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这些数据的核心是搞定人

时间:2019-10-29 16:04 来源:未知 编辑:admin

核心提示

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  基于相同城市的新闻:对于拥有相同地理信息的用户,会推荐与之相匹配的城市的热门文章。

  基于文章关键词的推荐:对于每篇文章,提取关键词,作为描述文章内容的一种特征。然后与用户动作历史的文章关键词进行匹配推荐。

  基于站内热门文章的普适性推荐:根据站内用户阅读习惯,找出热门文章,对所有没有阅读过该文章的用户进行推荐。

  基于社交好友关系的阅读习惯推荐:根据用户的站外好友,获取站外好友转发评论或发表过的文章进行推荐。

  基于用户长期兴趣关键词的推荐:通过比较用户短期和长期的阅读兴趣主题和关键词进行推荐。

  基于相似用户阅读习惯的列表推荐:计算一定时期内的用户动作相似性,进行阅读内容的交叉性推荐。

  基于站点分布来源的内容推荐:通过用户阅读的文章来源分布为用户计算出20个用户喜欢的新闻来源进行推荐。

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  还有视频流量、短视频流量、音频流量以及不同具体行业的流量,今天咱们就来聊聊针对阅读场景的资讯流量,也就是今日头条的玩儿法。

  搞定机器就是为了让今日头条的系统判定你的内容是非常好的,然后推荐给更多的用户。

  今日头条有个消重机制,就是对重复、相似、相关的文章进行分类和比对,你会发现今日头条几乎不会同时或者重复给你推送两条一模一样的内容。所以想要得到推荐,首先你的内容要尽可能是原创,简单的复制粘贴是很难得到推荐的。

  确保内容的原创性以后,还需要让头条给你的内容打标签,机器会分析你文章中出现的关键词,根据关键词出现的频率来判断你文章的标签,这点跟咱们之前讲的玩儿法很像。比如你的文章标题和正文中都出现了很多次妈妈、宝宝、健康这些词,系统就会知道你这篇文章是母婴健康方面的内容,就会给你推送给经常阅读母婴内容的人群。文章中的虚词、转折词出现频率也很高,但这些词不会作为关键词被提取出来。

  除了给你的文章打标签外,系统还会给用户打标签,根据用户的年龄、性别、地理位置、订阅的频道、阅读、点赞、评论过的文章等等数据也给他们打上不同的标签,然后把标签匹配度最高的内容,推送给他们,但是系统推送的第一批人数量往往不会太多。

  比如系统首次可能只推送给1000个用户,如果这批用户的点击率较高,系统判定用户非常喜欢这篇内容,会继续推荐给10000个用户,如果点击率仍然维持在较高水平,那么系统会再次推荐给30000个用户、50000个用户甚至100000个用户 ······但是这个推荐机制也有时效性,一般是24小时,超过24小时推荐量就会逐步衰减。

  所以,如果想得到更多推荐,就必须想办法提高点击率、用户阅读时间、收、评论、转发等数据,这当中最重要的是点击率,这些数据的核心是搞定人。

  头条已经分析了很多标题党的内容,建立了一个标题党模型,一旦你的内容和标题党模型匹配度很高,就会被限制推荐。除了标题党以外,用户举报密集、负面评论过多、无效异常点击、内容比较陈旧也都会被限制推荐。

  “豆瓣7万人打9分”,就是突出数字,这个数字往往是比较极端的,要么很高,要么很低,“中国也有了自己的超级英雄电影”,这个就是对比,拿国外的超级英雄电影和咱们国内的电影对比。

  以上提到的数字、对比、热点、悬念、反问这些都是可以交叉组合的,在起标题的时候,你可以在旁边把这些关键词都列出来作为参考。

  起完标题,内容也可以参考上一期音频的设计套路,这里再补充一点就是加入引导语,我们运营法律类的头条号比较多,我见过很多律师,内容写的很好,但是很少有人和他咨询或者互动,最大的问题就是他们没有引导。

  引导关注和咨询:可以通过在文章结尾处设置悬念来实现,比如用户看完了这篇文章,结尾处你又向用户提了一个有吸引力的问题,告诉用户如果想了解更多,可以关注你,或者有相关的疑惑也可以私信你,你会在12小时内给他回答。这样,用户如果真的有疑惑,就可能会去私信你。

  引导评论:可以再结尾处和用户发起互动邀请,比如:看完这篇文章,你的第一反应是什么呢?有了这个互动邀请,用户去评论的动力就会更强。

  引导转发:往往是取决于你最后一句话能否让用户的情绪达到最高点,这个一般不太容易,即便是文案高手也未必每次都能在最后让用户嗨起来。退而求其次的办法就是直接告诉用户,如果对你有启发,希望你能分享给你关心的人。

  最后必须要再强调一点:无论在哪个平台运营,一定要去了解这个平台的规则,我做过一个小调查,大概问了20几个做过头条运营的人,只有一两个看过头条号后台的头条学院,你如果想好好做头条号,一定要去头条后台看下学院里面的内容,我讲的这些规则在里面都有公布。

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