竖屏思维：大幅度提升手机端转化率的逻辑和方法
- 发布时间：2020年08月12日 14:38:32
- 作者：陈柱子
- 大小：21.2 MB
- 类别：转化率电子书
- 格式：PDF
- 版本：原书高清版
- 评分：9.1
竖屏思维：大幅度提升手机端转化率的逻辑和方法 PDF 原书高清版
《竖屏思维：大幅度提升手机端转化率的逻辑和方法》是一本关于转化率相关的电子书资源，介绍了关于竖屏思维、转化率方面的内容，本书是由电子工业出版社出版，格式为PDF，资源大小21.2 MB，陈柱子编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等综合评分为：8.9分，我们还提供了PDF格式内容下载，一起来看下具体内容。
内容介绍
当今我国超出80%的互联网选购产生在手机端，但电商制造行业的视觉传达设计总体上还根据传统式PC端的审美观规则，针对手机用户而言存有着阅读文章麻烦的难题，促使手机端內容传递高效率不高，浪费了珍贵的客户总流量。竖屏思维是陈柱头专业对于手机屏特性和手机用户习惯性而小结提炼出的专业知识成效，能够协助店家大幅提高手机端转化率。这书最先推动阅读者提升“延用PC设计方案思维也可以搞好手机端图片”的思维惯性力，塑造务必专业对于手机屏幕、手机用户而制做单独的“手机端原生态內容”的恰当核心理念；随后用很多实例论述“怎样保证”的具体做法；*后说破竖屏思维能大幅提高手机端转化率的本质逻辑性。这书所说的方式 历经具体认证，早已协助很多不一样类目地店家完成转化率增涨、乃至提高300%。这书合适全部期待根据图片在手机上卖东西、传送信息资讯的电子商务、微商代理、新媒体人阅读文章。
目录
- 第1 章 重新认识手机屏——移动互联网的主战场 / 1
- 大像素小屏幕：不同像素密度引发了沟通障碍 / 2
- 屏宽比人类双目距离小：我们都是斗鸡眼 / 6
- 一屏就是最小的信息单元 / 9
- 小面积的移动靶 / 15
- 一张扑克牌的启示 / 18
- 竖屏！竖屏！竖屏！ / 20
- 不懂竖屏，你的舞台被切掉了2/3 / 23
- 小屏幕装下大世界 / 28
- 第2 章 重新认识手机用户——你的潜在客户 / 35
- 全盘碎片化：时间碎了，地点乱了，耐心没了 / 36
- 浅阅读就是常态：跳读、挑读、瞄读、瞟读 / 39
- 标题党是这么炼成的：用户基本上只看标题 / 40
- 很多时候我们来不及思考：只剩下下意识 / 44
- 几秒钟的残酷战争：完成从信息筛选、决断到跳离 / 47
- 人脑配置之演化 / 50
- 信息演义：你不再是甲方 / 53
- 第3 章 重新认识你自己——不称职的信息生产者 / 57
- 时代变迁太快，我们严重水土不服 / 58
- 思维惯性：你明明知道却做不到的那些事 / 61
- 绝大多数淘宝手机端详情图在犯的7 种错误 / 65
- 用户看不见，页面再漂亮也没有用 / 73
- 无线详情一键生成：权宜之计竟然被长期执行 / 75
- 第4 章 破局——摆脱PC 思维惯性，豁然开朗 / 77
- 别再做PC 内容的搬运工 / 78
- 手机互联网需要手机端原生内容 / 80
- 第5 章 刀法——柱子十刀，立竿见影 / 87
- 柱子十刀第一刀：纵向构图 / 88
- 柱子十刀第二刀：砍掉左右留白 / 100
- 柱子十刀第三刀：一屏一主题 / 108
- 柱子十刀第四刀：左右分栏变上下分栏 / 116
- 柱子十刀第五刀：标题文字大小≥ 1/10 屏宽 / 124
- 柱子十刀第六刀：一屏文案字数＜3 行30 字 / 132
- 柱子十刀第七刀：长文案整版只用文字 / 142
- 柱子十刀第八刀：背景图上莫压字 / 150
- 柱子十刀第九刀：大胆使用近焦局部图 / 159
- 柱子十刀第十刀：加大主题之间的空白 / 168
- 用常识解构柱子十刀 / 177
- 第6 章 精进——师父领进门，修行在个人 / 181
- 功力：对自己做减法最难 / 182
- 心法：“一眼见、秒懂”五个字 / 185
- 逻辑：手机端转化率为什么会飙升 / 188
- 工具：把设计师从重复动作中解放出来 / 191
- 行动：做好五件事，超越90% 对手 / 196
- 解惑：学习竖屏思维遇到的常见问题 / 200
- 忠告：知易行难，行百里者半九十 / 204
- 复盘：把竖屏思维读薄 / 206
- 竖屏思维红利 / 211
- 后 记 / 217
- 参考书目 / 219
以上就是本次介绍的转化率电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对码农之家的支持。
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读者心得
一、安装环境：windows10，anaconda3，python3.6 由于框架maskrcnn需要json数据集，在没安装labelme环境和跑深度学习之前，我安装的是anaconda3，其中pyhton是3.7版本的，经网上查阅资料，经过一番查找资料，发现，原来在2019年，TensorFlow还不支持python3.7，所以，迫于无奈，我只能乖乖把python的版本退回到3.6版本，具体步骤也很简单。就是打开anaconda prompt ,然后输入conda install python=3.6，然后等待提示（y/n），输入y，等待十几分钟，就会提示done，这样的话，就表示python3.7已经退回到python3.6了。(经过尝试这种方法在我这里没有行得通，可能跟网速有关，又尝试了另一种方法,有兴趣的可以尝试一下。)索性就把labelme安装到……
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余雅诗
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