淺談標籤管理對大數據分析是幫助?還是阻礙?

標籤,也可以叫做Tag,最早出現於2005年(注1),隨著Web2.0的Blog應用被廣泛使用開來。標籤也可以說是一種關鍵詞標記,可以更好的顯示和突出搜索的關鍵詞條,以便進行更好的索引和瀏覽查找。但標籤又不同於平常的關鍵詞,它可以使用文章或日誌中根本沒有出現過的詞條來標記。比如一篇關於產品方面的文章,通篇沒有任何產品這個詞條,但卻可以打上產品標籤,來更好的指向這個文章的內容性。

淺談標籤管理對大數據分析是幫助?還是阻礙?


這些工具基本功能大體類似,僅區別於各自的增值服務方面。所以結合未來的大數據的發展趨勢,標籤管理應基本涵蓋以下四塊主要內容:

1.數據標籤化

通過制定容器、規則、條件將代碼發佈到網站的頁面,來將用戶信息轉化為標籤數據。這是標籤管理必備的基本內容。

2.標籤數據管理

對海量標籤數據的管理,還包括去重,合併,轉義等標籤數據操作。

3. 標籤共享和交換

現在各互聯網公司逐漸傾向於交換和共享標籤數據,來充實已掌握的標籤數據。所以這個以往的增值服務,也將變得越來越重要。

4.標籤分析

包括受眾分析,歸因分析,以後與各廣告平臺對接後的投放效果分析,成本分析等等。

通過標籤,還可以完成一些更復雜點的任務。你想買本書籍,就設置#書名#作為標籤,於是,你就可以收到書評,書商折扣,與書商聯繫好,購買付款。在閱讀過程中以#書名書籤#那麼在閱讀此書的過程中,你就可以收到其他閱讀者在閱讀此書時的書籤,讀後感,mindmap等,閱讀完畢,還可以發佈是否將此書捐獻或者轉讓,有意者會看到你的信息,並與你聯繫,做下一步的操作。

  標籤還可以幫你組建私密頻道。在公司裡,你可以設置一個標籤,可以設置密碼,擁有密碼的人才可以接收該標籤下的信息,或者也可以通過認證確定該標籤下的成員。如此,若以該項目的名稱作為標籤,那麼有關該項目的信息都可以在該標籤下彙總,並可以在指定的範圍內傳播。

  通過標籤的設置,對事件信息進行分類,讓信息的焦點更為集中,信息的獲取效率更高。除了對事件做標籤以外,我們還可以對人進行標籤。

  將不同的人賦予不同的標籤,同一標籤下的人,就構成一個類別的關係圈。同事,攝影,游泳,閱讀,八卦等這些標籤貼到不同的人身上,就可以將與自己有聯繫的人進行分門別類的管理。Google+算是一個比較好的案例吧。

  標籤化得信息傳播,使得信息的傳播可以不考慮粉絲的數量,使得草根的信息可以快速大範圍的傳播,彌補名人與草根間不對等的傳播範圍。

若想進一步的認知標籤化,可以參閱學習【裡德助手】。


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