facebook176个销售（Facebook用户量）

Facebook二号人物桑德伯格离职了，离职后的她会何去何从？

Facebook首席运营官桑德伯格宣布将在今秋离职。（图／路透）Facebook首席运营官（COO）桑德伯格（Sheryl Sandberg）宣布将辞去担任了14年的首席运营官一职。桑德伯格在Facebook是仅次于首席执行官扎克伯格（Mark Zuckerberg）的第二号人物，同时也是全球科技业最具影响力的女性之一，因此她离开的消息曝光后，立刻就让Meta的收市股价急挫2.58%，盘后表现持平。

扎克伯格表示，桑德伯格的离开是“一个时代的结束”。综合报道，52岁的桑德伯格6月1日在Facebook宣布，她将于今年秋季辞去首席运营官一职，仅持续留任公司董事职位。目前负责成长策略的主要产品副总裁欧利文（Javier Olivan）将在桑德伯格离职后接替首席运营官的职务。

桑德伯格并未公开辞职的原因，仅表示她还未确定个人的未来去向，但她计划专注于她成立的基金及从事慈善工作。Meta首席执行官扎克伯格同时在Facebook证实了桑德伯格辞职的消息，并将桑德伯格的离开称为是“一个时代的结束”。扎克伯格也指出，为了配合调整，Meta未来将进行内部重组，“如果Meta不是到了无法再将业务、运营职能与产品分开的转折点的话，我不会在现有架构中替换桑德伯格的角色，因为她是个超级巨星，并以独特方式定义了首席运营官的角色”。

桑德伯格在加入Facebook前曾是Google的副总裁，负责全球线上销售和运营。她透露，她在2008年入职时，曾计划只在Facebook工作5年就好，没想到一转眼居然就在这个职务上待了14年，还成为Meta第一位女性董事会成员。报道称，桑德伯格帮助Facebook从一个没有收入的初创企业成长为数位广告的龙头，是全球科技业最具影响力的女性之一。

亚马逊起诉1万多个Facebook团体管理员，其诉求是什么？

有新闻报道称，亚马逊公司对1万多个Facebook团体管理员进行了起诉，这究竟是为什么呢？据了解，亚马逊公司简称为亚马逊，他是美国的最大的一家网络电子商务公司，也是网络上最早嗅到商机，开始经营电子商务网络的公司。他的旗下的产品涉及面非常广，衣食住行样样有，现在已经是全球最大的零售品销售公司。亚马逊公司的领导人有很强的风险意识，早期，在金融危机时帮助公司规避了许多风险，在网络电子商务公司的经营史上留下了一段人人称赞的神奇故事。

亚马逊公司还向顾客作出了“天天低价，正品保障”的承诺，这让消费者在购买时更安心，也让亚马逊公司的发展更迅速、客源量飞速增加。不过，亚马逊公司也备受争议，有人质控亚马逊公司垄断了零售品市场，抬高了零售品价格，欧盟反垄断监管调查机构希望可以对亚马逊进行调查。那么，亚马逊公司为什么要起诉这些Facebook团体管理员呢？接下来让我们来看看原因。

根据亚马逊公司的公司的公告，这些Facebook的群组团体管理员组织成员对亚马逊旗下的产品进行虚假评论，这些Facebook群组的管理员为了换取免费的亚马逊产品或者是金钱 ，就组建群聊来为一些电子产品征求评论，亚马逊公司称这种情况在很多国家都很普遍，但是“该行为违反亚马逊的规则”，不符合规则的事情，自然是不会让该公司接受或者放任不管的，为了防止类似的事情进一步扩大，亚马逊公司出手了，对一些主要人员提起了诉讼，颇有杀鸡儆猴的意味，资本家的羊毛可不是那么好薅的。

Facebook属于什么电子商务模式

fb是跨境电商平台。

2017年，Facebook在泰国推出“FacebookShop”电商平台，该平台被定义为推动中小卖家的网上销售

facebook为何注册不了

1、你的网络问题。

最简单的就是自己去购买VPN，但是需要提醒的就是，基本上都是共用的IP，所以注册管理严格的时候，基本都注册了，马上就需要验证，这个也是为什么建议大家自己搭建VPN的原因。

2、facebook还有设备记录的问题。

所以可能是你的电脑已经禁用了许多账号，或者登录过很多账号，如果你是用的老账号，这个问题不大。

Facebook（脸书，脸谱网）公司创立于2004年2月4日，总部位于美国加利福尼亚州门洛帕克。2012年3月6日发布Windows版桌面聊天软件Facebook Messenger。主要创始人马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）。

发展历程：

Facebook的创办人是马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg），他是哈佛大学的学生，之前毕业于阿兹利高中。

最初，网站的注册仅限于哈佛学院的学生。在之后的两个月内，注册扩展到波士顿地区的其他高校，波士顿学院Boston College、波士顿大学Boston University、麻省理工学院、特福茨大学Tufts，以及罗切斯特大学Rochester、斯坦福Stanford、纽约大学NYU、西北大学和所有的常春藤名校。

第二年，很多其他学校也被加入进来。最终，在全球范围内有一个大学后缀电子邮箱的人，如.edu，.ac，.uk等都可以注册。

之后，在Facebook中也可以建立起高中和公司的社会化网络。

据2007年7月数据，Facebook在所有以服务于大学生为主要业务的网站中，拥有最多的用户：三千四百万活跃用户，包括在非大学网络中的用户。从2006年9月到2007年9月间，该网站在全美网站中的排名由第60名上升至第7名。同时Facebook是美国排名第一的照片分享站点，每天上载八百五十万张照片。2010年世界品牌500强：Facebook超微软居第一。

2020年4月22日，Facebook斥资57亿美元入股印度互联网巨头Jio。

做独立站必须要在Facebook上打放广告吗？

如何能在facebook平台.上做好广告，从而达到更好的转化率?

对独立站有什么不懂的可以私信我，带带新人。

独立站如何利用facebook推广?

目前越来越多跨境电商卖家开始自己搭建独立站来销售自己的产品，而且这种热度只增未减。那么独立站如何利用facebook推广?

在自己的独立站.上，你可以设计你想要的外观，独立管理交易，并确定配送订单的最佳方式。简而言之，你将完全掌控你经营电商业务的方式。

独立站应该怎么运营?如何能在facebook平台，上做好广告，从而达到更好的转化率?类似这样的问题也成为了不少跨境电商卖家的苦恼。

首先我们来了解下独立站的优势

1、独立站海外市场前景广阔

在中国，天猫系，京东等电商巨头占据了80% -90%的市场，很少有小卖家有能力来做独立站品牌官网和他们竞争，也不可能竞争。但是在国外，市场就大大不同了。北美消费者并不迷信巨无霸电商平台，反而更喜欢独特的专业的电商官网。根据国外的分析报告显示，亚马逊所占据的市场，总份额是30%-40%。也就是说具备特色的中小型电商独立站，拿走了市场60%左右的营销额，足以证明独立站在海外市场中大有作为。

2、客户资源可沉淀

独立站可以沉淀买家信息和数据，后期可以对买家做数据分析和二次营销。这些都是在平台.上难以获取的重要信息。

3、独立站难以比价

用户来到你的独立站，而独立站里面所有的商品都是你自己的，不会有其他商家在你的独立站上和你的产品进行价格的比较。

4、产品溢价能力提高

独立站具备品牌的溢价能力。你可以在独立站上讲品牌故事，可以从各个角度来体现产品的特色

从而提高产品的溢价能力。

5、安全性

运营独立站你很少担心被封的问题，这相对平台来说，无疑是一个天然的巨大优势。

接下来给大家说下如何通过facebook挖掘优质的流量

1、facebook广 告投放

通过定义受众特性或者以cookies追踪用户关注的兴趣偏好，然后在用户使用Facebook时进行相应的产品广告植入从而达到转化。

2、Facebook group (群组)

通过群组来发布自己产品信息的推广贴，当然这些需要管理员许可后才可以发推广贴。经营思路与论坛模式类似。

3、Facebook Page (主页)

独立站可以建立起自己的官方主页，然后利用其它的推广渠道给自己的主页进行引流。一个经营比较好的主页会有足够多的关注度很好的自媒体传播推广渠道。

4、Personal Page (个人页面)

这里指的是找网红、业界大咖、时尚圈的大V等作为意见领袖，通过他们的推广，能为独立站带来能打的流量。大多数的大咖都会同时在Facebook、Instagram 以及其他社交媒体上同步更新，通常会有等量级的粉丝群，这是非常有利于多渠道的同步推广。

为什么独立站会比平台店铺更适合做facebook营销?

说到facebook营销不得不提facebook pixel (像素工具)，facebook pixel是facebook营销的核心，它能帮助营销人员了解到访客的行为和特征

由于平台店铺无法添加facebook pixel，不但难以获取来自facebook的用户信息，而且无法借此创建更高质量的二次营销计划，对于转化率的优化带来严重的影响。而独立站就没有这个问题。可以接入。

回归分析 | R语言 -- 多元线性回归

多元线性回归 是 简单线性回归 的扩展，用于基于多个不同的预测变量（x）预测结果变量（y）。

例如，对于三个预测变量（x），y的预测由以下等式表示： y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3

回归贝塔系数测量每个预测变量与结果之间的关联。“ b_j”可以解释为“ x_j”每增加一个单位对y的平均影响，同时保持所有其他预测变量不变。

在本节中，依然使用 datarium 包中的 marketing 数据集，我们将建立一个多元回归模型，根据在三种广告媒体（youtube，facebook和报纸）上投入的预算来预测销售。计算公式如下： sales = b0 + b1*youtube + b2*facebook + b3*newspaper

您可以如下计算R中的多个回归模型系数：

请注意，如果您的数据中包含许多预测变量，则可以使用 ~. 以下命令将模型中的所有可用变量简单地包括在内：

从上面的输出中，系数表显示β系数估计值及其显着性水平。列为：

如前所述，您可以使用R函数轻松进行预测 predict() ：

在使用模型进行预测之前，您需要评估模型的统计显着性。通过显示模型的统计摘要，可以轻松地进行检查。

显示模型的统计摘要，如下所示：

摘要输出显示6个组件，包括：

解释多元回归分析的第一步是在模型摘要的底部检查F统计量和关联的p值。

在我们的示例中，可以看出F统计量的p值2.2e-16，这是非常重要的。这意味着 至少一个预测变量与结果变量显着相关 。

要查看哪些预测变量很重要，您可以检查系数表，该表显示了回归beta系数和相关的t统计p值的估计。

对于给定的预测变量，t统计量评估预测变量和结果变量之间是否存在显着关联，即，预测变量的beta系数是否显着不同于零。

可以看出，youtube和facebook广告预算的变化与销售的变化显着相关，而报纸预算的变化与销售却没有显着相关。

对于给定的预测变量，系数（b）可以解释为预测变量增加一个单位，同时保持所有其他预测变量固定的对y的平均影响。

例如，对于固定数量的youtube和报纸广告预算，在Facebook广告上花费额外的1000美元，平均可以使销售额增加大约0.1885 * 1000 = 189个销售单位。

youtube系数表明，在所有其他预测变量保持不变的情况下，youtube广告预算每增加1000美元，我们平均可以预期增加0.045 * 1000 = 45个销售单位。

我们发现报纸在多元回归模型中并不重要。这意味着，对于固定数量的youtube和报纸广告预算，报纸广告预算的变化不会显着影响销售单位。

由于报纸变量不重要，因此可以 将其从模型中删除 ，以提高模型精度：

最后，我们的模型公式可以写成如下：。 sales = 3.43+ 0.045*youtube + 0.187*facebook

一旦确定至少一个预测变量与结果显着相关，就应该通过检查模型对数据的拟合程度来继续诊断。此过程也称为拟合优度

可以使用以下三个数量来评估线性回归拟合的整体质量，这些数量显示在模型摘要中：

与预测误差相对应的RSE（或模型 sigma ）大致代表模型观察到的结果值和预测值之间的平均差。RSE越低，模型就越适合我们的数据。

将RSE除以结果变量的平均值将为您提供预测误差率，该误差率应尽可能小。

在我们的示例中，仅使用youtube和facebook预测变量，RSE = 2.11，这意味着观察到的销售值与预测值的平均偏差约为2.11个单位。

这对应于2.11 / mean（train.data $ sales）= 2.11 / 16.77 = 13％的错误率，这很低。

R平方（R2）的范围是0到1，代表结果变量中的变化比例，可以用模型预测变量来解释。

对于简单的线性回归，R2是结果与预测变量之间的皮尔森相关系数的平方。在多元线性回归中，R2表示观察到的结果值与预测值之间的相关系数。

R2衡量模型拟合数据的程度。R2越高，模型越好。然而，R2的一个问题是，即使将更多变量添加到模型中，R2总是会增加，即使这些变量与结果之间的关联性很小（James等，2014）。解决方案是通过考虑预测变量的数量来调整R2。

摘要输出中“已调整的R平方”值中的调整是对预测模型中包含的x变量数量的校正。

因此，您应该主要考虑调整后的R平方，对于更多数量的预测变量，它是受罚的R2。

在我们的示例中，调整后的R2为0.88，这很好。

回想一下，F统计量给出了模型的整体重要性。它评估至少一个预测变量是否具有非零系数。

在简单的线性回归中，此检验并不是真正有趣的事情，因为它只是复制了系数表中可用的t检验给出的信息。

一旦我们开始在多元线性回归中使用多个预测变量，F统计量就变得更加重要。

大的F统计量将对应于统计上显着的p值（p 0.05）。在我们的示例中，F统计量644产生的p值为1.46e-42，这是非常重要的。

我们将使用测试数据进行预测，以评估回归模型的性能。

步骤如下：

从上面的输出中，R2为 0.9281111 ，这意味着观察到的结果值与预测的结果值高度相关，这非常好。

预测误差RMSE为 1.612069 ，表示误差率为 1.612069 / mean(testData $ sales) = 1.612069/ 15.567 = 10.35 ％ ，这很好。

本章介绍了线性回归的基础，并提供了R中用于计算简单和多个线性回归模型的实例。我们还描述了如何评估模型的性能以进行预测。