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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)
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)
  • 人民幣定價:58元
  • 定  價:NT$348元
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商品介紹
  • 商品簡介
  • 作者簡介
  • 目次
  • 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。
  • 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。
  • 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
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