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3步策略，搭建完善的內(nèi)容運(yùn)營(yíng)框架( 三 )

云知道框架


熱門推薦是一種省力而討巧的推薦方式 ， 但是對(duì)于大量用戶和海量?jī)?nèi)容并不是好的推薦方式 ， 它的最大弊端在于“馬太效應(yīng)” ， 導(dǎo)致幾乎一成不變的內(nèi)容 。前面說到用戶行為是趨同的 ， 因此導(dǎo)致的結(jié)果是熱門的東西也總是相似的 。在熱門、排行榜的影響下 ， 很多新的內(nèi)容無法呈現(xiàn)給用戶 。所以它只適用于早期階段 ， 在產(chǎn)品成熟起來之后則應(yīng)該退而成為一個(gè)產(chǎn)品模塊即可 。
2、編輯推薦
隨著用戶增長(zhǎng)和內(nèi)容數(shù)量增加 ， “編輯推薦”的形式會(huì)逐漸重要起來 ， 其邏輯是基于平臺(tái)對(duì)于自身運(yùn)營(yíng)人員能力的自信 ， 認(rèn)為官方編輯推薦的內(nèi)容是用戶喜好的 。當(dāng)然 ， 推薦的內(nèi)容不完全是運(yùn)營(yíng)人員的主觀判斷 ， 而是基于數(shù)據(jù)分析、用戶反饋的推薦 。
編輯推薦內(nèi)容一般而言是新鮮的、優(yōu)質(zhì)的 ， 彌補(bǔ)熱門排行推薦的不足 。例如在知乎上 ， 最熱門的內(nèi)容依然是兩性、情感話題 ， 如果只展示熱門內(nèi)容的話 ， 會(huì)充斥著情感話題 ， 這是大部分用戶和運(yùn)營(yíng)人員不想看到的結(jié)果 。所以 ， 知乎日?qǐng)?bào)的運(yùn)營(yíng)人員會(huì)選擇更加有新意的內(nèi)容在首頁(yè)展示 。
一個(gè)理想的正向循環(huán)是 ， 編輯推薦優(yōu)質(zhì)內(nèi)容 ， 增加曝光 ， 進(jìn)而成為熱門排行榜的內(nèi)容 ， 在此循環(huán)下 ， 平臺(tái)上的內(nèi)容是流動(dòng)性的 ， 新鮮、優(yōu)質(zhì)內(nèi)容得以曝光 ， 并且熱門內(nèi)容會(huì)不斷輪換 。
3、個(gè)性化推薦
最后說說個(gè)性化推薦 ， 其實(shí)是一個(gè)技術(shù)問題 ， 目前非常熱門的大數(shù)據(jù) ， 核心問題之一就是解決個(gè)性化推薦 。它常見于音樂、視頻、新聞、電商等大平臺(tái) ， 最具代表性的是亞馬遜的個(gè)性化商品推薦和Netflix的影視作品推薦 ?？梢钥吹竭@些平臺(tái)的共性就是具有海量?jī)?nèi)容和海量用戶 ， 在如此巨大的平臺(tái)上 ， 編輯推薦、熱門排行榜都無法完全駕馭所有內(nèi)容和用戶 。如果能做到為每個(gè)用戶量身推薦內(nèi)容 ， 會(huì)極大地提升內(nèi)容推薦的效率 ， 自然會(huì)取得商業(yè)上的巨大回報(bào) 。
個(gè)性化推薦常見的三種方式：
基于用戶的推薦（user-based） ， 找到相似的用戶看他們消費(fèi)了什么內(nèi)容 ， 然后推薦給該用戶 。
基于物品的推薦（item-based） ， 根據(jù)當(dāng)前消費(fèi)的內(nèi)容找到相似的內(nèi)容推薦給該用戶 。
基于物品特性的推薦（modle-based） ， 根據(jù)消費(fèi)過的內(nèi)容提取特征 ， 找到更多相似的內(nèi)容 。
運(yùn)用最為廣泛的是前兩種 ， 并沒有孰優(yōu)孰劣之分 ， 不同場(chǎng)景下兩者各有優(yōu)缺點(diǎn) ， 一般認(rèn)為對(duì)于新用戶采用item-based具有較好的效果 ， 深入學(xué)習(xí)可以閱讀項(xiàng)亮的《推薦系統(tǒng)實(shí)踐》一書 。
四、實(shí)踐案例：從QQ音樂看內(nèi)容運(yùn)營(yíng)框架的運(yùn)用
QQ音樂是國(guó)內(nèi)最大的音樂平臺(tái)之一 ， 在2015年9月中旬DAU突破一億 ， 是一個(gè)海量?jī)?nèi)容和海量用戶的典型平臺(tái) ， 研究其內(nèi)容管理具有很強(qiáng)的參考價(jià)值 。
1、內(nèi)容生產(chǎn)：PGC方式生產(chǎn)內(nèi)容 ， 堅(jiān)持正版化道路
音樂行業(yè)是受盜版影響最深的行業(yè) ， 幾乎被摧毀 ， 音樂人從音樂作品上基本得不到應(yīng)有的回報(bào) ， 只能從其他地方賺取收入 ， 所以整個(gè)行業(yè)每況日下 。在這樣的背景下 ， 幾大音樂平臺(tái)作為領(lǐng)頭羊逐漸舉起了版權(quán)大旗 ， QQ音樂是其中做得比較好的一家 。

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