新媒體創收

1、新媒體營銷的渠道包括哪些？

一、微信平台

微信活躍用戶6.5億，巨大的用戶群體，就像一座巨大的富礦，引來眾多淘金者。具體而言，在微信平台上，企業常用的新媒體工具和資源包括：微信公眾平台、微信個人號、微信群、微信廣告資源。

二、新浪微博平台

近兩年，有觀點認為微博活躍度下降了，「周邊的好多人都玩微信，都不怎麼玩微博了」，這不過是假象。一方面，微博和微信本就不同，微博是社交媒體，微信是社交IM，所以，王寶強事件之後，「旅遊觀光線」出現在微博上，而非出現在微信之上。另一方面，持微博活躍度下降觀點的人，忽略了中國互聯網的分層和滲透速度。根據微博財報，自上市以來，微博活躍用戶連續九個季度保持30%以上的增長。微博和微信各有其優劣勢。

具體而言，在微博平台上，企業常用的新媒體工具和資源包括：微博企業自媒體和微博廣告資源。

三、問答平台（知乎、分答、百度問答、360問答）

常用於新媒體推廣的問答平台有知乎、分答、百度問答和360問答。百度問答、360問答被運用於網路推廣已久，知乎和分答出現時間雖晚，但營銷勢能十足。問答平台的功能定位如下：

四、百科平台（網路、360百科、互動百科）

常用於新媒體推廣的百科平台有網路、360百科、互動百科。百科平台是新媒體中的」舊媒體「，但它的江湖地位依然不可撼動。

五、、直播平台（映客、花椒、一直播）

網路直播最大的特點即是，直觀性和即時互動性，代入感強。當網路直播與互聯網金融結合，網路直播便在信息披露，用戶溝通，宣傳獲客等方面大展身手。

六、視頻平台（秒拍、美拍、優酷）

2016年，視頻內容正經歷著前所未有的增長，但到目前為止，視頻內容的增長還未到達頂峰。根據有關數據預測，到2017年，將有69%的互聯網流量都來源於視頻消費。而如今，許多的品牌主也開始其視頻內容的戰略布局，這主要包括了：品牌介紹、品牌宣傳、產品促銷、增加用戶觸達、促進用戶參與度、業務推廣。

(1)新媒體創收擴展資料：

新媒體營銷

新媒體營銷是指利用新媒體平台進行營銷的方式。在web2.0帶來巨大革新的年時代，營銷方式也帶來變革，溝通性（communicate）、差異性（variation）、創造性（creativity）、關聯性（relation），體驗性（experience）、互聯網已經進入新媒體傳播時代。 並且出現了網路雜志、博客、微博、微信、TAG、SNS、RSS、WIKI等這些新媒體。

參考鏈接：新媒體營銷-網路

2、新媒體營銷方式有哪些

1. 搜索引擎營銷 搜索引擎營銷(Search Engine Marketing, SEM)是全面有效的利用搜索引擎來進行
網路營銷和推廣的影響方法，作為新媒體營銷中主要的營銷手段之一，其擁有巨大的用戶 訪問量。

2. 微博營銷 twitter

已經利用其數據資料、搜索引擎、高級商務賬戶、基於 API 數據的第三方應用軟體等方式創收。2010 年4 月，twitter
還正式推出網站廣告新平台，允許廣告商在twitter 搜索頁面上付費刊登廣告信息，向大規模營收邁出第一步。

3.SNS 營銷 據中國傳媒大學最新發布的2009 年度中國廣告業生態調查報告顯示：廣告主對互動媒
體的使用更加嫻熟，對互動媒體特性的認識更加清晰，把握互動媒體的能力較之以往有明 顯增強，已經有越來越多的廣告主表現出對 SNS 營銷的認同，SNS
營銷的應用在逐漸常態 化。

4. 論壇營銷 由於論壇營銷這種形式剛開始被企業所接觸，許多企業還存在認識上的盲區。誤認為 在論壇上通過炒作或在論壇上發布帖子條數多來推廣產品。
實際上網路炒作對於企業品牌的長久打造來說，炒作並不是一個長期有效的推廣方式。

5.微信營銷微信一對一的互動交流方式具有良好的互動性，精準推送信息的同時更能形成一種朋友關系。基於微信的種種優勢，藉助微信平台開展客戶服務營銷也成為繼微博之後的又一新興營銷渠道。

3、新媒體營銷推廣怎麼做

新媒體營銷推廣可以分為幾大塊，前期肯定是內容和吸粉，穿插活動和事件營銷，後期是粉絲互動拉活，提高轉化，可關 註：轉型有道，裡面都是新媒體營銷案例

4、新媒體中微信渠道最強的有哪些

不太清楚題主的渠道是指哪一方面？
如果說電商渠道，那肯定是微信與京東的天然結合-發現-購物的官方渠道是主流；另外還有很多第三方的微信平台如：有贊、微盟等。。。還有很多提供類似平台的第三方公司。。

5、新媒體收益功能在線創收注冊是真的么 還要付費 有知情人士么，是真是

新媒體收益功能在線創收是真的，但沒聽說過哪家新媒體要求付費的，至少我自己在做的包括公眾號、頭條、百家、搜狐、網易、一點等等，沒有要求過要付費。如果有要求付費的，估計是假的，僅個人觀點

6、新媒體點擊廣告創收可靠嗎

新媒體作為目前最火爆的廣告項目，受到很多廣告主的追捧，但是真正考慮效果要從下面幾個方面來看。

受眾人群：看一個號的粉絲屬性，男女比例，受眾分析，這樣才能准確判斷這個號的人是否是我們需要的；
內容質量：看之前的發文質量，頭條次條等的閱讀量和評論量，主要還是區分這個號是否真正有價值；
市場定位：到各大行業號的群里咨詢，熱點是什麼，看看大家關注哪些內容，判斷一個號是否經常追熱點還是有直接的獨特內容標簽。

7、在公司里，數據分析師是如何幫助公司創收的？

這兩年數據分析、數據挖掘概念很流行，各路教育機構，開課的老師喜歡拿美國XX信用卡公司或者啤酒與尿布這種陳年老梗來論證數據分析有啥價值。可真正在圈子裡干久了就知道，數據分析能幫助公司直接創收的途徑只有一種：幫乙方公司創收！因為只有乙方公司才會把數據分析、數據挖掘、數據產品、數據咨詢當作商品來賣。這樣，做數據分析的就有三種方式可以幫公司創收：做產品。比如BI公司、大數據公司、輿情公司、徵信公司，他們賣的是一整套數據產品。數據分析師在這些公司實際上扮演者產品生產者的角色，因此直接幫公司創收做服務。比如一些咨詢公司、新媒體公司、大數據提供數據挖掘服務、提供數據採集、報告撰寫服務。這些服務是針對甲方品牌、推廣、營銷等某個部門的需求，因此可以賣錢。在這里數據分析師實際上還是產品生產者，只是輸出的不是一個具體的產品，而是由報告、excel、ppt、代碼、會議等等組成的服務。做售前。相當多軟體公司、咨詢公司會拉一個數據分析師當售前，因為忽悠客戶的時候，光空口白話說我這個方案怎麼怎麼好是沒有競爭力的。需要一個懂數據會分析問題的人來做一個可量化的方案，讓客戶心服口服。在這里數據分析師實際上扮演的是銷售的角色，只是這個銷售賣的是知識，打動客戶靠的是專業性不是送回扣。所以你會發現，招數據分析高薪的基本都是乙方，或者甲方企業中的乙方部門（比如阿里數據銀行、智能客服，雖然是阿里的項目但是還是作為乙方提供服務給其他公司的）因為在這里數據分析才是直接生產力。在甲方？在創收問題上，數據分析從來都是排在隊尾。比如甲方爸爸要出一個新產品增加收入，那麼他需要做什麼呢？設計產品生產產品銷售渠道品牌推廣產品促銷物流跟進數據分析看看效果怎樣……是滴，大家會發現沒有數據分析，其他六步照樣可以做；只有數據分析沒有前六步，數據分析就是一張廢紙，這就是數據分析在甲方的尷尬之處。有些同學會說：那數據分析可以幫企業設計正確的產品哇！但實際上產品設計師不看數據照樣可以設計產品，他們已經這樣做了100多年了，也因此誕生了喬老爺那句經典的：我從來不看任何市場調查！這個尷尬之處是數據分析的工作方式本身固有的局限。數據分析需要有數據才能分析，這是一種相對後置的過程。而類似產品設計，核心是創意；產品銷售，核心是業務隊伍的能動力。這些人的能動性是前置的動作。企業的業績是做出來的，不是算出來的，所以在創收上數據分析其實是很無力的。
只有一種場景數據分析可能對收入有用，就是：某個業務部門+B42實在做得太差，搞不掂了。這時候如果通過分析能提升一些效益，那他們簡直happy的不能行。這也是為什麼很多成熟的數據挖掘項目都是做給客服外呼、簡訊發送、EDM的。因為在這些地方自然轉化率低的令人發指，而業務部門的文案、產品、廣告又起不了太大作用。同時這些渠道又都是點對點推送的方式，數據積累和建模環境相對封閉。數據模型能把自然轉化率從1%提升到2%，業務部門就已經謝天謝地了。
實際上，數據分析對企業有幫助，更多體現在後置性的，比如績效評估，結果考核，成果優化上。有意思的是，很多從業者自己都沒有想明白這一點，比如這個問題，帆軟也有個答案，大家可以看看，里邊舉的例子全部是如何砍成本，而不是加收入。
然而，帆軟的回答本身是很專業的。因為砍成本比增加收入，更容易體現數據分析的功勞。大家回顧上邊新產品增加收入的過程，如果數據分析說這個業績是我做出來的，至少有6個部門會和你搶功勞。但如果數據分析說這里有一個產品很垃圾可以砍掉，那麼最多得罪一個部門（設計這個產品的部門）剩下5個部門還是支持你的（因為他們不需要浪費時間了）所以，聰明的數據分析總是從內控的角度入手證明價值，而不是從外部增收的角度入手。
然而，這樣又出了第二個尷尬的地方，就是為毛線我要上個數據產品做這個呢？甚至為毛線我要雇個數據分析師做這個呢？因為進銷存的數據ERP里也有，理論上我想知道哪個產品效益不好只要有一個會SQL的程序員從ERP里跑個數就行了啊！所以如果只把數據分析的價值掛在內控上，那麼數據分析的重要性和專業性就非常低了。各部門老闆自己也會分析啊，你們跑sql的懂業務嗎？不懂業務你內控個什麼呢？
這時候就需要進一步的包裝以體現數據分析的價值。最核心的就是上個產品！就像後宮嬪妃，年輕貌美的時候都會討皇上一時歡心，但長久來看還是得生個孩子的。有個孩子自己的地位就穩固了。比如銷售，完全可以用紙質賬單，為什麼要用pos系統？就是當pos系統上線，業務流跑起來以後，就沒理由再讓他停掉，孩子已經生出來了，就得養著。
數據分析的孩子常見的有這么幾種：面向管理層的儀表盤，適用於信科學化管理這一套理論的老闆面向業務部門的數據產品。可能是一個推薦系統，精準營銷模型，也可以是一個業務助手，數據集市，總之是業務部門日常工作中必須用到的某個環節，把它打包，用數據包裝起來，封裝成一個產品面向一線的營銷提醒工具，運營數據指南。讓銷售們每天都得看一眼，不看就不舒服。讓運營們寫文案前都得看看熱度排行，不看心裡沒底。具體的就不展開了，如何引起老闆關注，如何拉攏業務部門，如何讓一線使用，寫本書都夠了。這么多年作咨詢，見過大量甲乙方，凡是聰明的數據人，最終不約而同走了做內控→引起管理層重視→上產品→與業務部門合作→擴組織架構這一條路。而那些號稱上個大數據系統能盈利XXX的，基本上都死無葬身之地。
這兩年大數據、人工智慧概念大火，數據分析崗位又像年輕貌美的嬪妃一樣被各大企業老闆們寵信，也有無數同學新涌進這個領域。所以特別誠懇的提醒大家：我們自己可以有很多方法、很多復雜的概念，然而最終企業是不是靠我們這個掙錢，才是我們長久安身立命的本錢。如果我們只是打輔助的，就盡早圍繞一個具體業務場景，輸出一個產品，和業務緊密結合起來，這樣我們自己的地位才穩固。最後插一句，比如演算法類崗位，大家要注意區分，因為演算法即可以應用在生產系統（比如影相識別，物資調配，路線規劃，過程式控制制），也可以應用在分析系統（比如推薦、預測、BI）如果是應用在生產系統，那地位相對穩固很多，因為生產線是不會徹底更替的，只會不斷優化。但如果是應用在分析系統，那水分就大了去了，大家要認真看到底這個演算法是干什麼再做決斷。早在2013年《大數據時代》流行的時候，就興起了一波「大數據分析」的熱潮。結果當時腦子一熱向老闆喊了：「我們可以利用大數據XXXX分析提升業績的」現在估計墳頭草都有我娃個子高了……作為一個前輩，有義務告訴大家這個行業的真相，數據的價值可以有很多種，不一定是直接增加收入。數據確實很有用，然而不代表老闆們認可這個用處，不代表我們能從這里陞官加薪。技術以外，如何創造價值，有可能需要代碼和演算法以外的其他東西輔助。與大家共勉。

8、新媒體收益功能在線創收瀏覽廣告一個月有大幾千的收入是真的嘛，聽說注冊要交廣告注冊費？

有一些大號，經營得比較好的，可能一天的廣告收入就有大幾千了，想要開通廣告收益，只要符合平台要求就行，但有一點，肯定是不用交什麼廣告注冊費的。你如果是自媒體人，開通廣告收益等類似功能，就相當於別人在你的頁面投放廣告，投放廣告的要付你錢，你除了收益要進行納稅之外，是不需要有其它支出的。當然如果你自己在別人的平台上做廣告的話，肯定是要錢的