我這樣引流引得到人嗎?
有什麼問題各位大佬指出來我好改進
效果不是很好，但是可以改進，我這裡有之前購買的付費引流方法可以免費送你。
題主的裂變話術已經很不錯了，在這裡，陳哥給出充分的讚賞，但如果在優化一下就更好了。陳哥給出幾個點可以參考一下。
1.圖片吸引力
一張圖片，人們要麼喜歡，要麼不喜歡，多張圖片，選擇多了，但糾結的人也多了。如果整體美觀度不夠，也會直接過濾掉潛在客戶。
2.價格描述
話術里出現多個價格，我是沒看出來這個引流話術要表達的意思是什麼。是要送我卷還是要我買產品？
3.獎勵方式
最後給出的獎勵方式，有點籠統，這個地方建議要有具體的流程，隨機缺少了很多公平性，可以才有第幾位的形式進行。
4.信任度嫁接
你讓人家發這個，人家如果轉發了，相當於人家自己的廣告，對你來說是沒有什麼價值的。在開頭加一句「我朋友開的零食店」這樣就嫁接了。
5.行動指令
想讓他們轉發，要給他們詳細的步驟，一二三步，最後會得到什麼……
現在優化這些，優化好可以找我給你看看。引流的學問還是挺多的，任重而道遠，加油。如果可以在建議採用精準引流，來的客戶成交率高。
我個人觀點是：
1.你的店鋪優勢在哪裡？比如價格上或產品上。
2.選品很重要。大眾產品我個人認為沒必要，人都圖新鮮感，也有好奇感，如果買你家能買的東西，別的地方也能買，甚至價格上沒啥優勢，那麼你的市場很難打開。所以建議選品上多下點功夫
3.新店開業代金券還不如試吃或送小零食更吸引人，不過重點還是選品
以上是我個人觀點，最後祝樓主店鋪生意興隆
你可以集合做到兩張圖片以內。然後朋友圈效果可能一般。但是你可以讓上門買零食的顧客給你轉發。轉發後可以獲得一份小零食。這樣轉發率大了。就擴散出去了。當然刪除的幾率不小。所以贈品自己衡量。
引流不到
恕我直言 沒什麼效果
你可以批量的上
你這個發出去不一定能獲得推送的
怎麼樣才能更容易讓你的文章更容易獲得推送 ？我總結幾點 ；
1：原創
想獲得平台推送的方法 ，一個很重要的因素就是文章質量高，原創性高，重複度低，
那麼是更容易獲得推送 ，如果你的文章和已經有發布的文章相似度很高，基本上是很難獲得推送的。
2：閱讀量
任何一個平台，閱讀量，都是一個重要的指標 ，閱讀量越高 ，那麼就更容易獲得平台推送 ，
不管在那個平台，都是一個非常重要的判斷指標 。
比如上圖 ，這個瀏覽量越大，說明關心這個話題的人就越多 ，當然文章是沒有閱讀量的 ，這個後台是有統計的 。
看到這裡，聰明的人 ，就有自己的想法了 ，那麼是不是自己可以去刷閱讀量呢？？
這個當然是可以刷的 ,但是刷是需要一定的技術處理的 ，
你手工自己去點 是沒有任何意義的 ，這裡面包含好幾個因素！
第一：IP分布 ，也就是點開你的鏈接必須是全國各地的Ip，而不是某個省市的IP ，
第二：終端分布 ，包含PC端，安卓端，蘋果端
如果都滿足了以上因素，那麼你就可以刷閱讀量 ，如果你對這方面比較感興趣 ，也可以和我私底下 溝通。
3：評論數量
如果一篇文章，或是問答，下面非常多的評論，哪怕是很沒質量，也非常的容易獲得推送。
大家如果仔細觀察 ，你就會發現 ，有些帖子莫名其妙的火了，雖然他的質量非常的差 ，但是因為評論非常多 。
因為有用戶互動，說明這個話題比較具有爭議 ，有爭議性的東西，對於平台來講，自然就樂意推送 ，
讓大家一起討論 ，一起爭吵 ，所以一篇文章 或是問答寫完後 ，
需要用自己的小號，進行助力推送下 ，比如小號引導討論 ，引導對立 ，這樣很多過客，非常容易停留下來 ，
參與到討論中 ，比如我就很多小號， 幾千個 。
做運營，沒有號 ，是很難做起來的 ，雖然說方法很多人都知道 ，但是你沒有操作起來 ，號太少 ，現在號
非常的便宜，1毛一個 ，如果需要實名身份證這個也是非常容易解決的
4：標題 。
這個老生常談 ，這個大家可以參考其他的文章 ，都寫得非常詳細了 ，
我就不多介紹 。
當然還有很多沒有講到的 ，這裡就不細說，有興趣 ，對引流比較感興趣的 ，
可以一起來溝通學習
"""
Implementation of sequential minimal optimization (SMO) for support vector machines
(SVM).
Sequential minimal optimization (SMO) is an algorithm for solving the quadratic
programming (QP) problem that arises during the training of support vector
machines.
It was invented by John Platt in 1998.
Input:
0: type: numpy.ndarray.
1: first column of ndarray must be tags of samples, must be 1 or -1.
2: rows of ndarray represent samples.
Usage:
Command:
python3 sequential_minimum_optimization.py
Code:
from sequential_minimum_optimization import SmoSVM, Kernel
kernel = Kernel(kernel=poly, degree=3., coef0=1., gamma=0.5)
init_alphas = np.zeros(train.shape[0])
SVM = SmoSVM(train=train, alpha_list=init_alphas, kernel_func=kernel, cost=0.4,
b=0.0, tolerance=0.001)
SVM.fit()
predict = SVM.predict(test_samples)
Reference:
https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/smo-book.pdf
https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/tr-98-14.pdf
http://web.cs.iastate.edu/~honavar/smo-svm.pdf
"""
import os
import sys
import urllib.request
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_blobs, make_circles
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
CANCER_DATASET_URL = "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/wdbc.data"
class SmoSVM:
def __init__(
self,
train,
kernel_func,
alpha_list=None,
cost=0.4,
b=0.0,
tolerance=0.001,
auto_norm=True,
):
self._init = True
self._auto_norm = auto_norm
self._c = np.float64(cost)
self._b = np.float64(b)
self._tol = np.float64(tolerance) if tolerance &> 0.0001 else np.float64(0.001)
self.tags = train[:, 0]
self.samples = self._norm(train[:, 1:]) if self._auto_norm else train[:, 1:]
self.alphas = alpha_list if alpha_list is not None else np.zeros(train.shape[0])
self.Kernel = kernel_func
self._eps = 0.001
self._all_samples = list(range(self.length))
self._K_matrix = self._calculate_k_matrix()
self._error = np.zeros(self.length)
self._unbound = []
self.choose_alpha = self._choose_alphas()
# Calculate alphas using SMO algorithm
def fit(self):
K = self._k
state = None
while True:
# 1: Find alpha1, alpha2
try:
i1, i2 = self.choose_alpha.send(state)
state = None
except StopIteration:
print("Optimization done!
Every sample satisfy the KKT condition!")
break
你這樣只是描述產品 並不是引流的方式
可怕~那我想找人代理陽澄湖大閘蟹 看來是沒機會了啊
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