(shù)億網(wǎng)民實(shí)時(shí)留下的痕跡，可以真實(shí)反映當(dāng)下的世界。微觀層面，我們可以看到個(gè)體們?cè)谙胧裁矗诟墒裁?，及時(shí)發(fā)現(xiàn)輿情的弱信號(hào)。宏觀層面，我們可以看到當(dāng)下的中國(guó)正在發(fā)生什么，將要發(fā)生什么，以及為什么？借此可以觀察輿情的整體態(tài)勢(shì)，洞若觀火。

原本分散、孤立的信息通過分析、挖掘具有了關(guān)聯(lián)性，激發(fā)了智慧感知，感知用戶真實(shí)的態(tài)度和需求，輔助政府在智慧城市，企業(yè)在品牌傳播、產(chǎn)品口碑、營(yíng)銷分析等方面的工作。

所謂未雨綢繆，防患于未然，最好的輿情應(yīng)對(duì)處置莫過于讓輿情事件不發(fā)生。除了及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題，大數(shù)據(jù)還可以幫我們預(yù)測(cè)未來。具體到輿情服務(wù)，輿情工作人員除了對(duì)輿情個(gè)案進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析之外，還可以通過大數(shù)據(jù)不斷增強(qiáng)關(guān)聯(lián)輿情信息的分析和預(yù)測(cè)，把服務(wù)的重點(diǎn)從單純的收集有效數(shù)據(jù)向?qū)浨榈纳钊胙信型卣?，通過對(duì)同類型輿情事件歷史數(shù)據(jù)，及影響輿情演進(jìn)變化的其他因素進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，提煉出相關(guān)輿情的規(guī)律和特點(diǎn)。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的輿情管理不再局限于危機(jī)解決，而是梳理出危機(jī)可能產(chǎn)生的各種條件和因素，以及從負(fù)面信息轉(zhuǎn)化成輿情事件的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和衡量指標(biāo)，增強(qiáng)我們對(duì)同類型輿情事件的認(rèn)知和理解，幫助我們更加精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)未來。

用大數(shù)據(jù)引領(lǐng)創(chuàng)新管理。無論是政府的公共事務(wù)管理還是企業(yè)的管理決策都要用數(shù)據(jù)說話。政府部門在出臺(tái)社會(huì)規(guī)范和政策時(shí)，采用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以避免個(gè)人意志帶來的主觀性、片面性和局限性，可以減少因缺少數(shù)據(jù)支撐而帶來的偏差，降低決策風(fēng)險(xiǎn)。通過大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)，可以有針對(duì)性地解決社會(huì)治理難題；針對(duì)不同社會(huì)細(xì)分人群，提供精細(xì)化的服務(wù)和管理。政府和企業(yè)應(yīng)建立數(shù)據(jù)庫(kù)資源的共享和開放利用機(jī)制，打破部門間的“信息孤島”，加強(qiáng)互動(dòng)反饋。通過搭建關(guān)聯(lián)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫(kù)、輿情基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)等，充分整合外部互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和用戶自身的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)的融合，進(jìn)行多維數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，進(jìn)而完善決策流程，使數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的社會(huì)決策與科學(xué)治理常態(tài)化，這是大數(shù)據(jù)時(shí)代輿情管理在服務(wù)上的延伸。

解決關(guān)鍵

如何能夠快速的找到所需信息，采集是大數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘最重要的一環(huán)，其后的集成、分析、管理都構(gòu)建于采集的基礎(chǔ)，多瑞科輿情數(shù)據(jù)分析站的采集子系統(tǒng)和分析子系統(tǒng)可以歸類熱點(diǎn)話題列表、發(fā)貼數(shù)量、評(píng)論數(shù)量、作者個(gè)數(shù)、敏感話題列表自動(dòng)摘要、自動(dòng)關(guān)鍵詞抽取、各類別趨勢(shì)圖表；在新聞?lì)悎?bào)表識(shí)別分析歸類：

標(biāo)題、出處、發(fā)布時(shí)間、內(nèi)容、點(diǎn)擊次數(shù)、評(píng)論人、評(píng)論內(nèi)容、評(píng)論數(shù)量等；在論壇類報(bào)表識(shí)別分析歸類：

帖子的標(biāo)題、發(fā)言人、發(fā)布時(shí)間、內(nèi)容、回帖內(nèi)容、回帖數(shù)量等。

解決方案

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實(shí)施收益

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