對於研究人員來說，
STP分析—市場細分、目標市場選擇和市場定位—
不僅是行銷理論的核心，
同時也可以是學術寫作和發表的強大工具。
特別是在機器學習這一跨學科領域，
運用STP分析可以明顯提高研究的影響力和可讀性。
這裡分享我如何運用STP分析來優化機器學習的學術研究和寫作：
▋原則一 - 市場細分：明確你的讀者
在機器學習的領域中，
研究讀者群體大致可分為電腦科學、
統計與資料科學、
以及作業研究三大類。
確定這些細分市場後，
研究者可以更精確地對應其研究方向和內容，
以滿足不同背景讀者的專業需求和興趣點。
▋原則二 - 目標市場選擇：選擇適合的發表平台
機器學習研究的目標市場取決於研究焦點—
是偏向演算法的規模化行為、
資料導向過程，
還是收斂與穩定度。
選擇合適的會議和期刊來發表研究成果，
不僅能提高研究的可見度，
也能確保研究成果能達到最感興趣和最具專業評價力的學術圈子。
▋原則三 - 市場定位：精準定義你的貢獻
在撰寫文獻綜述時，
清晰的市場定位能夠幫助你精確地界定研究的範圍和貢獻。
這不僅幫助讀者理解你的研究是如何填補知識空白，
也強化了研究對特定學術社群的價值和意義。
透過這三個關鍵的STP原則，
機器學習研究者不僅能提升其學術寫作的品質，
也能在學術界中更有效地傳達和展示其研究成果。
你有試過將STP分析應用於你的研究領域嗎？
分享你的經驗，
讓我們一起探討其在學術寫作中的應用！
本文章改寫自：012｜如何利用市場細分策略提高機器學習研究的可見度？
