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          提高今日頭條點擊量和曝光率的SEO攻略

          站長新聞 348 0 2019-03-10 10:00:10

            


            今日頭條SEO優化有三個維度的變量!

            第一個維度是內容。

            頭條現在已經是一個綜合內容平臺,圖文、視頻、UGC小視頻、問答、微頭條,每種內容有很多自己的特征,需要考慮怎樣提取不同內容類型的特征做好推薦。

            第二個維度是環境特征。

            這是移動互聯網時代推薦的特點,用戶隨時隨地移動,在工作場合、通勤、旅游等不同的場景,信息偏好有所偏移。

            第三個維度是用戶特征。

            包括各種興趣標簽,職業、年齡、性別等,還有很多模型刻畫出的隱式用戶興趣等。

            結合三方面的維度,模型會給出一個預估,即推測推薦內容在這一場景下對這一用戶是否合適。

            一、今日頭條熱關鍵詞度指數分析

            主要關聯手機網站開發,相關內容,人群畫像,下圖表現的是我最近發布的動態,文章名稱,熱度值,轉發量以及評論。

            


            頭條指數“根據今日頭條熱度指數模型,將用戶的閱讀、分享、評論等舉動的數量加權求和得出響應的事件、文章或關鍵詞的熱度值”,考慮了用戶的多種舉動,它具有輔助創作、輿情分析和精準營銷三個重要作用,目前的頭條指數的更新是按照小時更新的,相對微信而言更及時,同時還能夠提供數據下載。

            除了熱度,頭條指數還提供用戶畫像的分析功能。對相關關鍵詞匹配的人群,包括性別、年齡、地域、愛好都有直觀的呈現。選擇特定的時間段,還能回溯某段時間中響應的數據體現。

            二、內容分析

            


            內容分析包括文本分析,圖片分析和視頻分析。頭條一開始主要做資訊,今天我們主要講一下文本分析。文本分析在推薦系統中一個很重要的作用是用戶興趣建模。沒有內容及文本標簽,無法得到用戶興趣標簽。舉個例子,只有知道文章標簽是互聯網,用戶看了互聯網標簽的文章,才能知道用戶有互聯網標簽,其他關鍵詞也一樣。

            另一方面,文本內容的標簽可以直接幫助推薦特征,比如魅族的內容可以推薦給關注魅族的用戶,這是用戶標簽的匹配。如果某段時間推薦主頻道效果不理想,出現推薦窄化,用戶會發現到具體的頻道推薦(如科技、體育、娛樂、軍事等)中閱讀后,再回主feed,推薦效果會更好。因為整個模型是打通的,子頻道探索空間較小,更容易滿足用戶需求。只通過單一信道反饋提高推薦準確率難度會比較大,子頻道做的好很重要。而這也需要好的內容分析。

            三、用戶標簽

            內容分析和用戶標簽是推薦系統的兩大基石。內容分析涉及到機器學習的內容多一些,相比而言,用戶標簽工程挑戰更大。

            今日頭條常用的用戶標簽包括用戶感興趣的類別和主題、關鍵詞、來源、基于興趣的用戶聚類以及各種垂直興趣特征(車型,體育球隊,股票等)。還有性別、年齡、地點等信息。性別信息通過用戶第三方社交賬號登錄得到。

            還有用戶的年齡信息通常由模型預測,通過不同機型、閱讀的時間分布等預估。常駐地點來自用戶授權訪問位置信息,在位置信息的基礎上通過傳統聚類的方法拿到常駐點。常駐點結合其他信息,可以推測用戶的工作地點、出差地點、旅游地點。這些用戶標簽非常有助于推薦。

            優化今日頭條要遵循內部設置的規則,不能隨性?,F今的今日頭條信息產量非常巨大,必須做好規則優化,才能使你發布的內容、視頻等的點擊量和曝光率得到大幅度的提升。返回搜狐,查看更多



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