seo人员初期的工作内容解读_为什么不建议年轻人做销售(2024年12月精选)
数字营销人员的每日进阶指南 作为一个数字营销人员,每天的工作内容真是丰富多样。除了处理大量的数据和制定各种策略,我们还得不断学习和提升自己的技能。这里有两个超棒的平台,可以帮助你轻松做到这一点。 Coursera:系统学习数字营销知识 Coursera 上有很多与数字营销相关的课程,涵盖广告、市场营销、品牌策略、社交媒体营销、SEO、数据分析等多个方面。通过这些课程,你可以系统地学习数字营销的核心概念、策略和最佳实践,提升专业知识和技能。 最棒的是,很多课程都是免费的!你可以先注册一个账号,开始学习一些基础课程,慢慢掌握数字营销的精髓。而且,这些课程都是由顶尖教育机构提供的,教学质量有保障。 另外,Coursera 上还有论坛和社区,你可以与其他学员交流、讨论和分享经验。这样一来,你不仅能学到知识,还能扩大自己的专业网络。 Codecademy:提升编程和技术能力 𛊊数字营销行业对技术的需求越来越高,所以掌握一些编程技能是非常重要的。Codecademy 是一个专注于编程和计算机科学的学习平台,提供了许多免费的交互式课程。 你可以从基础的 HTML、CSS、JavaScript 开始学起,慢慢掌握 Python 等编程语言。这些技能不仅能帮助你更好地理解和运用数字营销工具和技术,还能让你在团队中更具竞争力。 数据分析:数据驱动决策 在数字营销中,数据分析和报告是必不可少的。Codecademy 也提供了与数据科学和数据分析相关的课程,例如 SQL、数据可视化和数据处理工具等。通过这些课程,你可以更好地理解和解释数据,从而进行更有洞察力的数字营销决策。 获得证书和学位 通过 Coursera 和 Codecademy 学习数字营销课程,你还可以获得相应的证书或学位。这些证书可以增强你的简历,并向潜在雇主证明你的数字营销专业知识和能力。 总之,这两个平台是数字营销人员进阶的绝佳工具。赶紧注册一个账号,开始你的学习之旅吧!
电商培训费用一览:初级到高级课程价格 初级电商培训 𐠨诼几百元至一千元 内容:电商基础知识、店铺运营、推广营销等 袀련𘈯经验的电商从业者或专业培训机构工作人员 ⏰ 课时:几十个小时 中级电商培训 𐠨诼几千元 内容:电商数据分析、SEO优化、营销策略等 袀련𘈯经验的电商从业者或专业培训机构高级讲师 ⏰ 课时:几百个小时 高级电商培训 𐠨诼万元以上 内容:电商管理、运营策略、供应链管理等 袀련𘈯行业专家或专业培训机构高级讲师 ⏰ 课时:几百个小时以上 其他费用 教材费用:¥2000,包括电商平台操作手册、营销案例、数据分析工具等 课程费用总结 课程费用:¥3000-10000,涵盖电商基础知识、运营策略、产品推广、数据分析等,课程时间为3个月,每周一次,每次2小时。 电商培训城市推荐 北京、上海、天津、重庆(14家) 杭州、合肥、广州、深圳(12家) 南京、郑州、成都、长沙(10家) 昆明、武汉、西安、济南(10家) 贵阳、沈阳、苏州、太原(10家)
0基础转行新媒体运营?4个阶段教你搞定! 新媒体运营是什么? 新媒体运营就是在各大新媒体平台上搭建账号,持续输出优质内容,扩大品牌曝光度,从而实现变现的目的。 体运营的工作内容有哪些? 总体来说,新媒体运营的工作内容包括:拉新、激活、留存和转化。具体来说,有以下几方面: 查看后台数据走势并整理复盘 回复各种后台互动留言等信息 进行搜索词SEO优化 平台对接KOL进行合作推广发邀约 查看今日热点选题、爆款内容,确定今日内容 撰写文案,归纳素材,产出成品 如何自学新媒体运营? 前期 选题策划:关注考拉新媒体时事热点,使用5118工具 脚本创作:使用壹写作平台 灵感创意:参考TOPYS、文案狗、文案迷等资源 蠤𘭦 高清图库:千图网、包图网等 图文排版:图怪兽、稿定设计、创客贴等 后期 持续学习和实践,不断优化和提升自己的能力 通过以上步骤,你可以逐步掌握新媒体运营的核心技能,从而实现从0到1的转变。加油!ꀀ
数字营销人如何用ChatGPT提升效率 大家好,最近ChatGPT的热度真是蹭蹭往上涨,很多朋友都在问我关于这个新兴工具的看法。有人说它的出现会导致很多营销人失业,但我个人觉得事情没那么简单。今天,我就来和大家聊聊这个AI工具在数字营销中的实际应用。 首先,什么是ChatGPT呢?简单来说,ChatGPT是一种人工智能,它能够理解和生成人类语言。它的工作方式是模拟人类的思考方式,完成对话和文本生成等任务。 ᠥ覕营销领域,ChatGPT的用途非常广泛: ✔️ 内容生成:可以快速生成大量的内容,比如博客文章、产品描述和邮件营销内容。 ✔️ SEO:生成针对特定关键词的内容,以提高搜索引擎排名。 ✔️ SEM:生成广告文本,提高广告点击率和转化率。 ❗️ 但是❗️ ChatGPT并不会完全取代数字营销人员的工作。它可以帮助我们减少前期的资料收集工作,或者在一些不需要太多创造力的文案方面提供帮助。但最终的内容还是需要人类来筛选和审核。 那么,数字营销人该如何利用ChatGPT来减轻自己的工作量呢?我认为关键在于与ChatGPT进行有效沟通。以下是我总结的几个提高效率的小建议: 1️⃣ 清晰的目标:在与ChatGPT沟通时,一定要明确你希望生成的内容目标,比如广告文案、广告语等。这样ChatGPT才能更好地理解你的需求,并生成更符合要求的内容。 2️⃣ 关键词提示:提供一些关键词可以帮助ChatGPT理解你希望生成内容的主题和风格。例如,如果你希望生成有关“旅游”的广告语,可以提供“旅游”、“周末游”、“度假”等关键词作为提示。 3️⃣ 反馈机制:在每次收到ChatGPT生成的答案后,应该对它生成的内容进行评估并给出反馈。比如说“很好”、“不错”,或者需要语气更自然一些等等。ChatGPT会根据你的反馈不断改进和提高生成内容的质量。 ➡️ 所以,简单来说,你的问题要具体,并且在收到回答后,再根据你自己的要求进行修改或改进你的问题,直到ChatGPT给出满意的回答为止。 堥䧥现,当你的要求具体一点时,ChatGPT给出的答案更具参考性。但更重要的是,大家也能感觉到这段文案的不完美。这就是ChatGPT的问题,它不能产出富有创造性的文字。 欢迎大家留言分享看法,我们今后会继续分享有关数字营销的干货内容❤️
传统外贸与跨境电商的8大不同 传统外贸和跨境电商就像鸳鸯火锅,虽然都是外贸范畴,但做法和味道截然不同。 需资金量: 传统外贸:需要支付办公室成本、人员成本、电脑网线等办公用品成本。此外,还需支付阿里巴巴等平台费用、参展费用、独立站和SEO优化费用、出国地推费用以及客户账期成本。 跨境电商:需要平台内部和外部流量成本、产品采购、运输和仓储成本。 工作内容和技能要求: 传统外贸:需要找到1-3种流量方式拿到询盘跟客户建立链接,如平台、独立站、展会、地推、Linkedin等。还需做客户背调、回复邮件、跟客户沟通、促单、电话沟通、客户跟进以及跟供应链沟通。 跨境电商:需要挑选合适的产品,优化供应链,上传Listing,做市场和竞争对手调研,按照运营规划对Listing进行运营,熟练使用CPC和站外资源为产品引流,做好库存管理和全年目标管理。 可复制性: 传统外贸:做好一个客户,可以对同级别的客户产生促进作用,但无法快速复制出另外一个客户。员工培养周期长,团队可复制性差。 跨境电商:做好一个Listing,可以在同一个站点快速复制出几个同类、同级别的Listing,成功概率高。如果熟悉不同站点,可以把一个Listing的优势在1-2个月内快速复制到多个站点。 婡人”的因素占比: 传统外贸:面对的是活生生的人,可能是公司老板、买手或采购部门,他们对于最终结果产生很大影响。发生问题时可以双方沟通,找到双方的优解。对业务员的个人能力也比较依赖。 跨境电商:主要面对的是亚马逊算法,如果算法不过关,甚至没有机会被“人”看到。发生问题时主要是亚马逊算法来沟通,很难找到对应的人去解决问题。当公司的“产品”、“供应链”、“物流链”、“运营打法”和“运营资源”都很成熟的情况下,也依赖“人”的运营技能,但没有像传统外贸那么依赖,“人”的运营能力在整个项目中占比不大。 各自最大的优点和缺点: 传统外贸:所需资金少,可复制性弱。 跨境电商:所需资金多,可复制性强。 外贸二元论: 传统外贸和跨境电商这两个项目互补,用自己的优势弥补对方的劣势,从而达到双赢,让外贸这个飞轮转的更快,赚的更多。建议有合适条件的传统外贸公司可以尝试适合自己的跨境电商平台,不一定是亚马逊,可以是别的平台,比如Temu、Shein、Ozon、M、Etsy等。还有一个适合新手卖家的平台是亚马逊的中东站,竞争小、难度低、起盘资金量低、处在红利期、竞争宽松、精铺模式稳定等优点。通过中东站的历练,可以为征服更高目标做好准备。
隆德大学留学日记:多元文化的碰撞与挑战 来到隆德大学上课的第二天,我遇到了来自各种文化背景和工作经历的同学。有考古学家、在美国和伦敦工作的妈妈、在日本和德国大使馆工作过的行政人员等等。作为项目中年龄最小、唯一的亚洲人,我深刻感受到文化的差异和包容性。大家一起头脑风暴,午餐时间随意地坐在图书馆台阶上,聊语言、聊美国堕胎新闻、聊劳动力和工业革命对工作的影响、聊现代人类生活的压力等等。我才发现,原来自己之前错过了那么多机会,去尝试、去学习自己真正感兴趣的事情。 作为一个本科翻译专业的文科生,我之前一直逼自己学习商科内容,比如数字营销、SEO、电商,怎么赚更多钱、怎么经济独立、怎么增长。但现在,我坐在一个异国的教室里,和一群来自世界各地的人认真热烈地讨论如何在交通系统中为残疾人提供更包容的设计、什么是“好喝”的咖啡、营销中的“家的感觉”、草棚屋顶的起源等等。就像久旱逢甘霖,在一个密闭压抑的房间中突然呼吸到了新鲜空气。 当然,课程非常密集,每天都要读很多论文,做小组作业和个人作业,我还有自己的兼职。教授的语速非常快,涉及一些文化特别的词汇和语境我完全不知道,有些时候周围的同学突然笑起来,我就愣在那儿。留学不只有新奇的感受,还充满了机会和挑战,有时是连续且密集的挫败感和不安全感。但我非常庆幸自己本科毕业后没有直接去工作,而是选择到北欧,到隆德,一个学术氛围极佳的地方继续学习社会学、人类学、文化研究这些在今天很多人听起来“嗯真有意思,但是赚不了钱吧”的专业。其实,我的应用文化分析专业就是用人文社科视角,将日常生活中、商业现象中所有人习以为常、认为理所当然的现象提取出来,创造新的可能性。我不觉得读了这个专业会让我变得像个学术呆子,它只会让我回到工作岗位时,更加自信。 当然,我也更加佩服这些已经工作许多年的人,仍然决定回到大学,从零开始学习新的事物。社会人越年长,做出改变的成本好像就变得越来越高,但其实一个人的月收入不需要动不动就上万,一个人不需要30岁就一定有房有车,一个人20岁前创业年薪百万,逆袭、提升、所有这些词都应当建立在“你快乐”的基础上,而不是“她看上去很快乐,所以我也要变成那样”的基础上。以上这段话即使是我说的,我也觉得很难一直践行,所以时刻提醒自己,与君共勉。
营销转行数据,如何获Top10? 今天分享一个成功从市场营销专业转行到数据分析的案例,这位同学最终成功获得了哥伦比亚大学应用分析硕士的offer! 颀学生背景:H同学,GPA:3.4,GMAT:700+,美国康涅狄格大学市场营销专业 饽取项目: 哥伦比亚大学应用分析硕士(Master of Science in Applied Analytics) 杜克大学定量管理商业分析硕士(Master of Quantitative Management: Business Analytics program) 约翰霍普金斯大学商业分析与风险管理硕士(MS in Business Analytics and Risk Management) ⭕️申请心路 H同学在康涅狄格大学读市场营销专业,但她希望在研究生阶段能够拓宽视野,为未来的职业发展打下更坚实的基础。她意识到,现在是大数据时代,掌握数据分析能力对于市场营销人员来说至关重要。 在实习过程中,H同学接触到了“Business Analytics”(BA)这个新兴领域,觉得这可能是她未来的发展方向。然而,从市场营销转向数据分析并不容易。作为市场营销专业出身的H同学,她在线性代数和基础编程方面并没有太多基础。 规划老师为H同学提出了直接的行动方案:争取与数据分析相关的实习机会。这样不仅可以深入了解这个行业的工作内容,还能积累数据经验,弥补相关技能的不足。 在规划老师的帮助下,H同学成功获得了一份数字营销的美国实习机会,负责企业的SEO策略与执行。对于缺乏定量技能的H同学来说,这是一项巨大的挑战。在实习期间,她投入了大量的时间和精力学习数据技能,从基础的Excel建模和VBA,到数据可视化工具Tableau和Google Analytics。 最终,H同学同时收获了杜克大学、哥伦比亚大学和约翰霍普金斯大学这3枚Top10的offer!
营销人必备:50个碎片化学习网站推荐 在快节奏的工作环境中,许多营销人员常常感到时间紧迫,难以抽出时间进行系统的书本学习。因此,快速获取有价值信息、进行碎片化学习的能力显得尤为重要。以下推荐50个营销广告人充电学习网站,涵盖营销综合类、文案类、Social类、运营类、H5类和TVC类。 营销综合类 AdWeek:广告行业新闻和趋势 MarketingProfs:营销专业人士的社区 文案类 Copyblogger:文案写作和营销策略 WordStream:关键词优化和广告文案 ocial类 SocialMediaToday:社交媒体趋势和最佳实践 Buffer:社交媒体管理工具和最佳实践 运营类 Google Analytics:网站流量分析和优化 SEO Book:搜索引擎优化指南 蠈5类 HTML5Rocks:HTML5开发资源和教程 CSS Tricks:CSS技巧和最佳实践 VC类 TV Ads Database:电视广告创意和案例 Ad Age:广告行业新闻和趋势 这些网站可以帮助你在空闲时间学习、在灵感枯竭时搜索、在头脑风暴时浏览,从而获得源源不断的创作灵感。
Java和Python,你更适合学哪个? 大家好!作为一个在IT行业摸爬滚打多年的老手,最近有不少朋友问我关于IT培训的事情。说实话,这让我回想起自己当初学编程的经历。今天,我就来聊聊Java和Python这两大编程语言,看看你更适合学哪个。 适合人群 劊ava: 适合计算机专业的学生、非计算机专业的学生、正在工作的程序员以及对编程感兴趣的人。 Python: 适合编程初学者、数据科学爱好者、人工智能初学者、网站前端开发人员、SEO人员、在校学生以及Java程序员。 学科内容 Java: 基础语法:包括数据类型、运算符、方法等。 面向对象编程:涉及类与对象、构造方法等。 核心类库:学习异常处理、常用类库、集合框架等。 进阶应用:涵盖Java在嵌入式、大数据、网站应用等方面的应用。 Python: 基础语法:Python开发环境、变量、流程控制等。 高级特性:编程、网络编程、数据库编程等。 Web开发:应用领域广泛,如人工智能等。 专业优势 ꊊava: 跨平台性:Java可以在不同的操作系统上运行。 强大的生态系统:Java有丰富的第三方库和社区支持。 高度的可扩展性和安全性:适用于各种规模的项目。 Python: 简洁易读的语法:Python的语法非常简洁,易于阅读和理解。 丰富的第三方库:Python有大量的第三方库,适合初学者快速上手。 广泛的应用场景:数据科学、人工智能和Web开发等领域广泛应用。 就业方向 Java: 主要集中在企业级应用开发、网站开发、Android开发、嵌入式领域、大数据与云计算以及游戏开发等方面。 Python: 主要体现在数据科学、人工智能、机器学习等领域。 平均工资 𘊊ava: 月薪在6-50K之间,年薪可能达到7-60W。在一些大型城市如北京、上海、广州、深圳,薪资可能会更高。 Python: 月薪一般在6-30K之间,年薪可能达到7-36W。同样,在一些大型城市如北京、上海、广州、深圳,薪资也会更高。 小贴士 늩择IT培训机构时要小心谨慎,避免踩坑: 警惕那些让你办贷款的机构! 保就业承诺要慎重,小心是坑! 报名前一定要做好调查,避免踩坑! 有试听课的一定要去听,了解师资和课程质量! 结语 总的来说,Java和Python各有千秋,选择适合自己的才是最重要的。希望这篇文章能帮你做出更明智的选择!如果你有任何问题,欢迎留言讨论哦!
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