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智能推薦七大玩法場(chǎng)景化解讀和評(píng)估體系
2022-09-28 10:44:30
時(shí)至今日,推薦系統(tǒng)已然成為一門顯學(xué),智能推薦成了互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的標(biāo)配。那么在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景中,如何巧用智能推薦賦能業(yè)務(wù)增長(zhǎng)?又該如何評(píng)估推薦系統(tǒng)的優(yōu)劣?本文從以下角度帶你一探究竟。
  • 智能推薦七大玩法場(chǎng)景化解讀

  • 如何評(píng)估推薦效果?

  • 推薦系統(tǒng)如何實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)閉環(huán)?

一、智能推薦七大玩法場(chǎng)景化解讀

玩法一:熱門事件,讓“吃瓜群眾”看過(guò)來(lái)!
當(dāng)用戶打開(kāi) App,面對(duì)海量?jī)?nèi)容和商品無(wú)從選擇,這時(shí)如果有最熱推薦或爆款商品等版塊,就極有可能快速吸引他的注意力。
這種熱門推薦場(chǎng)景一般由系統(tǒng)定時(shí)更新數(shù)據(jù)并主動(dòng)推薦到用戶面前,用戶打開(kāi)界面就能接觸到討論度最高的內(nèi)容,一方面滿足了用戶的從眾心理,不會(huì)錯(cuò)過(guò)一手瓜,另一方面也能激發(fā)用戶興趣,讓用戶不會(huì)出現(xiàn)選擇困難。
典型場(chǎng)景——微博熱搜榜、抖音熱榜
玩法二:相關(guān)推薦,讓用戶“意猶未盡”
信息爆炸時(shí)代,羅列所有信息等同于給用戶添麻煩,這樣不僅使用戶無(wú)從下手,而且導(dǎo)致信息利用率低下,相關(guān)推薦正是為了解決此類問(wèn)題而生。
所謂相關(guān)推薦,是根據(jù)計(jì)算內(nèi)容或商品的相似度,進(jìn)行一些相似內(nèi)容或商品的推薦,以滿足用戶延伸閱讀或者延伸購(gòu)買的需求。比如用戶瀏覽一個(gè)手機(jī)后,下面推薦了“相關(guān)手機(jī)”,閱讀一篇文章后,下面推薦了“相關(guān)文章”,推薦內(nèi)容和用戶關(guān)注的內(nèi)容相關(guān),可以有效幫助用戶篩選信息,過(guò)濾掉相關(guān)度低或完全不相關(guān)的信息,發(fā)揮用戶時(shí)間的最大效用,提升閱讀和購(gòu)買的幸福度。
典型場(chǎng)景:微信讀書(shū)“繼續(xù)閱讀”相關(guān)推薦
玩法三:想用戶之所想,F(xiàn)eed 流讓用戶持續(xù)“消費(fèi)”
伴隨內(nèi)容爆發(fā)和用戶時(shí)間的擠壓,傳統(tǒng)的內(nèi)容信息流已經(jīng)呈現(xiàn)出了很大的弊端,無(wú)法再滿足用戶高效獲取特定內(nèi)容的需求,如何讓用戶進(jìn)入 App 后可以持續(xù)消費(fèi)內(nèi)容?Feed 流成為最優(yōu)解。
目前 Feed 流的主流排序方式不再嚴(yán)格按照時(shí)間線,而是廣泛使用智能 Feed 排序。智能排序基于趨勢(shì)、熱門、用戶生產(chǎn)、編輯推薦、相似性等因素綜合考慮。新的 Feed 流不再需要用戶主動(dòng)訂閱或者搜索,只要根據(jù)其瀏覽時(shí)長(zhǎng)、點(diǎn)贊分享等動(dòng)作,或者建立用戶畫像,就可以主動(dòng)推薦用戶感興趣的內(nèi)容。在內(nèi)容很多很雜,且與用戶關(guān)聯(lián)不強(qiáng)的情況下,F(xiàn)eed 流無(wú)疑是一個(gè)很好的篩選器。它對(duì)用戶了如指掌,能夠源源不斷地提供用戶想了解的,可以有效地提升使用時(shí)長(zhǎng)。
典型場(chǎng)景:知乎 Feed 流
玩法四:激發(fā)并推薦 UGC,度過(guò)“冷啟動(dòng)期”
去中心化的時(shí)代,平臺(tái)之間的競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)演變成生態(tài)系統(tǒng)的競(jìng)爭(zhēng),內(nèi)容型平臺(tái)更是如此。維護(hù)第三方生態(tài)的繁榮成了很多平臺(tái)公司的剛需,這就需要將第三方創(chuàng)作者新生產(chǎn)的內(nèi)容盡可能的推薦出去,才能保障平臺(tái)的多樣性,激發(fā)平臺(tái)上第三方創(chuàng)作者的積極性,提升平臺(tái)生態(tài)的活力。同時(shí)通過(guò)這種冷啟動(dòng)推薦方式可以讓新內(nèi)容快速找到最可能的受眾,也可以快速知道哪些新內(nèi)容是大受用戶歡迎的,有助于提升平臺(tái)自身的營(yíng)收。
具體怎么實(shí)現(xiàn)呢?以視頻為例,100 個(gè)作者新發(fā)的視頻往往只有 10 個(gè)是優(yōu)質(zhì)視頻并預(yù)期能得到平均水準(zhǔn)以上的消費(fèi),那么通過(guò)模型預(yù)估視頻的價(jià)值,并為可能成為熱門的視頻增加推薦權(quán)重就能讓爆款盡快的出來(lái),另外 90 個(gè)也要合理的推薦,在盡量不影響大盤核心指標(biāo)的情況下,提高創(chuàng)作者的積極性,只有創(chuàng)作者們?cè)敢饣〞r(shí)間創(chuàng)造更多的內(nèi)容,才能讓產(chǎn)品內(nèi)容生態(tài)更加豐富。 
玩法五:因人而異,“黃金時(shí)間”有效留住新用戶
眾所周知,現(xiàn)在獲取新用戶的成本和難度都在增大,因此一旦獲取新用戶,他們的留存就變得非常關(guān)鍵,因?yàn)槿绻掠脩魜?lái)到平臺(tái)發(fā)現(xiàn)對(duì)推薦的內(nèi)容不感興趣,那么很有可能快速卸載流失。相反,如果新用戶冷啟動(dòng)推薦的好,會(huì)讓這部分用戶留下來(lái),最終產(chǎn)品的用戶量就會(huì)穩(wěn)步增長(zhǎng)。
那么在新用戶冷啟動(dòng)時(shí),如何通過(guò)智能推薦實(shí)現(xiàn)更好的激活留存呢?可以從新用戶的獲取來(lái)源、注冊(cè)時(shí)填寫的年齡、性別、地址等信息、授權(quán)設(shè)備信息、首次登陸所選標(biāo)簽、綁定的社交賬號(hào)等維度出發(fā),根據(jù)這些維度推測(cè)用戶偏好進(jìn)行智能推薦,能夠在黃金時(shí)間有效留住新用戶。
比如抖音在平臺(tái)上發(fā)現(xiàn)年輕的一二線城市的用戶喜歡拍攝“手指舞”,“手指舞”視頻就成為站外獲客的一個(gè)素材,通過(guò)這個(gè)素材點(diǎn)擊帶來(lái)的新用戶,打開(kāi)抖音的第一個(gè)視頻內(nèi)容就是“手指舞”。
比如新用戶通過(guò)用戶間的分享點(diǎn)擊來(lái)到產(chǎn)品,這個(gè)自帶的關(guān)系鏈以及分享者的用戶畫像,都是產(chǎn)品進(jìn)行新用戶承接轉(zhuǎn)化的策略依據(jù)。
知乎新用戶標(biāo)簽選擇頁(yè)面
玩法六:以類聚,以群分,頁(yè)面配置千人千面
用戶所處的生命周期階段不同,對(duì)應(yīng)的活動(dòng)需求和偏好也不同,但現(xiàn)實(shí)中,App 的開(kāi)機(jī)圖、首頁(yè)、輪播等廣告位內(nèi)容呈現(xiàn)容易缺少差異化,如果可以根據(jù)不同生命周期用戶的需求分類來(lái)配置頁(yè)面,可以快、準(zhǔn)、穩(wěn)地進(jìn)行產(chǎn)品運(yùn)營(yíng),實(shí)現(xiàn)廣告位資源的價(jià)值最大化和用戶驚喜度的提升。
比如在某電商的輪播位素材推薦時(shí),用戶 A 是正在探索產(chǎn)品價(jià)值中的新用戶,首次訪問(wèn)距今 3 天內(nèi)還未購(gòu)買過(guò)商品,那么可以針對(duì)性地推出新人專享 & 節(jié)日活動(dòng),利用優(yōu)惠促銷信息刺激其激活轉(zhuǎn)化;用戶 B 是有望轉(zhuǎn)化為 VIP 的高潛力用戶,累計(jì)購(gòu)買金額大于 1000,且累計(jì)購(gòu)買次數(shù)大于 10 次,針對(duì)這類用戶可以采用 VIP 入會(huì)等活動(dòng)。
玩法七:算準(zhǔn)消耗周期,適時(shí)推薦復(fù)購(gòu)
每個(gè)消費(fèi)者的購(gòu)物消費(fèi)都是有周期的,針對(duì)購(gòu)買鏈條中復(fù)購(gòu)環(huán)節(jié)的周期性特點(diǎn)進(jìn)行算法推薦,能夠提升平臺(tái)流量?jī)r(jià)值最大化。
比如某奢侈品電商平臺(tái)經(jīng)過(guò)分析調(diào)研得知,產(chǎn)品的平均復(fù)購(gòu)時(shí)間為 2 個(gè)月左右,根據(jù)這個(gè)周期可以給已購(gòu)用戶做推薦,使在客戶有復(fù)購(gòu)需求時(shí),商品能夠恰到好處的出現(xiàn)或進(jìn)行優(yōu)惠券的發(fā)放,可以有效促進(jìn)用戶體驗(yàn)和 GMV 的雙重提升。再如,針對(duì)奶粉品類用戶,通常一罐奶粉吃一個(gè)月,那么可以固定在每個(gè)月月初投放 1-2 張奶粉品類優(yōu)惠券并通過(guò)推送 Push 等提醒用戶選購(gòu)奶粉,這樣能有效提升這類用戶的復(fù)購(gòu)率和 GMV。

二、如何評(píng)估推薦效果?

管理學(xué)大師彼得·德魯克曾經(jīng)說(shuō)過(guò)“如果你無(wú)法度量它,就無(wú)法管理它”,這對(duì)于一個(gè)推薦系統(tǒng)的效果評(píng)估同樣適用,要想看一個(gè)推薦系統(tǒng)是否有效,就難以繞開(kāi)評(píng)估指標(biāo)。評(píng)估一個(gè)推薦系統(tǒng),包括離線評(píng)估和在線評(píng)估兩種方式。下面詳細(xì)展開(kāi)介紹。
1.離線評(píng)估
離線評(píng)估包括人工評(píng)估、AUC、DCG。
人工評(píng)估比較好理解,比如我們認(rèn)為一個(gè)用戶很喜歡動(dòng)畫片,于是進(jìn)行一些推薦,我們可以直接去觀察所推薦的內(nèi)容中用戶播放動(dòng)畫片的比例是否比較大;同時(shí) AUC、DCG 也是常用的模型離線評(píng)價(jià)指標(biāo),但是這些數(shù)據(jù)指標(biāo)可能會(huì)存在比較大的偏差,所以一般不會(huì)拿此指標(biāo)來(lái)直接評(píng)估效果,而只是把它作為參照指標(biāo)。
2.在線評(píng)估
推薦系統(tǒng)的在線評(píng)估指標(biāo)包括:點(diǎn)擊率、點(diǎn)擊人數(shù)比、留存率、轉(zhuǎn)化率等,具體包括:
(1)點(diǎn)擊率
點(diǎn)擊率是評(píng)估推薦效果比較經(jīng)典的指標(biāo),記錄了用戶每次進(jìn)入推薦內(nèi)容的點(diǎn)擊情況,能夠粗略衡量轉(zhuǎn)化效果。
(2)點(diǎn)擊人數(shù)比
指點(diǎn)擊的人數(shù)除以推薦的曝光人數(shù),這是一個(gè)用來(lái)衡量推薦系統(tǒng)觸達(dá)率的一個(gè)重要指標(biāo)。在評(píng)估一個(gè)模型效果時(shí),可能點(diǎn)擊率上漲,但點(diǎn)擊人數(shù)比并沒(méi)有變化,這說(shuō)明推薦結(jié)果只對(duì)于部分老用戶產(chǎn)生比較好的效果,對(duì)于觸達(dá)不到的用戶,仍然沒(méi)有成功吸引他們來(lái)使用我們的推薦系統(tǒng),所以點(diǎn)擊人數(shù)比與點(diǎn)擊率是對(duì)推薦系統(tǒng)在不同方面的評(píng)估。
(3)人均點(diǎn)擊次數(shù)
指每個(gè)人在推薦系統(tǒng)里面平均每天點(diǎn)擊了多少次。人均點(diǎn)擊次數(shù)是需要大家持續(xù)關(guān)注的指標(biāo),因?yàn)檫@個(gè)指標(biāo)真正體現(xiàn)出用戶在這款產(chǎn)品中的使用深度。
(4)留存率和轉(zhuǎn)化率
留存率和轉(zhuǎn)化率對(duì)于推薦系統(tǒng)來(lái)說(shuō),可能并不是一個(gè)那么直接的指標(biāo),比如推薦對(duì)留存的影響到底有多大,很大程度上決定于不同的產(chǎn)品形態(tài),但它仍是我們?nèi)ピu(píng)估推薦系統(tǒng)的一個(gè)指標(biāo),至少我們需要知道此次推薦系統(tǒng)的迭代到底對(duì)于留存率的影響有多大,如果迭代后的留存率下降,即使點(diǎn)擊率和點(diǎn)擊人數(shù)都在上升,可能這一次迭代仍不能上線,因?yàn)樗绊懥肆舸娴闹笜?biāo)。
還有一些方面,具體展開(kāi)如下:
時(shí)效性。如果我們?cè)谧鲆粋€(gè)新聞產(chǎn)品的推薦系統(tǒng),那么給用戶推薦的內(nèi)容就應(yīng)該是實(shí)時(shí)的,而不是上周發(fā)生的事情。
多樣性。多樣性其實(shí)是容易被忽視的一個(gè)指標(biāo),因?yàn)槿绻蛔非蠖鄻有缘脑?,點(diǎn)擊率的數(shù)據(jù)會(huì)好看一點(diǎn)。
不知道大家有沒(méi)有這樣的體驗(yàn),如果你對(duì)體育內(nèi)容感興趣,慢慢的你所有的推薦內(nèi)容都變成了體育相關(guān),似乎很難看到其他內(nèi)容,推薦的內(nèi)容越來(lái)越窄。短期來(lái)說(shuō),提升多樣性可能會(huì)讓點(diǎn)擊率有一些損失,但是長(zhǎng)期來(lái)說(shuō),多樣性是為了提升整個(gè)產(chǎn)品用戶體驗(yàn)所做的一種優(yōu)化,這里需要考慮長(zhǎng)期和短期的權(quán)衡。
穩(wěn)定性。如果服務(wù)器經(jīng)常掛掉,或者說(shuō)響應(yīng)時(shí)間總是五秒鐘,這樣的服務(wù)基本上是不可用的,我們一定要站在服務(wù)的角度去評(píng)估我們的推薦系統(tǒng)。
覆蓋率。覆蓋率指能夠推薦出來(lái)足夠多的長(zhǎng)尾內(nèi)容,一個(gè) UGC 平臺(tái),需要去鼓勵(lì)一些用戶讓他們來(lái)生成內(nèi)容,即使是一些很小的用戶,即使沒(méi)有粉絲,也希望他的內(nèi)容可以有一些曝光,有曝光就會(huì)有人去點(diǎn)贊,久而久之會(huì)形成一種良性循環(huán)。如果平臺(tái)總是分發(fā)一些大 V 的內(nèi)容,平臺(tái)里小白用戶的使用和體驗(yàn)就會(huì)變得非常糟糕,慢慢的就沒(méi)有這些小的內(nèi)容窗口了,平臺(tái)將被大 V 占領(lǐng),所以覆蓋率也是一個(gè)推薦系統(tǒng)需要考慮的指標(biāo)。
至于具體需要去考慮哪些指標(biāo),以及怎么去制定這些指標(biāo),要根據(jù)不同的產(chǎn)品形態(tài)以及產(chǎn)品不同的階段而定。

三、推薦系統(tǒng)如何實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)閉環(huán)?

僅僅了解這些評(píng)估指標(biāo)是不夠的,一套真正能發(fā)揮價(jià)值,賦能業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的推薦系統(tǒng)一定是一個(gè)可以快速迭代的閉環(huán)系統(tǒng)。那么,推薦系統(tǒng)如何實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)閉環(huán)呢?
首先,數(shù)據(jù)是一切算法的前提,數(shù)據(jù)是否能夠采對(duì),直接影響推薦系統(tǒng)的最終效果能否滿足預(yù)期。數(shù)據(jù)質(zhì)量是推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ),建立一個(gè)好的推薦系統(tǒng),不僅需要數(shù)據(jù)采集夠準(zhǔn)確,還需要數(shù)據(jù)維度夠全,粒度夠細(xì),時(shí)效性夠高,這取決于是否具備全端的數(shù)據(jù)采集能力,能夠?qū)崟r(shí)同步數(shù)據(jù)流,以及精細(xì)的數(shù)據(jù)校驗(yàn)。
接著,當(dāng)收集到能夠表示用戶偏好的數(shù)據(jù)后,需要我們開(kāi)始設(shè)計(jì)推薦策略,構(gòu)建算法模型。這個(gè)環(huán)節(jié)不僅要求有很強(qiáng)的算法能力,同時(shí)也需要對(duì)當(dāng)前的業(yè)務(wù)有深入的理解。
最后,在推薦系統(tǒng)上線后,再次收集數(shù)據(jù)表現(xiàn),對(duì)推薦效果進(jìn)行多維的驗(yàn)證分析,了解具體的用戶行為反饋,評(píng)估數(shù)據(jù)指標(biāo),再根據(jù)具體指標(biāo)表現(xiàn)進(jìn)一步調(diào)整模型參數(shù)、策略設(shè)計(jì)等,從而提升推薦效果,完成推薦系統(tǒng)迭代,形成閉環(huán)。
智能推薦系統(tǒng)就是這樣一套全流程閉環(huán)推薦方案。它支持采集終端(Web、App、H5、小程序、軟件等)的用戶行為、后端服務(wù)器日志(Log)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和第三方等多方數(shù)據(jù)源,存儲(chǔ)最細(xì)粒度數(shù)據(jù),利用最新深度學(xué)習(xí)和語(yǔ)義分析模型構(gòu)建推薦引擎,推薦結(jié)果可利用數(shù)據(jù)分析模型多維度、多指標(biāo)的實(shí)時(shí)效果分析,形成快速反饋,精準(zhǔn)迭代特征集和算法模型。
如果想要去評(píng)估推薦系統(tǒng)對(duì)業(yè)務(wù)的影響,可以通過(guò)搭建高效數(shù)據(jù)指標(biāo)體系,進(jìn)行多維度、多指標(biāo)的交叉分析來(lái)驗(yàn)證推薦效果。
同時(shí),考慮到推薦系統(tǒng)要與企業(yè)業(yè)務(wù)相結(jié)合才能實(shí)現(xiàn)價(jià)值最大化,智能推薦還會(huì)根據(jù)不同行業(yè)的用戶行為習(xí)慣和業(yè)務(wù)場(chǎng)景特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦,助力提升核心業(yè)務(wù)指標(biāo)。下面詳細(xì)介紹三個(gè)智能推薦系統(tǒng)賦能業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的經(jīng)典案例。
案例一:助力某廣電電視平臺(tái),打造以用戶為中心的智慧家庭生態(tài)
智能推薦系統(tǒng)結(jié)合廣電行業(yè)大屏端用戶特有的行為習(xí)慣,實(shí)現(xiàn)了“猜你喜歡”“相關(guān)推薦”“熱門推薦”等多類場(chǎng)景的內(nèi)容分發(fā),推薦效果理想。具體表現(xiàn)在以下幾方面:
1. 真正實(shí)現(xiàn)了推薦節(jié)目千人千面,在抓住用戶當(dāng)前興趣的基礎(chǔ)上,及時(shí)拓展用戶潛在興趣,在提高用戶點(diǎn)擊率的同時(shí),延長(zhǎng)用戶在線觀看時(shí)長(zhǎng);
2. 廣電用戶通常是以家庭為單位,家庭不同成員的興趣也會(huì)有所不同。在構(gòu)造算法模型方面,智能推薦會(huì)考慮能夠區(qū)分家庭成員的特征,使訓(xùn)練好的模型能夠識(shí)別屏幕前的家庭成員并推薦該成員真正感興趣的節(jié)目;
3. 智能推薦可以助力運(yùn)營(yíng)人員更方便的進(jìn)行運(yùn)營(yíng)策略干預(yù),操作簡(jiǎn)單,實(shí)時(shí)生效,大大減少運(yùn)營(yíng)成本。
具體指標(biāo)提升上,與客戶人工編輯推薦相比,智能推薦在“猜你喜歡”場(chǎng)景的 CTR 提升 140%,人均點(diǎn)擊次數(shù)提升 170%,人均觀看時(shí)長(zhǎng)提升 50%。這些指標(biāo)的提升,大幅度提高了用戶觀感和用戶粘性。
案例二:助力某視頻媒體平臺(tái)實(shí)現(xiàn) Feed 流及相關(guān)推薦,大幅提升用戶體驗(yàn)
該平臺(tái)涵蓋影視、娛樂(lè)、音樂(lè)、奇聞、搞笑等豐富視頻內(nèi)容,遇到的問(wèn)題是人工設(shè)定的推薦規(guī)則已無(wú)法完成用戶和內(nèi)容的高效匹配,用戶體驗(yàn)提升遭遇瓶頸,希望借助智能推薦的算法能力,實(shí)現(xiàn) Feed 流的個(gè)性化推薦及觀看視頻的相關(guān)推薦,持續(xù)提升用戶體驗(yàn),推動(dòng)廣告收益增長(zhǎng)。考慮到不同終端的用戶行為特征差異較大,智能推薦幫助平臺(tái)實(shí)現(xiàn)分端精細(xì)化運(yùn)營(yíng);同時(shí)支持該平臺(tái) 200 多個(gè)渠道的個(gè)性化內(nèi)容分發(fā),提升內(nèi)容的變現(xiàn)能力。最終效果顯著,與客戶自建的推薦相比,CTR 提高了 255%,人均點(diǎn)擊數(shù)提升 370%。
案例三:助力某職場(chǎng)社交平臺(tái)實(shí)現(xiàn)首頁(yè)Feed流推薦,有效提升用戶留存
該平臺(tái)為知名招聘平臺(tái),現(xiàn)已累積大量招聘數(shù)據(jù)。為增強(qiáng)用戶對(duì) App 使用黏性, 特在 App 內(nèi)設(shè)立社交平臺(tái),使用戶可以在 App 內(nèi)分享心情,對(duì)找工作疑難解惑。 達(dá)到提升用戶粘性與留存,增強(qiáng)互動(dòng)的目的。
智能推薦系統(tǒng)基于用戶本身屬性信息,有針對(duì)性的對(duì)不同類型人群推送不同的內(nèi)容。舉個(gè)例子,市場(chǎng)銷售人員和金融界白領(lǐng)平時(shí)的關(guān)注點(diǎn)必然是不一樣的,推薦系統(tǒng)會(huì)基于用戶本身的屬性, 包括當(dāng)前崗位,目標(biāo)崗位,所在城市等信息,對(duì)用戶推薦其相關(guān)人群共同關(guān)注的內(nèi)容。另外,用戶的歷史行為也能體現(xiàn)出用戶本身的興趣偏好, 基于用戶歷史行為數(shù)據(jù), 構(gòu)造深度學(xué)習(xí)模型,可以在海量社區(qū)內(nèi)容中找到該用戶最可能感興趣的內(nèi)容。 
智能推薦系統(tǒng)進(jìn)一步提升了該平臺(tái)內(nèi)容交流模塊的話題精準(zhǔn)度,從而提升用戶活躍和留存。在使用智能推薦后,首頁(yè) Feed 推薦的點(diǎn)擊率、人均點(diǎn)擊次數(shù)、滲透率都有了明顯的提升,其中 CTR 提升 40% 之多,用戶體驗(yàn)大大改善。
神策數(shù)據(jù)
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我們致力于提供一個(gè)高質(zhì)量?jī)?nèi)容的交流平臺(tái)。為落實(shí)國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室“依法管網(wǎng)、依法辦網(wǎng)、依法上網(wǎng)”的要求,為完善跟帖評(píng)論自律管理,為了保護(hù)用戶創(chuàng)造的內(nèi)容、維護(hù)開(kāi)放、真實(shí)、專業(yè)的平臺(tái)氛圍,我們團(tuán)隊(duì)將依據(jù)本公約中的條款對(duì)注冊(cè)用戶和發(fā)布在本平臺(tái)的內(nèi)容進(jìn)行管理。平臺(tái)鼓勵(lì)用戶創(chuàng)作、發(fā)布優(yōu)質(zhì)內(nèi)容,同時(shí)也將采取必要措施管理違法、侵權(quán)或有其他不良影響的網(wǎng)絡(luò)信息。


一、根據(jù)《網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)治理規(guī)定》《中華人民共和國(guó)未成年人保護(hù)法》等法律法規(guī),對(duì)以下違法、不良信息或存在危害的行為進(jìn)行處理。
1. 違反法律法規(guī)的信息,主要表現(xiàn)為:
    1)反對(duì)憲法所確定的基本原則;
    2)危害國(guó)家安全,泄露國(guó)家秘密,顛覆國(guó)家政權(quán),破壞國(guó)家統(tǒng)一,損害國(guó)家榮譽(yù)和利益;
    3)侮辱、濫用英烈形象,歪曲、丑化、褻瀆、否定英雄烈士事跡和精神,以侮辱、誹謗或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名譽(yù)、榮譽(yù);
    4)宣揚(yáng)恐怖主義、極端主義或者煽動(dòng)實(shí)施恐怖活動(dòng)、極端主義活動(dòng);
    5)煽動(dòng)民族仇恨、民族歧視,破壞民族團(tuán)結(jié);
    6)破壞國(guó)家宗教政策,宣揚(yáng)邪教和封建迷信;
    7)散布謠言,擾亂社會(huì)秩序,破壞社會(huì)穩(wěn)定;
    8)宣揚(yáng)淫穢、色情、賭博、暴力、兇殺、恐怖或者教唆犯罪;
    9)煽動(dòng)非法集會(huì)、結(jié)社、游行、示威、聚眾擾亂社會(huì)秩序;
    10)侮辱或者誹謗他人,侵害他人名譽(yù)、隱私和其他合法權(quán)益;
    11)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)以文字、圖片、音視頻等形式,對(duì)未成年人實(shí)施侮辱、誹謗、威脅或者惡意損害未成年人形象進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)欺凌的;
    12)危害未成年人身心健康的;
    13)含有法律、行政法規(guī)禁止的其他內(nèi)容;


2. 不友善:不尊重用戶及其所貢獻(xiàn)內(nèi)容的信息或行為。主要表現(xiàn)為:
    1)輕蔑:貶低、輕視他人及其勞動(dòng)成果;
    2)誹謗:捏造、散布虛假事實(shí),損害他人名譽(yù);
    3)嘲諷:以比喻、夸張、侮辱性的手法對(duì)他人或其行為進(jìn)行揭露或描述,以此來(lái)激怒他人;
    4)挑釁:以不友好的方式激怒他人,意圖使對(duì)方對(duì)自己的言論作出回應(yīng),蓄意制造事端;
    5)羞辱:貶低他人的能力、行為、生理或身份特征,讓對(duì)方難堪;
    6)謾罵:以不文明的語(yǔ)言對(duì)他人進(jìn)行負(fù)面評(píng)價(jià);
    7)歧視:煽動(dòng)人群歧視、地域歧視等,針對(duì)他人的民族、種族、宗教、性取向、性別、年齡、地域、生理特征等身份或者歸類的攻擊;
    8)威脅:許諾以不良的后果來(lái)迫使他人服從自己的意志;


3. 發(fā)布垃圾廣告信息:以推廣曝光為目的,發(fā)布影響用戶體驗(yàn)、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容,或進(jìn)行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為:
    1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式:
    2)單個(gè)帳號(hào)多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容;
    3)多個(gè)廣告帳號(hào)互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容;
    4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容,如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等,誘騙用戶點(diǎn)擊鏈接
    5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光;
    6)購(gòu)買或出售帳號(hào)之間虛假地互動(dòng),發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
    7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營(yíng)銷內(nèi)容,如通過(guò)偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營(yíng)銷;
    8)使用特殊符號(hào)、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。


4. 色情低俗信息,主要表現(xiàn)為:
    1)包含自己或他人性經(jīng)驗(yàn)的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述;
    2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容;
    3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容;
    4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想;
    5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適;
    6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等;
    7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。


5. 不實(shí)信息,主要表現(xiàn)為:
    1)可能存在事實(shí)性錯(cuò)誤或者造謠等內(nèi)容;
    2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容;
    3)偽造身份、冒充他人,通過(guò)頭像、用戶名等個(gè)人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機(jī)構(gòu)或個(gè)人存在關(guān)聯(lián)。


6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
    1)找人算命、測(cè)字、占卜、解夢(mèng)、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治??;
    2)求推薦算命看相大師;
    3)針對(duì)具體風(fēng)水等問(wèn)題進(jìn)行求助或咨詢;
    4)問(wèn)自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過(guò)占卜方法問(wèn)婚姻、前程、運(yùn)勢(shì),東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;


7. 文章標(biāo)題黨,主要表現(xiàn)為:
    1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來(lái)誘導(dǎo)用戶;
    2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲;
    3)使用夸張標(biāo)題,內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。


8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
    1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、投票打榜
    2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
    3)鼓動(dòng)「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂(lè)等行為
    4)以號(hào)召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號(hào)」形式刷量控評(píng)等行為
    5)通過(guò)「蹭熱點(diǎn)」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序


9. 其他危害行為或內(nèi)容,主要表現(xiàn)為:
    1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會(huì)公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
    2)不當(dāng)評(píng)述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的;
    3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭(zhēng)行為的;
    4)法律、行政法規(guī)禁止,或可能對(duì)網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。


二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過(guò)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報(bào)兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺(tái)氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個(gè)用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí),本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度,對(duì)帳號(hào)進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號(hào)的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過(guò)作弊手段注冊(cè)、使用帳號(hào),或者濫用多個(gè)帳號(hào)發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí),本網(wǎng)站將加重處罰。


三、申訴
隨著平臺(tái)管理經(jīng)驗(yàn)的不斷豐富,本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的,將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對(duì)本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議,可以通過(guò)「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進(jìn)行反饋。
(規(guī)則的最終解釋權(quán)歸屬本網(wǎng)站所有)

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