《極限挑戰》為啥不火了?百度大數據來幫你揭秘

獨孤依風66 發佈 2020-06-13T23:36:41+00:00

大數據,可以完美捕捉每個事件的高峰點,也可以完美呈現每個行業的發展規律。按照屬性來劃分,有自用和開放兩大類,自用普遍是以自身平台的大數據為中心,驅動商業運營,這個屬於商業機密;開放則是從宏觀方向出發,幫助大眾了解更多的潛在趨勢。

大數據,可以完美捕捉每個事件的高峰點,也可以完美呈現每個行業的發展規律。按照屬性來劃分,有自用和開放兩大類,自用普遍是以自身平台的大數據為中心,驅動商業運營,這個屬於商業機密;開放則是從宏觀方向出發,幫助大眾了解更多的潛在趨勢。目前來看,諸如平台類的,基本上是自用和開放並存,比如百度、阿里、蘇寧、京東等。

拋開電商數據不談,我們今天談談搜索數據。

通過百度搜索大數據,你可以發現好多有趣的事情,但這些事情並不是孤立存在的,而是具有結構化特徵且可以通過時間、事件、人物等進行多重交叉驗證的,本質上來說,也是很嚴謹的。

用好了,是一個真實故事添加劑,使得自我認知越來越豐富;用不好,就變成謠言發源地,誤導大眾認知了。

哈佛大學錯用百度搜索大數據 導演了一場"無知鬧劇"

眾所周知,在新冠疫情發生之後,美國一直指責中國武漢是病毒發源地,且通過各種口無遮攔的主觀臆想引導國際輿論,試圖轉移其國內疫情下的社會矛盾。其中就有一篇哈佛大學醫學院發表的神論文,它通過分析武漢醫院停車場圖片以及相關症狀的百度搜索指數,發現新冠肺炎在去年8月底就可能出現並傳播!

當老外覺得自己拿到所謂的實錘證據並大肆慶祝的時候,突然被眼尖的網友發現了漏洞。

首先:哈佛拿的是19年早高峰時停車場的照片與18年中午午休時段的停車場做的對比,證明19年患者激增.....

其次:哈佛通過百度搜索指數拿到的證據,其實更證明不了什麼。因為每年年底,"咳嗽"、"噴嚏"這種詞的搜索量都是有個小高峰值的,且從2--3年的數據跨度來看,整體比較平穩。2019年腹瀉的搜索量,甚至比往年同期還有所下降。

綜合來看,哈佛能夠通過百度搜索進行數據收集,這個進化還是值得表揚的,畢竟還知道想了解中國的事情,需要用百度。但如果更了解中國的實際情況,估計就不會上演這一出"無知鬧劇"了。

作為曾經的站長,目前的新媒體創業者,今天來教大家如何通過百度搜索大數據找出一些有趣的事情。

為啥《極限挑戰》不火了 百度搜索數據來為你揭秘

首先,《極限挑戰》剛開始的時候,藉助於孫紅雷、黃磊、黃渤、張藝興、王迅、羅志祥等組成的諧星流量矩陣,在收視率方面是槓槓的。但隨著黃磊與何炅組成CP,打造了綜藝節目《嚮往的生活》,再加上張藝興中途告別,導致《極限挑戰6》關注度暴跌。

咱們來看下《極限挑戰》系列百度搜索指數:

從圖中可以直觀看出,在2017年第三季《極限挑戰》關注度達到頂峰之後,後續的四五六季關注度下降厲害,而反觀黃磊、何炅打造的《嚮往的生活》系列,關注度則上升了不少。

從橫向對比來看,在觀眾碎片化時間固定、播放時間重合的前提下,《嚮往的生活》大眾關注度已經超過了《極限挑戰》。

咱們再來看看最近大熱的直播帶貨,以董明珠和丁磊為例。

從人群屬性來看,丁磊直播帶貨關注者年齡普遍以20-29居多,大比例以男性為主;董明珠直播帶貨關注者年齡普遍以30-39為主,男女比例相對差距不大。按照我的理解來看,丁磊直播帶貨不乏一些遊戲愛好者,關注直播搶遊戲特權;董明珠這個基本上家庭受眾較多,畢竟賣的都是家電方面的產品。

其實,除了幫助C端用戶進行搜索數據分析獲得有價值信息之外,百度搜索數據在B端也是運用的爐火純青,比如面向B端企業的鳳巢推廣系統,不僅可以幫助B端企業挖掘潛在客戶,而且還能幫助它們基於後台消費需求數據分析制定運營策略,助力企業從傳統走向數字化運營。

事實上,除了百度搜索大數據可以挖掘出很多有趣、有價值的信息之外,許多企業也在運用大數據進行著商業價值的拓展,我們不妨來說些有趣的數據挖掘故事。

比如:

淘寶數據平台顯示,購買最多的文胸尺碼為B罩杯。B罩杯占比達41.45%,其中又以75B的銷量最好。其次是A罩杯,購買占比達25.26%,C罩杯只有8.96%。在文胸顏色中,黑色最為暢銷。以省市排名,胸部最大的是新疆妹子。

全球零售業巨頭沃爾瑪在對消費者購物行為分析時發現,男性顧客在購買嬰兒尿片時,常常會順便搭配幾瓶啤酒來犒勞自己,於是嘗試推出了將啤酒和尿布擺在一起的促銷手段。沒想到這個舉措居然使尿布和啤酒的銷量都大幅增加了。如今,"啤酒+尿布"的數據分析成果早已成了大數據技術應用的經典案例,被人津津樂道。

賈伯斯是世界上第一個對自身所有DNA和腫瘤DNA進行排序的人。為此,他支付了高達幾十萬美元的費用。他得到的不是樣本,而是包括整個基因的數據文檔。醫生按照所有基因按需下藥,最終這種方式幫助賈伯斯延長了好幾年的生命。

綜上所述,以C端來看,大數據能夠幫我們認知本源、認清事物發展的規律;B端來看,可以幫助企業實現生產要素的重構,促進商業價值的最大轉化力。當然,大數據的運用一定要遵循事物發展的客觀規律,而不是濫用。

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