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解密自媒体开放平台的推荐策略原来是这样的庭

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来源: 作者: 2019-01-14 00:44:08

解密!自媒体开放平台的推荐策略原来是这样的

12月15日,由易学院组织的校园自媒体 百人计划 特训班举办了第六讲。最后一讲由易高级产品策划杨金金为大家解读 《自媒体开放平台与智能推荐》,现将内容要点整理如下。

智能推荐,基于个性化推荐引擎,根据每个人的性别、年龄、位置、兴趣等维度,在海量的资讯信息中为用户推荐他们最感兴趣的内容,把握用户的移动阅读节奏,满足用户不同层次的阅读需求,打造千人千面的资讯产品。

智能推荐有兴趣化、个性化、场景化三个特点。所谓兴趣化,是指根据用户的兴趣进行推荐;个性化在某种程度上基于兴趣化的定义,在此基础上用户可以进行收藏、分享、关注等,根据用户的这些个性化行为进行内容的推荐;场景化,举例来说:用户在工作日与周末接收到资讯是不同的,在WIFI络和4G络下获取的信息也是不一样的。<只要后者再向前几步/p>

如今是互联时代,我们处于信息爆炸的环境中,每天接受着海量资讯,但用户所阅读的信息是有限的,那如何让自己每天阅读感恩朋友的有限信息都是用户所关注的信息呢,这就是智能算法存在的意义与价值。

1、增加内容曝光,优化资源配置。首先,智能推荐可以增加内容曝光,不仅仅局限在所推荐的内容,而让所有的内容分发到不同兴趣的受众,所有优质稿件能够得到全面而有效的分发,优化了资源配置。

2、挖掘长尾内容,提升产品吸引力。在过去我们可能大部分接受主流媒体的内容,而那些需求量小、个性化的长尾内容不能得到有效分发,智能推荐可以挖掘长尾内容,将其呈现给用户。而对于用户来说,经过智能推荐后的内容不再是千篇一律的 联播 ,而是个性化的、具有吸引力的产品。

3、满足用户个性化需求,节省用户成本。如今用户需求是个性化的,智能推荐能够很好满足用户的需求。

如前面所言,智能算法根据用户的性别、年龄、位置、兴趣等不同维度为用户推荐相关内容。比如男性群体与女性群体所偏好的信息不同,新疆与福建人对信息的需求也是不同的。基于用户的个性化行为,可以判断一个人属于怎样的人群。比如可以根据用户的收藏、阅读、跟贴、点赞、分享、刷新等行为,来判断用户的喜好,抓住用户兴趣。

人群具备很多特征,文章同样如此,一篇文章会有兴趣点、分类等不同特征。利用算法可以挖掘出文章的很多特征,比如文章的质量等级、文章的热度等级、用户关注的兴趣点等,比如算法根据用户阅读的时长来判断文章的质量等级,当然不仅仅时长,还有其他很多因素如三俗等都可以影响文章的质量等级的评定。

首先是热门推荐,根据文章的一系列数据,识别一篇文章更受用户欢迎,贴上了热门的标签,文章就可能智能分发给更广泛的受众。所以优秀热门的文章能被分发的几率也相对大一些。

三是协同过滤推荐,一个用户会有他自己的特征,而很多用户会有他们共同的特征,比如 男性 、 女性 、 我们都喜欢娱乐 、 我们都爱看《甄嬛传》 等等,100个用户有着这样的共同特征,其中90个人阅读了一篇文章,算法基于群体共同特征这样的假设,认为剩下没有点击这篇文章的用户也可能会对这篇文章产生兴趣,进而向他们进行了推荐。当然这其中的算法是非常复杂的,并非如此简单。

四是用户属性推荐,这主要是一些人口统计学上的特征,如根绝性别、年龄、地域等特征进行文章推荐。

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五是随机推荐,即没有任何理由进行了推荐,这看起来并不智能,但却解决了很多问题。如果完全根据用户兴趣进行推荐,可能导致用户每次阅读的内容都是一个类别的信息,比如推来推去总是娱乐。而随机推荐就解决了这个问题,随机推荐可以挖掘用户更多的兴趣,比如历史类内容用户在客户端并没有点击,算法也就没有推荐,而随机推荐后,用户发现这个内容自己也很感兴趣,扩充了用户的兴趣点。

这个问题是很多自媒体人较为关心的问题,在前几节课上,各位老师更多从内容上进行了解读,而杨金金更多从智能推荐的角度来进行阐述。

从内容、选题、运营到智能推荐,易学院组织的校园自媒体 百人计划 第一期课程到这里就结束了,同学们的课程作业也尽快统计给易学院小秘书,希望这期课程对你有所启发。

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