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                知乎的内容分发策略,及运你必須死行机制是怎样的?

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                作为一个优秀的内容问答社区,知乎在内容分发上的许多做法值得学习。本文将从三个方面展开讲解,推荐给对内容分发感兴趣的童鞋。

                知乎已然成为中文互联网世界最大的内容问答社区。

                十年磨一剑,知乎所积累的海量高价值内容就是其最宽阔的护城河。可正因其海量,如¤何将内容高效的分发给需要它的人,就成了关键问题♀。

                传统的解决方案是搜索♂。通过明确的用户检索词完成内容与用◥户意图的关联。这□是人找内容的时代。

                知乎的内容分发策略却不止搜索,还有推荐、想法和热榜々。

                为什么知乎要将他们作为ぷ内容分发的策略?这卻是他集中全部jīng神力些策略背后又有怎么样的运行机制呢?

                一、基于算法的分发—推荐

                推荐系统想必大家不陌生了,现在不管做电商、做社交、还是做内容,如果不弄个个性化推荐,都不好意思出门。

                但要搭建一个推荐系统,有三个」步骤是必须的:理解内容,理解用户,构建规则。

                知乎也是如此。

                不管是搜索系统还是推荐系统,其目的都是一致的,那就是完成人与内容的高效精准匹配。

                为了到↓达这个目的,理解内容和用户就成了必经之路。

                那么,首他再次輕拋昆侖鏡先应该怎么理解内容呢?

                1. 理解内容

                比较常见的理解内容的方式是分▆类。比如up主在B站上传视■频时需要填写投稿内容的分类,这就是对内容最基本的分类。

                在知◆乎也一样,频道、分类、话题都是对内容的分ω类。而内容分类往往呈现结构化的特点。比如,程序员小李下班在地铁上觉得网易云音乐今天推荐的歌单真难听,他就可能打开知乎去音乐app分类的子分类网易云音乐类目下浏览其他人的好歌推荐。

                因此,从音乐app类目到网易云音這茶誰都沒有乐子类目,内容分类的结构化特□ 点其实表现的是一种包含关□ 系。这种分类的细化当然■不是无限细分,它最终要指向某√个具体的内容。

                那该如何◆继续向下去理解处于分类末端的具体内容呢?最常见的方式是贴标签。比如给一首歌贴上类型、时长、所属专辑、歌手等标签。

                这些标签之间并≡不是包含关系,而是★平等关系。将它们聚¤合在一起就能从多个维度理解内容。

                2. 理解用户

                同样的,既然能够给内容打标签,自然也能给人打标签。给用户打标签还有一个专业的名字,叫用户等我把這些巖漿處理了再說画像。

                提到◥用户画像,自然很容易联想到年龄、性别、学历、地区这九幻真人心中訝異不已些基本的人口学标签。但对于构建推荐系统更重要的是用户行那就是很可能還活著为标签。

                用户▂在知乎的每一次关注、点赞、分享、评论、收藏,都是一次行为标凡人當然是使用金銀签。

                这些行为标签之间虽然并不是包含关系,但却有不同的权▓重。分享的权重肯定大于】评论,评论的权重肯定大于点赞。这一点在几年前b站源码泄露的▼时候已经被实锤。

                有了这些多维度的标签,就可以建立用户画像系统。然后就能搞点事情,比如大数据杀↘熟?

                3. 推荐规则

                理解了内@ 容,理解了白發飛揚用户,下一步自然就是想办法精准连接用户意图和内容。

                知乎采用的是用户和内容相结合的协同过滤。

                这里有个词,叫协同过》滤。什】么是协同过滤呢?

                打个比方吧。

                先来说基于用户的协同过滤。程序员小李除了爱听歌,还喜欢喝酒,他觉得喝完酒写代码更有灵感,所以嗡喜欢研究各种口味的酒。于是,推荐系统就会找到跟小李一样喜欢研究各种口味酒的用户,然∮后将这些用户关注的与酒相关的内容推荐给小李。

                再来说基于内臉色凝重容的协同过滤。设计师小王和产品经理小武在程序员小李的熏陶下,也养成了喝完酒干活的习惯。有一回,他们都浏览了如何健康的饮酒和菠萝啤为什么喝不醉这两个回答,于是推荐系统就认为这两个答案有更强的相似性。在小李浏览了为什么菠萝啤喝不醉这个回答后,推荐系统就可能将这篇▲回答推荐给小李。

                因此,当你打开知乎傷首页,看到给你推荐的那些周圍内容,就是基于◣你过往的浏览、点赞、评论等行为标签计算得来的。你的每一千江低聲一喝个动作,都是在为自己可能接受到的信息投票。

                二、基于社交的分发—想法

                1. 如何分发

                与基于算法的内容分发相同,在知▃乎想法页,同样能根据用户的主动关注实现个≡性化推荐。这被称为∑基于社交的内容分发。

                这很好理解,人人都是自媒体,你可以选择关「注任何你喜欢的用户。然后这些用户发布的内容聚合在一起,以feed流的形式展示在你眼前。相比算法分发,使用社交分发内容㊣ ,用户有更大的自主选择权。也更强调被关注用户●的内容输出能力。

                梳理社交分发内容攻擊威力是十分的过程,大概可以概括成:内容 – 关注用户 – 更多的用户。

                连接内容和关注用户的,是呵呵笑道关注行为;连接内容和更广『泛用户的,是关注用户的分享转发行为。

                所以这样的内容分发策略是强依赖关系链的。微博和微信公众号是最典型的代表。

                2. 什么内容适合〓社交分发

                这就要求内容需要具备两种价值:内容价值和分享价值。

                内容价值︼是内容本身的价值;而分享价值是分享行为带来的社交价值。

                那么如何创造内容价值和分享价值呢?答案是:信息量。

                内容的本质还是信息,度量信息的最小单了解位是比特。度量方法简言之,一件事情发生的概率越小,则信息量越大。有洞见的行业观察、顶级学霸的高光生活、出人意料的短视◥频,这些内容都不属于≡日常生活中的常规事件因此他们有足够大信息量。

                3. 社交分发内容的窘境

                能够稳定生产大信息量内容的用户▓,毕竟是少数人,他们也天地靈氣有一个专业的名字,叫KOL。因此,社交分发内容很容易就会形╱成马太效应。大部分分发流》量被少数头部KOL所控制。

                所以,抖音会重金挖與我合作人、微博会扶持腰部KOL、网易云也扶持独立音Ψ 乐人,都是为了让社交分发更可控。

                三、热榜

                1. 热榜内容分发策略

                打开知乎首页,还有一个内▃容分发渠道—热榜。

                热榜的推出是为▅了有深度的讨论全网热议话题。有深度体现的是专业性,这是知∏乎一直以来的知乎的社区氛围,热议话题体现的则是时效性。

                按官方给出的热榜热度的说法:知乎热榜中的内容热度值,是根据该〖条内容近24小◆时内的浏览量、互动量、专业加权、创作时间及在榜紅光时间等维度,综合↙计算得出的。

                2. 时效性

                热点内容分发与算法分发和社交分发最ζ 大的不同是时效性。有时效性的热门话题自然也是不需要做千人千面的那我也就只能把你斬殺了个性化推荐的,因此知乎热榜也是千人∑一面的。

                那时效性是什么?是用户立刻、马上、现在就要获取满足感。因此○那些热门的回答一定是那些紧扣民众情绪的〓回答。

                这与知乎早期理想、深度、干货的标签多少有些成相悖。因为内容的沉淀需要时间、有价值问题的酝酿也︽需要时间。再热门的内容,热度终会褪去。

                四、总结

                推荐、想法和热榜,告别了只能依靠搜索寻找内容的ぷ时代,转而变成内容找人。不论怎样,它们都是想要解决人与内容的高效连接这一¤需求。

                这々个需求并不是凭空产生的。互联网内容沉淀经历了从匮乏到丰▲饶,再到优质的阶段,人们◣对内容质量的要求越来越高。

                从这个▆角度讲,知识付费、推荐系统、内容分发,其实都是为了帮助人们能够更好的认识世界。

                 

                作者:Lcarusd,公众号:Lcarusd

                本文由@Lcarusd 原创发布于人仙府人都是产品经理。未经许可,禁止转载

                题图来自Unsplash,基于CC0协议

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                1. 沙发

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