具體描述
近兩年來，伴隨著BAT紛紛湧入自媒體平颱，自媒體發展可謂迎來爆發。自媒體平颱火爆起來是從今日頭條異軍突起而引發的。它是一款基於數據挖掘的推薦引擎産品，為用戶推薦有價值的、個性化的信息，是國內移動互聯網領域成長最快的産品服務之一。推薦引擎也將迎來高速發展，針對推薦引擎的優化技術也將會迎來新的機遇。
本書作者從事推薦引擎相關的內容分發相關工作，在書中對內容推薦係統進行瞭介紹，書的最後，介紹瞭自媒體如何利用平颱的內容推薦係統實現流量最大化，並進而實現收益最大化。
著者簡介
閆澤華，簡書簽約作者。知乎知識市場産品總監，負責內容付費的産品運營工作。
曾任今日頭條資深産品經理、“凱叔講故事”技術負責人和百度搜索架構工程師。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，曆經瞭頭條視頻和粉絲業務快速增長的全過程。
圖書目錄
Part01 關於內容推薦
走近內容推薦
推薦係統架構初探
YouTube 和 Netflix 推薦架構參考
基於推薦架構的優化啓示
推薦的起點:斷物識人
斷物
識人
推薦算法:人以群分、物以類聚
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
推薦係統評估指標
連接內容與人
冷啓動
興趣探索
自媒體與平颱
常見的推薦問題
推薦重復
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
推薦會導緻 Low?
三分天下?編輯、算法與社交
麵對推薦係統
人機大戰:效率與目標之爭
數據分析驅動産品迭代
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
推薦平颱優化:從 SEO 到 REO
粉絲運營:新時代的新問題
全平颱運營:從小作坊到 MCN
自媒體變現
變現入門:平颱分成
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
內容付費平颱展望
· · · · · · (收起)
讀後感
读完这本书想到一个模型，“生产者/消费者”模型，在计算机领域 通常需要消息队列来充当消息中间件的角色，生产者负责生产消息 并发送到中间件，消费者负责从中间件消费消息，中间件负责生产者/消费者的通信以及封装具体的通信细节。《内容算法》以今日头条推荐系统为例(相当于...
評分对于初创产品来说，我们作为推广运营，首先明确以下几点 1、过市场调研的方法找到用户痛点，提出解决方案 2、根据用户需求，做好需求分析；迅速完成原型，做好设计，快速开发，做好产品测试，保证用户体验 3、同时建立自媒体通道以及构建增长体系，为种子用户和后期运营打基础...
評分全书分两部分，前半部分主要面向策略产品，推荐产品，普及内容推荐的基础知识，算是内容消费角度。后半部分是内容运营，算是内容生产角度。书不难，讲得比较浅显易懂，对于算法的介绍并不多。非常适合产品，运营或内容相关从业人员。尤其是在一讲到推荐就是各种协同算法，衡量...
用戶評價
老闆的書… 內容很紮實，不會迴避問題，但覺得缺少些可讀性，看起來好纍。
评分乾貨少，比較適閤有內容變現訴求的廣大自媒體
评分隻有內容 沒有算法
评分對於自媒體或內容運營從業者而言，這本書麵麵俱到卻又蜻蜓點水，基本上都是圈內皆知的乾貨，外行人看不懂，內行人不用看。不過末尾竟然專章講述如何做號，甚至具體講解如何下號、搬運、洗稿、刷量，讓人頓感驚奇，這大概是市麵上唯一一本將自媒體江湖揭露到陽光之下的書籍瞭。
评分和《推薦係統實踐》相比：受眾不同，此書可麵嚮剛接觸內容推薦的非專業人士，包括産品經理、自媒體內容創作者、內容運營等，前者更多麵嚮技術人員或想深入瞭解的産品經理；內容更淺顯，可以快速地瞭解內容推薦相關的知識；內容側重點不同，增加瞭自媒體部分，前者更重“算法”“實踐”。第一章對小白更友好，但看瞭此書再看前者讀來會覺得前者更好更容易理解。
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜索引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美書屋 版权所有