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走進內容推薦時代:寫給內容行業從業者的推薦分發入門書(簡體書)
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走進內容推薦時代:寫給內容行業從業者的推薦分發入門書(簡體書)

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商品簡介
作者簡介
目次

商品簡介

隨著互聯網巨頭紛紛佈局,內容行業已經成為競爭激烈的互聯網主戰場。而作為內容生產者主力的各類自媒體也如雨後春筍般湧現,在內容提供和內容變現方面做得風生水起。與此同時,內容推薦分發技術得到了越來越廣泛的應用。
推薦技術推測用戶的意圖,根據用戶歷史數據和當前行為,基於各種模型推薦合適的商品和內容到用戶端,以提升用戶體驗,提高用戶留存率和轉化率。隨著用戶的個性價值越來越被重視,內容推薦分發技術勢必會得到更普遍的應用。
行業資深從業者、前今日頭條資深產品經理閆澤華,在《走進內容推薦時代》一書中,通過大量生動的案例,圖文並茂、深入淺出地介紹了推薦分發系統相關的知識,分析了當下主流的推薦算法及其利弊,同時對自媒體如何實現優質作品最大化傳播以及自媒體數據分析、運營與變現等進行了深入解讀,有內容、有深度、有態度,無難度。
對於開始或希望從業於內容推薦領域的產品經理,或是期待從分發平臺獲得更多紅利的媒體人,本書不容錯過。

作者簡介

閆澤華
知乎知識市場產品總監,負責內容付費的產品運營工作。
曾任百度搜索架構工程師、凱叔講故事技術負責人和今日頭條資深產品經理。在今日頭條工作期間,曾先後負責頭條視頻的數據流和策略分發,頭條號粉絲變現相關業務和微頭條的策略分發業務,歷經了頭條視頻和粉絲業務快速增長的全過程。

目次

推薦序
自 序

Part 01 關於內容推薦

走近內容推薦
推薦系統架構初探
YouTube和Netflix推薦架構參考
基於推薦架構的優化啟示

推薦的起點:斷物識人
斷物
識人

推薦算法:物以類聚,人以群分
物以類聚:基於內容屬性的相似性推薦
人以群分:基於用戶行為的協同過濾

從算法到應用
場景劃分
推薦系統評估指標

連接內容與人
冷啟動
興趣探索
自媒體與平臺

常見的推薦問題
推薦重複
推薦密集
易反感內容
時空限定內容

帶著偏見看推薦
信息繭房
推薦會導致Low?
編輯、算法與社交,三分天下?

面對推薦系統
人機大戰:效率與目標之爭
數據分析驅動產品迭代
個性化的好與好的個性化

Part02 關於自媒體

好內容為什麼沒人看?

自媒體的數據分析
他山之石:BuzzFeed簡介
內容閱讀分析
粉絲增長分析

自媒體運營
內容快銷:標題黨的二三事
推薦平臺優化:從SEO到REO
粉絲運營:新時代的新問題
全平臺運營:從小作坊到MCN

自媒體變現
變現入門:平臺分成
廣告變現:品牌的溢價
自營電商:隔行如隔山

內容付費
緣何付費,規模幾何
內容付費平臺展望

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