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内容算法:把内容变成价值的效率系统

  • 作者:[中] 闫泽华
  • 体积:3.44 MB
  • 语言:中文
  • 日期:2018-04-30
  • 推荐:

简介:近两年来,伴随着BAT纷纷涌入自媒体平台,自媒体发展可谓迎来爆发。自媒体平台火爆起来是从今日头条异军突起而引发的。它是一款基于数据挖掘的推荐引擎产品,为用户推荐有价值的、个性化的信息,是国内移动互联网领域成长最快的产品服务之一。推荐引擎也将迎来高速发展,针对推荐引擎的优化技术也将会迎来新的机遇。 本书作者从事推荐引擎相关的内容分发相关工作,在书中对内容推荐系统进行了介绍,书的最后,介绍了自媒体如何利用平台的内容推荐系统实现流量最大化,并进而实现收益最大化。

电子书详细介绍

 "伴随着国民总时间概念的兴起,互联网巨头纷纷布局内容行业,以争夺用户时间。作为内容生产者主力的各类自媒体也如雨后春笋般涌现,在内容创作、内容变现等方面做得风生水起。与此同时,基于算法的内容推荐分发技术得到了越来越广泛的应用。今天,至少有4亿中国人通过算法获取内容,国内创作者群体半数以上流量来自内容推荐系统。
通过算法实现的推荐技术基于用户历史数据和行为,推测用户意图,推荐合适的商品和内容给终端用户,显著提高了用户的点击率和留存率。随着用户的个性价值越来越被重视,内容推荐分发技术势必会得到更普遍的应用。
内容行业资深从业者、今日头条前资深产品经理闫泽华,在《内容算法》一书中,通过大量生动的案例,图文并茂、深入浅出地分析了当下主流的推荐算法及其利弊,介绍了推荐分发系统相关的知识,同时对自媒体如何实现优质作品最大化传播以及自媒体数据分析、运营与变现等进行了深入解读,有内容、有深度、有态度,无难度。
对于已经开始或希望从业于内容推荐领域的产品经理,或是期待从内容平台获得更多红利的媒体人,本书不容错过。

编辑推荐

 

推荐一:今天至少有4亿中国人通过算法获得内容,国内内容创作者群体半数以上流量来自内容推荐系统。未来,算法推荐可能会成为互联网公司的标配。对于互联网内容产业相关从业者来说,了解算法与内容推荐系统势在必行。
推荐二:本书作者闫泽华曾是今日头条资深产品经理,经历了头条视频和粉丝业务快速增长的全过程;同时,作者也在简书、知乎等平台进行内容创作,其经验囊括了内容从创作到变现的全链条。依托自己的相关经验,作者通过大量生动的案例讲述了什么是推荐引擎,分析了当下主流的推荐算法及其利弊,填补了国内图书市场算法与内容推荐分发科普书的空白。
推荐三:本书有相当一部分内容分析了自媒体的数据分析、运营、变现,以及如何实现优质内容的广泛传播,是广大自媒体人入门算法与内容推荐分发不可错过的工具书。
推荐四:今日头条前高级运营总监吴达、今日头条推荐系统架构师项亮、腾讯资深产品经理张晶、网易新闻客户端前高级产品总监冯中华、新片场联合创始人周迪、会火CEO吴杰联袂诚意推荐。

作者简介

闫泽华,简书签约作者。知乎知识市场产品总监,负责内容付费的产品运营工作。
曾任今日头条资深产品经理、“凯叔讲故事”技术负责人和百度搜索架构工程师。在今日头条工作期间,曾先后负责头条视频的数据流和策略分发,头条号粉丝变现相关业务和微头条的策略分发业务,历经了头条视频和粉丝业务快速增长的全过程。

目录

推荐序
自 序 
引 言

Part 01 关于内容推荐

走近内容推荐
推荐系统架构初探
YouTube和Netflix推荐架构参考
基于推荐架构的优化启示

推荐的起点:断物识人
断 物
识 人\

推荐算法:物以类聚,人以群分
物以类聚:基于内容属性的相似性推荐
人以群分:基于用户行为的协同过滤

从算法到应用
场景划分
推荐系统评估指标

连接内容与人
冷启动
兴趣探索
自媒体与平台

常见的推荐问题
推荐重复
推荐密集
易反感内容
时空限定内容

带着偏见看推荐
信息茧房
推荐会导致Low?
编辑、算法与社交,三分天下?

面对推荐系统
人机大战:效率与目标之争
数据分析驱动产品迭代
个性化的好与好的个性化

Part 02 关于自媒体

好内容为什么没人看

自媒体的数据分析
他山之石:BuzzFeed简介
内容阅读分析
粉丝增长分析

自媒体运营
内容快销:标题党的二三事
推荐平台优化:从SEO到REO
粉丝运营:新时代的新问题
全平台运营:从小作坊到MCN

自媒体变现
变现入门:平台分成
广告变现:品牌的溢价
自营电商:隔行如隔山

内容付费
缘何付费,规模几何
内容付费平台展望

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