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中观层面的语义分析
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从内容营销的真谛看，真正有引爆力的内容创造并不总是天才的灵感，而是有严密的内在逻辑可循。在做技术的人看来，内容的产出有一个很基础的工作——前期测试。当你不知道什么样的内容能够打动用户时，可以先做小规模测试——在动用核武器之前先打两颗子弹，进行小规模投放看看其相关转化率如何。
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这些数据的积累对内容创造是有指导作用的，而技术可以解决甄选方案的难题。确定一个好的内容、好的时间点、好的平台有多重维度要考量：用哪个标题？主打哪个图片？选择哪个区域？要素越多，定位越精准。但产生的组合数量会呈几何级增长。在没有大数据之前，只能靠操作者的经验。但是，有了大数据的帮助，这些判断会变得更为简单和有效。
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另外，和粉丝互动是内容运营的一个重要工作。在互动过程中创作和产生的内容不仅具有针对性，而且能够未雨绸缪、防患于未然，尤其是在消费者有负面情绪或评价的情况下。与此同时，针对全网或某一平台的语义和情绪分析，还能够为族群的内容创作进行提前判断和准备，甚至可能成为是否以及要如何在内容层面进行应对的一个依据。比如，在微博平台上，现在已经有相对成熟的、针对单一品牌或词汇的句法和情绪分析技术。
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大数据语义分析的完整技术链条：网络抓取、正文提取、中英文分词、词性标注、实体抽取、词频统计、关键词提取、语义信息抽取、文本分类、情感分析、语义深度扩展、繁简编码转换、自动注音、文本聚类等。
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案例 Case
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案例1 健康领域的语义分析
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来自宾夕法尼亚州立大学的生物学家马赛尔·沙拉特和软件工程师沙先克·坎杜拉斯通过分析微博发现，人们对于疫苗的态度与他们实际注射预防流感药物的可能呈现相关性。更为重要的是，他们利用推特用户中谁和谁相关的元数据进行了进一步的调查，发现未接种疫苗的子人群也可能存在。
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2011年《科学》杂志上的一项研究显示，来自世界不同文化背景的人们每天、每周的心情都遵循着相似的模式。这项研究是通过对84个国家240万人的5.09亿微博数据进行了两年的跟踪和分析得出的。
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随着人工智能和深度学习理论的发展，这种关于语义和情绪的分析在国内的应用也越来越普遍，几乎每个平台都可以通过观察用户对某一条内容的评论、收藏，甚至根据阅读的停留时间长短等因素，分析用户对某类话题的兴趣度，判断并记忆读者的兴趣点，并根据用户兴趣度调整推荐信息。
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案例2 海尔微博的语义分析
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在一品内容官的某次线上社群分享中，海尔新媒体的总监张妍分享了“二代魔镜”在网络上重生的故事，这个故事的内容已经记录在序言中对海尔新媒体项目负责人沈方俊先生的访谈中。
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当时，细心的学员提到一个核心问题：引爆的那条微博和微博数据前后两天的点赞评论的数据相差很大，那么多的数据是如何做到同时第一层有效转发的，是用户传播的吗？
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海尔智能“魔镜”亮相CES及《星球大战》中登场的机器人博文
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海尔智能“魔镜”亮相CES及《星球大战》中登场的机器人博文
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当时张妍女士回答说：“这一方面得益于产品所具有的黑科技特性，另一方面也借了美国国际消费类电子产品展览会的舆论东风。更重要的是，根据前期对于海尔官方微博粉丝的了解和分析，那条简单的微博文案其实是精心撰写的，可谓字字珠玑。
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快闪开给大家造成画面感和紧迫感。‘我厂智慧浴室’的‘我厂’就是一个自我调侃，反衬魔镜的科技感。我们还@哔哩哔哩弹幕网（B站），就是借助B站（国内最大的年轻人潮流文化娱乐社区）的粉丝影响力。同时，最后的话题‘魔镜告诉本宝宝谁是网红’善用表情的感染力和善用二次元的场域语言让这条微博更易传播。
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这条微博会引爆还因为在引爆前期我们进行过充分的评估。我们评估它的不同渠道属性和时间段，以及在国际消费类电子产品展览会上整个相关关键词的提及量和它的动态变化，然后通过用户活跃度的分析和传播势能图谱选择了本次文案。
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我们发布的时间是上午九点到十点半，这是微博早高峰的时间，而美国的国际消费类电子产品展览会是那个时段的舆论热点。当时，我们用新媒体联盟——75个媒体大号同时在第一时间发力，还有微博内容的个性化、趣味化的引导交互配合。另外还有很重要的一点，这是黑科技产品，它符合海尔粉丝的调性。海尔粉丝就是二次元的、高质量的、易传播的，粉丝的二次元属性与产品调性契合。还有就是海尔品牌，因为网友对海尔的所有关注都汇集在官方微博，这也是它形成引爆的一个因素。
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微博上午活跃峰值是在十二点钟左右。如果我们选择十二点发布的话，它就会很快迎来一个活跃度的衰减，所以我们必须测算好它的传播时间及引爆的窗口期。最后，这条微博是在九点半左右发布的，正好是活跃度的井喷时间。
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国际消费类电子产品展览会是一个国际性的会展，我们有一些粉丝可能不知道。但是，它其实是一个很著名的会展，能对我们整个魔镜新生的品牌和产品知名度起到提升的作用。所以，我们都必须借势。
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此外，还有基于用户位置的内容推荐，包括推送所处位置的相关信息，或是根据用户手机所处不同位置的时长来判断用户对某地信息的需求量。随着搜索、阅读使用时长的增加，算法的不断演进，抓取分析愈到位，推荐精确度就愈高，也愈能契合用户的需求。毋庸置疑，大数据基础上的个性化信息推荐，正在成为一种新的行业热点。”
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