网络科技包含电商吗吗，什么是内容电商？
随着互联网商业模式的成熟，消费者的日渐成熟
电商平台通过网络展示、宣传或者销售自身产品的网络平台载体越来越趋于平常，
电商平台也衍生出各种新的玩法。
而其中内容电商便脱颖而出，这几年内容电商逐渐被人们认同，
得到广泛传播，占据一方市场。那我们该如何理解“内容电商”呢？
老夏来慢慢给你道来
一 内容电商
1. 内容电商是什么？内容电商是指在互联网信息碎片时代，内容价值的引爆，用内容重新定义广告，用内容沉淀消费行为，用内容塑造电商的新生态。
无目的无意识的碎片信息处理，透过优质的内容传播，而引发兴趣购买，即是内容电商的本质。内容电商提供的内容从某种程度上来说，更加客观、公允，也更具备可读性。且具备一定时效性。
某些内容电商还成为了新产品发布会直播、使用的首选。
2. 内容电商形式1) UGC形式
UGC即用户将自己原创的内容通过互联网平台进行展示或者提供给其他用户。
UGC的优点是代表民意、互动性更强、内容丰富多样，但却有缺乏专业性、缺乏指导的缺点。UGC的适应领域为社交属性较强的泛文化领域。
UGC指用户生产内容，比如时下热门的红书、网友朋友圈发的东西，某个论坛贴吧的发言，甚至大V微博下面的评论都属于UGC。
2) OGC形式
OGC泛指一些有专业的学识、资质，在所共享内容的领域具有一定的知识背景和工作资历的人做出的内容。
OGC的优点是权威性、降低选择门槛、容易塑造某个领域的KOL，但有有天花板、容易引起争议的缺点。
OGC的适应领域为内行人士、专业程度高的文化或技能领域，以职业为前提，其创作内容属于职务行为。
3) PGC形式
PGC指的是专业产生内容，具体就是指文字编辑人员撰写的内容。
PGC和OGC同属于网上内容的创作形式，但PGC往往是出于“爱好”，义务的贡献自己的知识，形成内容。
PGC优点：由专业站长或专家提供的内容，可控性强，可以经过多层筛选，呈现在用户面前更具权威，或者更有用。 缺点：“专家”的力量是有限的，也许一篇文章能有很大吸引力，但是产出的数量方面却是很薄弱的。
在内容的传播层面，制作方式其实是按照互联网的传播特性进行调整后的传统形式。具体表现有
个人自媒体，电视节目、纸媒通过互联网传播，视频网站
3. 内容电商的优势1) 流量优势
流量优势可以说是内容电商最大的优势，根本上优质的内容更容易引流，
但内容电商的形式本就提供了引流的资本。
内容电商所具有的特点决定了传统货架电商无法比拟的流量优势。
2) 渠道优势
与流量优势紧密相关的就是渠道优势，在看直播、看自媒体文章、看帖子的过程中越来越多的消费者开始轻轻点击购买，促成交易。
这些渠道在曾经都是闻所未闻，而在今天却已经十分普遍。这些构成了内容电商的渠道优势，也带来了上述的可观流量。
3) 品牌优势
内容品牌的打造很大程度上改变了原有的状态，带来了巨大的优势。
内容品牌为产品做背书，提高了消费者对于商品的信任度，
消费者形成品牌偏好就能为内容品牌培养忠诚的追随者，形成了良好的口碑效应。
更多地输出平台所产生的内容价值，从而使内容品牌保持持续竞争力。
4) 体验优势
在当下内容电商拥有着消费者体验上的优势，随着平台的优化消费者的购买体验将会更加顺畅。比如在自媒体文章里插入小程序卡片或圈子或商品，不用去转接到其他平台，只要轻点一下卡片就能进入，随时随地都可以直接支付，同样商家只需要简单的操作、改善用户体验就可以促成付费转化。
4. 内容电商的运营误区1) 选品关联度低
2) 忽视推广，酒香也怕巷子深
3) 缺少领域的垂直度
4) 自行运营，忽视用户回馈
二. 内容电商的运营步骤
1. 产品选择
我们把产品选择的步骤通常简称为选品。
在做内容电商之前，确定自己要做的方向，了解市场的情况进行分析。
应用正确的选品方式，掌握合适的选品方法、选品技巧，避开行业里选品的禁忌，以满足消费者的需求。
好的选品会为后续的发展带来正面的增益，而反之则会事倍功半。
2. 内容策划
内容电商，顾名思义就是内容为本，一个成功的内容电商必定有一个出彩的内容策划。
内容策划这个步骤不只是内容的设计和策划，而且是内容策划流程的优化，内容形式的确定等。做好这些，才为真正的内容电商打下扎实的基础。
3. 创作传播
内容电商的核心步骤便在于此，主要需要根据之前策划的框架进行创作，增强标签识别，提升内容品牌的价值。
这时切不能忽视引流的重要性，加强传播推广，优化内容分发机制。
在有一定的用户基础，不错的产品数据后，更是需要坚持输出，保证促活留存的推行，
创造消费者二次购买的机会，实现良性循环。
4. 销售转化
我们之前所做的一切努力都是为了销售转化的进行，这是我们盈利根本所在的环节。
转化机制的优化和承接平台的完善对于销售转化来说十分重要，将这一块做好，才有收益的保障。
5. 回馈总结
重视回馈，复盘总结可以为商家提供广阔视野，丰富内容运营的经验。
回馈总结的步骤对于数据总结分析是很重要的，运营的好坏通过总结数据能很好地表现出来的，能输出更加有效果。
三. 内容电商的运营技巧
1.选品契合度
差的内容电商选品契合度不会太好，选品契合度高的内容电商都不会太差。
选品一定要与我们运营的内容电商的调性一致，选品时不是为了卖而选，
而是为了打造商品调性而选，同时自然还要兼顾客户导向和市场导向。
2.原创内容
寻找自己的创作风格，提供较高的内容质量。
在后期的内容创作，形成一个良好的习惯和自己的风格，文章内容才能够有更多的用户收藏和转发，才能够吸引更多的粉丝。
原创内容是平台所喜爱的，这样才能够获得更多的推荐和阅读，让流量的天平向这边倾斜，让我们获得更多的收益。
3.经营粉丝
在逐步提升自己的内容质量来获得更多的浏览量和关注的过程中，
通过与消费者留言评价互动等方式积累粉丝，经营好自己的粉丝，
使消费者在内容品牌认知度上达到共鸣，这样也有利于内容电商促活留存和变现的完成。
4.追求个性
内容电商的运营应该打造属于自己的特色，内容保持原创优质，领域高度垂直，能够满足用户的需求。
如果在某个领域能够拥有知名度，这样就可以提升变现能力，同时还可以接受广告、获得合作等机会。
打造自己与众不同的个性，才不会在内容电商犹如过江之鲫的当下被泯然众人。
文/老夏
有时候，虽然素未谋面。
却已相识很久，很微妙也很知足。
岁月静好，愿你幸福，一起都好
电子商务需要考研吗？
作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，电子商务领域在进行人才招聘时，相对于学历来说，用人企业往往更注重应聘者的动手实践能力，大量的中小电子商务企业更是如此，但是对于学习能力较强的本科生来说，如果想进入大型电子商务企业发展，读研也是一个不错的选择。
电子商务专业是一个比较典型的交叉学科，在当前的产业互联网时代背景下，电子商务专业的本科生在读研的时候，可以重点考虑一下大数据方向，原因有以下三点：
第一：大数据与电子商务关系密切。当前在互联网逐渐进入到存量时代之后，互联网正在通过大数据来开辟出新的价值空间，而这个过程会促使电子商务与大数据形成更加紧密的联系。实际上，当前众多的电商模式（包括社交电商）都越来越依赖于大数据技术，从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，不少毕业生会选择进入电商行业发展，相关岗位的薪资待遇也比较高。
第二：大数据领域发展潜力巨大。大数据是当前产业互联网的核心技术之一，而且随着大量传统企业纷纷“上云”，未来基于云计算会为大数据的发展奠定一个扎实的基础。另外，大数据也是人工智能技术的重要基础，所以在人工智能快速发展的带动下，大数据领域也会迎来更多的机会。
第三：大数据领域人才缺口较大。从当前行业领域的人才需求趋势来看，当前大数据领域的人才需求量还是比较大的，这一点在近两年的人才招聘上就有比较明显的体现。当前大数据领域不仅需要大量的研发型人才，产业领域也需要大量的高端应用型人才，所以读研选择大数据方向，不论是选择“学硕”还是“专硕”，都有比较好的发展前景。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
我是学电子商务的？
1.在校的电子商务专业的学生一定要把英语学好，最好是商务英语，4级以上。
因为现在开展电子商务活动的企业大部分是涉足外贸的企业，电子商务学生应该具备一定的英语基础。作为电子商务院校要开设商务英语的课程。
2.电子商务学生应该具备电子商务模式（B2B，B2C，C2C等）的实际操作能力，在校的电子商务实验室的平台虽然能给我们提供实践的机会，但有些平台与现实的交易还有些差异，所以电子商务专业的学生应该亲自体验网上购物等实际的操作，可以在淘宝等网站开店。
3.在我们开设的电子商务网站设计等课程讲的都不是很深入，我们应该自己学会自学，能自己设计一个动态的网站，学会ASP/PHP等技术，还要学好网站推广等技术。
4.学设计网站的同时还要学一些图形图像处理软件，例如PHOTOSHOP，学会FLASH等。
5.最后学有余力的朋友可以考取一些证书，电子商务师等。外贸方面的考报关员，单证等。
6.电子商务专业的学生还应该具备对最新信息的感知能力，信息的收集，筛选，编辑等能力。
电子商务专业具体介绍
在信息社会网络时代的今天，由于互联网以其惊人的速度在发展，社会生产方式、企业经营方式和人们的思维方式、生活方式等都在发生根本性变革。电子商务已成为企业的一种生存方式。电子商务的快速发展，使整个社会对电子商务人才的需求日益迫切。电子商务专业作为一个新兴、急需、热门的专业，有着广阔的发展前景。
电子商务专业的培养目标是：培养德、智、体、美全面发展，具备现代经营管理理论，熟悉与电子商务有关的法律、法规和业务技术规范，能够利用信息系统和计算机网络技术开展商务活动以及电子商务系统的设计、开发、运营维护等，可以在通信、信息服务、商业、金融、证券、保险或生产型企事业单位以及各级政府部门从事电子商务规划设计、实务操作及管理的应用技术本科人才。
电子商务专业的培养要求是：学生学习经济学和管理学的基本理论和知识，具有市场分析、经营决策和物流管理方面的较强的信息技术应用方面的发展潜力。学生将接受计算机、通信和网络安全方面的基本训练，具备运用网络技术开展商务活动以及进行电子商务系统的设计、开发和运营管理的能力。
电子商务专业学生应掌握的知识和应具备的能力是：1、电子商务所涉及的经济学、管理学基本理论和基本知识；2、电子商务的有关法律、法规、国际和国家标准及技术规范；3、计算机网络及其安全应用的基本理论和基本知识；4、网上营销和物流管理的能力；5、建设电子商务系统的开发管理方法、需求工程、实施运行的基本知识；6、建设电子商务系统所需要的系统集成和网络安全保障的能力；
电子商务专业的主干课程是：管理学原理、微观经济学、电子商务原理、市场营销、网络营销与策划、现代物流管理、计算机与网络技术基础、电子商务数据库、电子商务网站建设与管理。
电子商务专业毕业生的就业方向是：商业、政府机关、生产企业从事电子商务的应用与管理工作；工、商企业从事计算机信息管理应用开发工作及电子信息技术的培训工作。
人工智能技术有哪些？
人工智能（AI）AI目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。研究机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和机器学习等。每一个分支都很复杂，譬如机器视觉：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。有时我们也把譬如《论人工智能未来发展趋势》《人工智能的应用》等文章也作为知识。我们把这些称为道理类，只讲是什么，用来干什么，有多重要等，不会讲如何去落地实现。
我们来看一下具体技能类的知识，讲讲如何实现：
以机器视觉来讲，用机器来模拟人类的视觉。人类视觉系统是大自然的一大奇迹，从最简单的数字识别来看，人类能够毫不费力的识别出数字，我们可能会觉得很简单，其实这是一个幻觉。在我们大脑各半球，有一个主要的视觉皮层，即V1，它包含1.4亿个神经元以及数以百亿的神经元连接。而且人类不只是有V1，还有一系列的视觉皮层——V2,V3,V4和V5，它们能够执行更加复杂的图像处理。通过计算机实现的人工神经元，思路与这个有一点相像。
譬如让计算机程序识别数字，如“9头上有一个圆圈，右下角有一笔竖线”——看起来好像规则明确， 但是识别算法却不是那么简单，因为这些规则会被大量的例外、警告和特殊案例打破，不再像我们严谨的If A then B elese C end if所处理的抽象模型。神经网络思想是利用大量的手写数字（训练样本），开发出一套从训练样本中进行学习的系统。换句话说，神经网络使用样本来自动推理出识别手写数字的规则。通过增加训练样本规模，神经网络能学到手写体的更多规则从而提升它的识别精度。
为了便于理解先看一种人工的神经元，即感知器(perceptron)的基本运作原理。现代的神经网络工作中， 主要的神经网络模型是sigmoid神经元。
一个感知器获取几个二进制输入x1,x2,…x1,x2,…，并且产生一个二进制输出。如下例子：
这个感知器具有三个输入x1,x2,x3x1,x2,x3。通过一个规则来计算最后输出，即权重(weights)w1,w2,…w1,w2,…，这些实数表示各个输入对输出的重要性。这个神经元输出(output) 0或者 1是由这些输入的加权求和
是否大于或者小于某一个阈值(threshold)。不像这些权重，阈值是这个神经元的实数参数。代数式如下：
感知器，它是一个通过加权凭据来进行决策的设备。通过更改权重和阈值，我们能得到不同的决策模型。显然，这个感知器不是人类决策的完整模型！
在下面这个网络中，第一列感知器（我们称其为第一层感知器）通过加权输入凭据来做出三个非常简单的决策。那第二列感知器是什么呢？其中每一个感知器都是通过将第一列的决策结果进行加权和来做出自己的决策。通过这种方式，第二层感知器能够比第一层感知器做出更加复杂和抽象层的决策。第三层感知器能做出更加复杂的决策，以此类推，更多层感知器能够进行更加复杂的决策。
是不是与上面一系列的视觉皮层类似？且你会发现有一个关键问题就是权重和阈值（偏移）的设定，我们会希望这个网络能够学会调权和偏移以便正确决策。
学习算法，这种算法能够自动调整人工神经网络的权重和偏移。这会在响应外部刺激时候发生，而且没有程序员的直接干预。这些学习算法能让我们用一种新的方式使用人工神经网络，它将与传统的逻辑门方法完全不同。
人工神经元（sigmoid神经元）细微调整它的权重和偏移只会很细小地影响到输出结果。sigmoid神经元有输入x1,x2,…x1,x2,…。但是输入值不仅是0或者1，还可以是0到1的任意值。微积分告诉我们细小的输出Δoutput近似等于：
虽然上面具有偏导运算的表达式看起来很复杂，但实际上很简单（这是一个好消息）：输出改变Δoutput是权重和偏移改变Δwj和Δb的线性函数。这种线性使得权重和偏移的细微改变就能很容易使得输出按期望方式微小改变。
sigmoid神经元不是只输出0或者1。它能够输出0到1之间任意实数。
如上面图形中，网络的最左边一层被称为输入层，其中的神经元被称为输入神经元。最右边及输出层包含输出神经元，在上面例子中，只有一个单一的输出神经元。中间层被称为隐含层，因为里面的神经元既不是输入也不是输出。上面的网络只包含了唯一个隐含层，但是一些网络可能有多层。比如，下面的4层网络具有2个隐含层：
针对图像识别的入门程序， 数字识别的模型，采用的是三层
梯度下降学习算法（gradient descent algorithm）
我们想要的是一个能让我们找到合适的权重和偏移的算法，以便网络输出y(x)能够几乎满足所有训练输入x。为了量化这个匹配度目标，我们定义了一个代价函数：
这里w表示网络中的所有权重，b是所有偏移，n训练输入的总数，a是网络输入为x时的输出向量，总和是对所有输入x进行的累加。
为了最小化C(v)，可以把C想象成只具有两个变量，即v1和v2，让我们想象有一个小球沿着山谷的坡面向低处滚。生活经验告诉我们这个小球最终会到达谷底。可以采用类似的思路找到函数的最小值。
我们将“梯度”矢量记为∇C
这里 η是一个正的小参数，被称为“学习率”（learning rate)。
这给了我们一种沿着梯度找到最小值的方法，即使 C依赖于很多变量。即通过不断重复地使用以下更新规则。
总之，梯度下降算法（gradient descent algorithm）是通过不断计算梯度∇C，然后向着梯度相反的方向小步移动的方式让小球不断顺着坡面滑向谷底。
梯度下降如何应用于神经网络的学习过程呢？具体思路是用梯度下降来寻找权重（weights）wk 和 偏移（bias） bl，从而最小化代价函数 。
TensorFlow 是一个用于人工智能的开源神器， 器就是工具，是具体实现的一种技术，我们要落地相应的方案，Tensorflow是个不错的学习方向（推荐）。当然还有很多其他开源工具，如Torch Caffe、OpenCog、Deeplearning4j、Neuroph、OpenNN可以自行搜索学习。
从以上的介绍中，会发现需要一个基本思维就是问题模型化，思路类似，算法不同，譬如线性规划问题的处理路径一般是：
描述目标：****************************
描述约束条件：
约束条件1：————约束条件2：————约束条件3：————定义决策变量：————
构建函数，求解
基于数据样本深度学习算法，用到数据分析、模型与决策等的知识，如微积分，线性规划，非线性最优化模型，数据的分布（尤其是正态分布），决策分析（已知概率、未知概率，风险分析，灵敏度分析，效用理论）等等。这些知识最好是系统化的学习，退一步也可以在应用中按需学习。
在企业信息化建设中，如果要从底层开始搭建人工智能基础，看起来不是一个合适的做法，对于基础云服务的应用相对更合理，但是要学会业务建模，才能跟企业应用深度结合。
推荐两本基础知识的书：
《数据、模型与决策》 戴维R.安德森 等著，侯文华 杨静蕾 等译
《商务与经济统计》 戴维R.安德森 等著，张建华 王建 等译
真正的知识需要沉下来去系统化的学习，很难在公众号学到， 公众号只是一个引子，能够引发思考，带来行为的变化，就够了。
希望我的分享和思考能够帮到你。
关于【网络科技包含电商吗吗】和【什么是内容电商】的介绍到此就结束了，热烈欢迎大家留言讨论，我们会积极回复。感谢您的收藏与支持！
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