推薦內(nèi)容優(yōu)化中教暢享科技股份有限公司任務(wù)簡述推薦內(nèi)容優(yōu)化是指在不投入廣告費(fèi)用的情況下，利用內(nèi)容優(yōu)化盡可能多地獲得廣

告展現(xiàn)的資格。從業(yè)人員在進(jìn)行推薦內(nèi)容優(yōu)化時，應(yīng)首先了解內(nèi)容推薦的原理與過程，

并能夠熟記內(nèi)容推薦的規(guī)則，從遵循內(nèi)容推薦規(guī)則的維度和滿足目標(biāo)受眾需求的維度

優(yōu)化推薦內(nèi)容。內(nèi)容推薦規(guī)則內(nèi)容推薦機(jī)制內(nèi)容優(yōu)化執(zhí)行內(nèi)容推薦機(jī)制內(nèi)容推薦原理形成用戶畫像內(nèi)容刻畫興趣匹配推薦系統(tǒng)的本質(zhì)，就是從一個巨大的內(nèi)容池里，給當(dāng)前用戶匹配出幾篇感興趣的文章。這個內(nèi)容池有幾十萬、上百萬的內(nèi)容，涵蓋文章、圖片、小視頻、問答等各種各樣的體裁。信息的匹配主要依據(jù)三個要素：用戶畫像、內(nèi)容刻畫、興趣匹配。內(nèi)容推薦原理1.用戶畫像：推薦引擎會根據(jù)用戶畫像來推薦感興趣的內(nèi)容。用戶通過媒體賬號登陸并閱讀瀏覽時，推薦引擎算法會解讀用戶興趣，形成用戶畫像，在用戶使用過程中，算法還會根據(jù)用戶的點(diǎn)擊、搜索、訂閱等行為優(yōu)化用戶畫像。如果用戶不登陸賬號，推薦引擎會推薦一些大眾化的內(nèi)容，再根據(jù)用戶點(diǎn)擊來確定用戶畫像。內(nèi)容推薦原理1.形成用戶畫像：推薦引擎廣告平臺的用戶畫像是指根據(jù)用戶屬性、用戶偏好、生活習(xí)慣、用戶行為、興趣愛好等信息而抽象出來的標(biāo)簽化用戶模型。用戶畫像示意圖如下圖所示。內(nèi)容推薦原理2.內(nèi)容刻畫：機(jī)器提取內(nèi)容中的關(guān)鍵詞，或者利用AI技術(shù)識別音頻與視頻的具體內(nèi)容，從而將內(nèi)容快速分類、形成內(nèi)容標(biāo)簽。3.興趣匹配：用戶的閱讀標(biāo)簽與內(nèi)容的分類與標(biāo)簽重合度越高，越被系統(tǒng)認(rèn)定用戶最可能對該內(nèi)容感興趣，內(nèi)容就會被首次推薦給這批對其最可能感興趣的用戶，這批用戶產(chǎn)生的閱讀數(shù)據(jù)，將對文章下一次的推薦起到?jīng)Q定性作用。內(nèi)容推薦過程內(nèi)容初審A首次推薦B二次推薦C內(nèi)容復(fù)審D初審是審核編輯對內(nèi)容的第一道審核，當(dāng)發(fā)文不符合平臺規(guī)范時，文章將被退回不予收錄，或被限制推薦。如出現(xiàn)嚴(yán)重違規(guī)行為，將導(dǎo)致帳號被懲罰或者封禁。成功發(fā)布的內(nèi)容會被媒體平臺的推薦引擎分批次按照一定的規(guī)則進(jìn)行排序并推薦給用戶。首先推給最感興趣的用戶，然后根據(jù)這批用戶的反饋信息決定下一批推薦量。首輪推薦后，如果點(diǎn)擊率低，系統(tǒng)就會減少二次推薦的推薦量；如果點(diǎn)擊率高，系統(tǒng)則認(rèn)為內(nèi)容受用戶喜歡，將進(jìn)一步增加推薦量。推薦量很大或內(nèi)容負(fù)評較多等情況產(chǎn)生，內(nèi)容會被送入復(fù)審。存在標(biāo)題黨、封面黨、低俗、虛假這些問題，系統(tǒng)就會停止這一篇內(nèi)容推薦，嚴(yán)重違規(guī)內(nèi)容將會受到處罰。內(nèi)容推薦規(guī)則內(nèi)容推薦規(guī)則成功發(fā)布的內(nèi)容會被媒體平臺的推薦引擎分批次按照一定的規(guī)則進(jìn)行排序并推薦給用戶內(nèi)容原創(chuàng)性賬號活躍度賬號權(quán)威性內(nèi)容質(zhì)量內(nèi)容垂直度內(nèi)容合規(guī)性內(nèi)容推薦規(guī)則1.內(nèi)容合規(guī)性：推薦引擎在向用戶進(jìn)行內(nèi)容推薦時，所推薦的內(nèi)容必須合規(guī)。以今日頭條為例，在頭條的算法里包含一個可被攔截的內(nèi)容庫，如果發(fā)布的內(nèi)容匹配到攔截庫，那么內(nèi)容則會被攔截，無法發(fā)布。內(nèi)容推薦規(guī)則2.內(nèi)容原創(chuàng)性：目前，各大媒體平臺都對原創(chuàng)性有很嚴(yán)格的技術(shù)手段評估、保護(hù)原創(chuàng)內(nèi)容，也會通過內(nèi)容消重提高用戶體驗(yàn)，在推薦引擎內(nèi)容推薦的過程中，往往會給與原創(chuàng)內(nèi)容較高的權(quán)重，所以，原創(chuàng)的內(nèi)容更有利于內(nèi)容的推薦。3.內(nèi)容垂直度：內(nèi)容垂直度是指媒體平臺上的內(nèi)容創(chuàng)造賬號在擅長領(lǐng)域發(fā)表內(nèi)容的專注程度。推薦引擎會對內(nèi)容進(jìn)行特征識別，從而判斷內(nèi)容的類型和涉及的領(lǐng)域，因此，發(fā)布的內(nèi)容領(lǐng)域一定要垂直、定位清晰。內(nèi)容推薦規(guī)則4.內(nèi)容質(zhì)量：平臺的內(nèi)容質(zhì)量評估是排除掉非法、低俗、不符合平臺價值觀的內(nèi)容后的評估，目前內(nèi)容質(zhì)量的評估主要從以下五個維度來進(jìn)行。內(nèi)容質(zhì)量評估內(nèi)容分從文章內(nèi)容本身的圖文結(jié)構(gòu)、配比、標(biāo)簽分類準(zhǔn)確度，進(jìn)行內(nèi)容分計(jì)算效果分對內(nèi)容的曝光、點(diǎn)擊、閱讀、互動、負(fù)反饋多個方面數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算時效性對于不同分類和標(biāo)簽的內(nèi)容推薦有效期進(jìn)行計(jì)算覆蓋度對內(nèi)容的品牌等特征的目標(biāo)受眾覆蓋度進(jìn)行計(jì)算，得到覆蓋分稀缺度對特征資源數(shù)量與特征興趣用戶數(shù)的差值進(jìn)行計(jì)算，內(nèi)容稀缺度內(nèi)容推薦規(guī)則5.賬號活躍度：平臺在進(jìn)行內(nèi)容推薦時會評判賬號活躍度，賬號長期不輸出內(nèi)容，活躍度就會降低，賬號權(quán)重會受到影響，推薦量也會減少?？梢酝ㄟ^保障自己的內(nèi)容更新頻率、按周期穩(wěn)定發(fā)布、多與用戶評論互動、瀏覽他人內(nèi)容的方法提高賬戶活躍度。6.賬號權(quán)威性：不同媒體平臺和不同新聞熱度情況下內(nèi)容的時效期不同，在廣告內(nèi)容時效期內(nèi)（24小時、72小時、一周等），平臺會選擇更權(quán)威發(fā)布者作為原創(chuàng)內(nèi)容的來源。一則相似度很高的內(nèi)容，若發(fā)布者沒有申請?jiān)瓌?chuàng)，平臺選擇權(quán)威發(fā)布者作為原創(chuàng)內(nèi)容來源的可能性更大。因此，我們也要注重賬號權(quán)威性的構(gòu)建，通過不斷發(fā)布高質(zhì)量的內(nèi)容來增強(qiáng)賬號的權(quán)威性。內(nèi)容優(yōu)化執(zhí)行內(nèi)容優(yōu)化執(zhí)行對于落地頁內(nèi)容的優(yōu)化，重點(diǎn)是思考產(chǎn)品的痛點(diǎn)和營銷點(diǎn)如何分布，為用戶提供有價值內(nèi)容，從布局和設(shè)計(jì)、文案多個角度提升落地頁轉(zhuǎn)化率，最終轉(zhuǎn)化提升用戶的體驗(yàn)和接受程度。從內(nèi)容推薦規(guī)則維度優(yōu)化內(nèi)容要按照內(nèi)容推薦的規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化，以獲得排名靠前的推薦機(jī)會與較高的推薦量，具體來說，就是要保證內(nèi)容合規(guī)、內(nèi)容原創(chuàng)、內(nèi)容垂直、內(nèi)容質(zhì)量高、賬號活躍度