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（1）前面分享的众多营销模型，哪个给你的印象最深呢？不要翻看前面的内容，试着把那个模型默写下来（你直接写出的第一个模型，也许与你的工作最为息息相关。希望它能帮到你）。
（2）如果我们用AISAS模型分析消费者群体的行为，设定以下规则。
● Awareness对应用户观看广告的曝光量，曝光量=2,000,000；
● Interest对应用户点击广告的点击量，点击量=40,000；
● Search对应观看过广告、点击过广告之后，主动搜索的量，搜索量=1,000；
● Action对应产品购买量，购买量=100；
● Share对应用户把产品分享给朋友的量，分享数=20。
那么请计算每一层级的转化率。
（3）回想一下自己曾经给朋友分享过哪些商品，用哪个（或者哪几个）营销模型解释分享行为更符合你的主观感受呢？
（4）请在百度搜索“电脑”，然后仔细浏览前10条信息，看一看里面有哪些是广告，哪些不是。为什么？
通常情况下，本书的问题都是开放的，希望你能结合自身经历和业务来思考。只有一小部分题目有标准答案。这里公布第2题的答案和第4题的线索。
第2题的答案。
AISAS模型分析每一层级的转化率如图3-8所示。
图3-8 AISAS模型分析每一层级转化率
也就是说，在200万个看过广告的人中，有2%的人点击了广告，后续点击广告的人中有2.5%的人搜索了品牌相关的信息，搜索的人群中有10%的人购买了产品，购买的人中有20%的人转发推荐给了别人。
之所以让大家计算一下这个题目，一是为进入下一章热身，二是提醒大家，模型通常是在理想状态下产生的，实际的数据可能会比这更复杂一些，运算维度也会更多一些。
第4题的线索。
这一题其实是让大家在互联网上浏览信息的时候，可以更简单地分辨广告内容。搜索“电脑”，出现的结果中如果有“广告”的标识，那么这一条就是广告信息，如图3-9所示。
图3-9 广告信息示例
如果没有相关标识，那就是网站通过优化，自动在靠前的位置展现，如图3-10所示。
图3-10 网站优化使搜索排位靠前示例
接下来如果你感兴趣，也可以在其他网站找找哪些是带有广告标识的信息，下一章会进行更详细的讲解。