内容算法：把内容变成价值的效率系统

图书标准信息

• 作者 闫泽华
• 出版社 中信出版社
• 出版时间 2018-04
• 版次 1
• ISBN 9787508685274
• 定价 58.00元
• 装帧 精装
• 开本 32开
• 纸张 纯质纸
• 页数 246页
• 字数 120千字

【内容简介】

伴随着国民总时间概念的兴起，互联网巨头纷纷布局内容行业，以争夺用户时间。作为内容生产者主力的各类自媒体也如雨后春笋般涌现，在内容创作、内容变现等方面做得风生水起。与此同时，基于算法的内容推荐分发技术得到了越来越广泛的应用。今天，至少有4亿中国人通过算法获取内容，国内创作者群体半数以上流量来自内容推荐系统。
  通过算法实现的推荐技术基于用户历史数据和行为，推测用户意图，推荐合适的商品和内容给终端用户，显著提高了用户的点击率和留存率。随着用户的个性价值越来越被重视，内容推荐分发技术势必会得到更普遍的应用。
  内容行业资深从业者、今日头条前资深产品经理闫泽华，在《内容算法》一书中，通过大量生动的案例，图文并茂、深入浅出地分析了当下主流的推荐算法及其利弊，介绍了推荐分发系统相关的知识，同时对自媒体如何实现优质作品*化传播以及自媒体数据分析、运营与变现等进行了深入解读，有内容、有深度、有态度，无难度。
  对于已经开始或希望从业于内容推荐领域的产品经理，或是期待从内容平台获得更多红利的媒体人，本书不容错过。

【作者简介】

闫泽华，简书签约作者。知乎知识市场产品总监，负责内容付费的产品运营工作。

曾任今日头条资深产品经理、“凯叔讲故事”技术负责人和百度搜索架构工程师。在今日头条工作期间，曾先后负责头条视频的数据流和策略分发，头条号粉丝变现相关业务和微头条的策略分发业务，历经了头条视频和粉丝业务快速增长的全过程。

【目录】

推荐序

自 序 

引 言

 

Part

01  关于内容推荐

 

走近内容推荐

 

推荐系统架构初探

YouTube和Netflix推荐架构参考

基于推荐架构的优化启示

 

  推荐的起点：断物识人

断 物

识 人\

 

  推荐算法：物以类聚，人以群分

物以类聚：基于内容属性的相似性推荐

人以群分：基于用户行为的协同过滤

 

  从算法到应用

场景划分

推荐系统评估指标

 

  连接内容与人

冷启动

兴趣探索

自媒体与平台

 

  常见的推荐问题

推荐重复

推荐密集

易反感内容

时空限定内容

 

  带着偏见看推荐

信息茧房

推荐会导致Low？

编辑、算法与社交，三分天下？

 

  面对推荐系统

人机大战：效率与目标之争

数据分析驱动产品迭代

个性化的好与好的个性化

 

Part

02  关于自媒体

 

  好内容为什么没人看

 

  自媒体的数据分析

他山之石：BuzzFeed简介

内容阅读分析

粉丝增长分析

 

  自媒体运营

内容快销：标题党的二三事

推荐平台优化：从SEO到REO

粉丝运营：新时代的新问题

全平台运营：从小作坊到MCN

 

  自媒体变现

变现入门：平台分成

广告变现：品牌的溢价

自营电商：隔行如隔山

 

  内容付费

缘何付费，规模几何

内容付费平台展望