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Enregistrement W4384468425 · doi:10.54097/ehss.v16i.9583

The Implementation of Digital Marketing in Brand Promotion

2023· article· en· W4384468425 sur OpenAlexaff
Yuan Qian, Zhilin Sui, Detang Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Education Humanities and Social Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital marketingBusinessMarketingSocial mediaReturn on marketing investmentPromotion (chess)Brand awarenessAdvertisingMarketing researchSearch engine optimizationBrand equityDigital mediaBrand managementMarketing mixThe InternetComputer scienceWorld Wide WebPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital marketing is an innovative marketing model or means of marketing. With the emergence and development of the Internet and Web 1.0, the concept of digital marketing was first proposed and began to be developed. This research analyzes how to use social media, search engine and brand promotion to implement digital marketing and how these three aspects bring advantages to digital marketing. The necessity of social media to enhance brand value is determined and flexibly meet the diverse needs of consumers. Social media conforms to the 4C marketing method, user service capabilities, marketing service costs, marketing interaction and marketing promotion channels. The huge traffic contained in popular short videos is the embodiment of the most common marketing model on social media. The search engine is an important part of digital marketing. It mainly helps companies to gain benefits and brand value by providing users with a large amount of expected content. The exposure brought by social media can provide the engine with a large number of customers and clicks further transform into commercial value. Brand promotion in the digital age usually appears in the form of video, pictures and audio and is presented on social media and search engines. These advertisements will be accurately pushed to potential customers on social media and search engines to generate benefits. In general, social media, search engines and brand promotion can help companies and organizations effectively implement brand promotion.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,534
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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