雲南保山一名官員被雙開:與他人發生不正當性關係

雲南保山關係”川上量生於2014年接受媒體采訪時這樣表達他對於niconico超會議的看法。

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廣告的商業模式越往下走，對於很多不是超大聚合式平台來說，會越來越難了。我覺得其實，如果我們算一個新媒體，其實也一直在做轉型。第一個階段其實是獲取用戶，所有的運營、數據分析都是為了獲取用戶，整個移動互聯網現在也進入到流量的變現階段。老話題：傳統媒體和媒體轉型紀中展(知識分子)：傳統媒體人在這輪的新媒體創業和內容付費中並沒有優勢，(傳統媒體的經曆)甚至成為束縛。

最近聽了很多傳統媒體人的產品和建議，我每次都想用一句話去總結——木匠永遠認為月亮是木頭做的。如果要做更多，那就是看他有沒有李彥宏或者周鴻一的能力，獲得更多的流量。以下是沙龍上的幹貨輯，歡迎留下評論。如果它僅僅是內容的堆疊，而沒有塑造品牌，大概沒有人知道它是什麽。

如果是把投資人請來講一年，他每天看什麽項目，這是有價值的，資訊比學習更有價值。羅振宇的羅輯思維其實是有天花板的，但是如果做成“得到”就好像沒有天花板，手藝人羅振宇和包工頭羅振宇是不一樣的，如果可以找到15個羅振宇，就是15乘過去的收入。

媒體行業大概分為三種內容生產方式。沙龍討論氣氛和新媒體創業一樣火熱。

“當渠道溢價和流量紅利消失的時候，隻有通過產品、用戶跟商戶連接，才會尋找出新的商業模式。而當內容成為入口的時候，它就會有很多可能。張強(蜻蜓FM)：作為一個互聯網的音頻平台，其實早期的時候一直在做轉型。這個模式在線下非常成熟，但在線上目前希望能夠做一些探索。對於36氪這種行業屬性非常強的媒體，可以往行業方向做延展。document.writeln('關注創業、電商、站長，掃描A5創業網微信二維碼，定期抽大獎。

劉成城(36氪)：90%以上的東西邏輯上來說都有天花板，隻不過內容的天花板看起來比賣麵條要稍微高一點。這裏麵有很多服務的成分在裏麵。

比如說把50位最頂級投資人的朋友圈地址欄做成一個信息，我都每天會看，我就知道他去哪家公司了，這就是資訊的價值，如果定99塊錢一定有人買。還與對於自己業務模式定位有關。

”對於時下熱議的知識付費，華爾街見聞創始人吳曉鵬認為，知識付費有很大成分是為知識相關的服務付費。內容的天花板跟內容的生產方式有關。

有了這兩塊以後，當渠道溢價和流量紅利消失的時候，依然能夠為用戶去創造出新的價值，能夠通過這樣的用戶跟商戶連接，才會尋找出新的商業模式。現在整個對於用戶的分析維度、數據整理，都以變現這個角度去考慮。傳統媒體轉型是老調重彈的話題，但這些媒體的轉型變化卻依然值得關注。紀中展(知識分子)：如果從內容付費的角度來講我極不看好，天花板極低、用戶太少，想收費的人太多。

知識分子CEO紀中展認為內容創業天花板是需要被打破的，“當內容成為入口的時候，它就會有很多可能。主要提供的是服務，比如說給基金提供服務，然後基金分倉獲得收入。

傳統媒體人包括我自己過去也一樣，高估了自己過去的優勢、背景，產品化的能力不夠，並不能把這些人和事連接在一起，從而變成產品第四步：一張完美整潔的日誌就導入進來了，這樣再看是不是很舒服很清晰呢第五步：把一些不需要的刪除，隻需保留cs-uri-stemURI資源、c-ip客戶端IP地址、cs(User-Agent)用戶代理、sc-status協議狀態這4項就可以了如下圖所示，一目了然!網站日誌英文注釋：date日期time時間s-sitename服務名s-ip服務器IP地址cs-method方法cs-uri-stemURI資源cs-uri-queryURI查詢s-port服務器端口cs-username用戶名c-ip客戶端IP地址cs(User-Agent)用戶代理sc-status協議狀態200表示成功301永久重定向403表示沒有權限404表示找不到該頁麵500內部服務器錯誤503服務器超時sc-substatus協議子狀態sc-win32-statusWin32狀態sc-bytes發送的字節數cs-bytes接收的字節數time-taken所用時間網站日誌分析以下圖為例通過分析：一款俄羅斯的蜘蛛通過IP為141.8.142.145地址爬取了robots.txt這個文件，抓取成功，返回200正常。

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下麵以http://www.dtsyd.com/舉例網站服務器日誌的定義：1、記錄服務器接收客戶端處理請求，並記錄服務器對這條請求處理結果以.log結尾的文件。⑥、看網站運營機構，是個人站長還是公司優化團隊。

格式http://www.20ll.com/sitemap.xml如果網站長時間收錄有問題，那麽我們可以對比網站日誌中的搜索引擎蜘蛛行為，了解網站是哪方麵出了問題;如果網站被封，或者被K，我們也都可以通過觀察網站日誌情況來了解原因出在什麽地方。8、網站xml網站地圖，行業中數據量比較大，需要將sitemap分為日誌和數據分析

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