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  • 内容型产品feed流的生成、效果评估及优化(干货?)

    看了图片,相信大家对feed流有了基础了解,其核心就是个性化推荐,即通过各种策略,从内容池中筛选部分内容,经策略排序后展现给用户。

    二、feed流如何产生?

    feed流的产生,遵循策略制定的四步骤:问题->输入->计算->输出,即为了给用户展示其合适的内容,输入一系列数据指标,进行逻辑计算,最后输出一个令用户满意的feed流结果。

    1、内容推荐的指标输入维度

    我们可以从内容、用户、环境这三个维度去考虑输入指标;

    内容:今日头条是一款综合信息聚合平台,涵盖图文、视频、小视频、微头条、问答等,每种内容有自己的特征及垂类,需要考虑如何提取不同内容类型的特征以做好推荐。

    用户:涵盖用户基础信息,职业、年龄、性别等,以及基于用户过往行为数据的兴趣偏好标签,甚至可以拿到用户的设备信息以及在其他app上的行为信息。

    环境:用户随着周围环境的不同,在工作场合、家中休息、通勤、旅游等不同场景,信息会有特定偏好。

    2、用户特征

    本篇文章属于超级干货方法论,不论是产品、运营还是数据分析从业者,只要是内容型产品形态,便都...…
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