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自媒體時(shí)代REO或?qū)⑷〈鶶EO

2022-06-05    分類: 網(wǎng)站建設(shè)

我們大家都知道SEO、SEM、WEO、ASO、ASM,唯獨(dú)沒(méi)有未聽(tīng)說(shuō)過(guò)REO。那么問(wèn)題就來(lái)了!什么是REO呢?REO有哪些影響因素呢?

筆者寫(xiě)過(guò)一篇文章,其中提到過(guò)REO(推薦引擎優(yōu)化),盡然講到REO,那我們就得先從推薦引擎入手啦。


自媒體時(shí)代

什么是推薦引擎?

推薦引擎,是主動(dòng)發(fā)現(xiàn)用戶當(dāng)前或潛在需求,并主動(dòng)推送信息給用戶的信息網(wǎng)絡(luò)。

具體來(lái)說(shuō),推薦引擎綜合利用用戶的行為、屬性,對(duì)象的屬性、內(nèi)容、分類,以及用戶之間的社交關(guān)系等等,挖掘用戶的喜好和需求,主動(dòng)向用戶推薦其感興趣或者需要的對(duì)象。

1.其特點(diǎn)

推薦引擎不是被動(dòng)查找,而是主動(dòng)推送;不是獨(dú)立媒體,而是媒體網(wǎng)絡(luò);不是檢索機(jī)制,而是主動(dòng)學(xué)習(xí)。

推薦引擎利用基于內(nèi)容、基于用戶行為、基于社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等多種方法,為用戶推薦其喜歡的商品或內(nèi)容。

基于內(nèi)容的推薦是分析用戶正在瀏覽的內(nèi)容的"基因",選擇與當(dāng)前內(nèi)容有相似"基因"的對(duì)象推薦給用戶。同時(shí)也分析用戶過(guò)去瀏覽過(guò)的內(nèi)容的"基因",從而獲取其偏好,然后將與用戶偏好的對(duì)象推薦給用戶。例如,用戶在瀏覽一款包的時(shí)候,為其推薦其他外形相似的包。

基于用戶行為的推薦則是利用群體智慧算法,分析用戶的群體行為,綜合分析用戶與用戶之間的相似度、用戶對(duì)小眾商品的個(gè)性化需求,從而同時(shí)提高推薦的精準(zhǔn)性、多樣性與新穎性。

基于社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的推薦是通過(guò)分析用戶所在的社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò),找到其最能夠影響到的用戶,或者最能夠影響到該用戶的用戶,再綜合每位用戶的個(gè)性化偏好進(jìn)行推薦。

2.個(gè)性化推薦

個(gè)性化推薦能夠幫助購(gòu)物網(wǎng)站解決以下問(wèn)題:

(1)提高用戶購(gòu)物體驗(yàn),提高轉(zhuǎn)化率和增加用戶黏度;

(2)加速用戶從瀏覽到購(gòu)買的過(guò)程;

(3)挖掘用戶潛在需求,提高用戶購(gòu)買的品類數(shù)和多樣性。

3.推薦引擎廣告

推薦引擎廣告,是通過(guò)洞察用戶消費(fèi)意圖,匹配最優(yōu)廣告,在大量媒體上實(shí)時(shí)呈現(xiàn),來(lái)提高廣告效率的互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)。

推薦引擎技術(shù)應(yīng)用無(wú)處不在,推薦引擎其實(shí)早就已經(jīng)在我們的生活方方面面都應(yīng)用到了,而近些年關(guān)注度如此之高,還是得益于大數(shù)據(jù)的運(yùn)用、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、個(gè)性化推薦使用等,才使得推薦引擎收到如此重視。

1.電子商務(wù)平臺(tái)的站內(nèi)推薦隨著電子商務(wù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,商品個(gè)數(shù)和種類快速增長(zhǎng),顧客需要花費(fèi)大量的時(shí)間才能找到自己想買的商品。這種瀏覽大量無(wú)關(guān)的信息和產(chǎn)品過(guò)程無(wú)疑會(huì)使淹沒(méi)在信息過(guò)載問(wèn)題中的消費(fèi)者不斷流失。為了解決這些問(wèn)題,個(gè)性化推薦引擎應(yīng)運(yùn)而生:為客戶推薦商品,自動(dòng)完成個(gè)性化選擇商品的過(guò)程,滿足客戶的個(gè)性化需求,推薦基于:網(wǎng)站最熱賣商品、客戶所處城市、客戶過(guò)去的購(gòu)買行為和購(gòu)買記錄。

推薦引擎在網(wǎng)站是以站內(nèi)推薦欄為最終體現(xiàn)形式,推薦欄展示的內(nèi)容都是根據(jù)推薦引擎精準(zhǔn)分析每個(gè)用戶的興趣偏好而智能推薦的。不同用戶、不同時(shí)間點(diǎn),每位用戶看到推薦欄內(nèi)容都是不一樣的,都是最符合其當(dāng)前興趣偏好和需求的。圖例如下,百分點(diǎn)推薦引擎在購(gòu)物網(wǎng)站列表頁(yè)、商品詳情頁(yè)、購(gòu)物車頁(yè)面構(gòu)建智能商品推薦欄。

2. 搜索結(jié)果智能匹配

表現(xiàn)方式:”您是不是要找“等等。

3. 相關(guān)新聞鏈接

表現(xiàn)方式:相關(guān)新聞收集等。

4. 微博、社區(qū)、SNS等的站內(nèi)推薦

表現(xiàn)方式:”您可能認(rèn)識(shí)的“,”可能認(rèn)識(shí)的人“,”他們也關(guān)注了“等等。

5. 輸入法

表現(xiàn)方式:簡(jiǎn)寫(xiě)聯(lián)想等。

6. 視頻/音樂(lè)

表現(xiàn)方式:”推薦視頻“,”你可能喜歡“等等。


自媒體時(shí)代

推薦引擎優(yōu)化(REO)異軍突起 不容低估

推薦引擎優(yōu)化(REO)主要指的是針對(duì)推薦引擎的推薦規(guī)則而進(jìn)行種種優(yōu)化工作,從而使創(chuàng)作者內(nèi)容更容易被推薦給普通用戶,從而獲得更多流量的過(guò)程。

今天筆者要講REO主要影響因素,是以當(dāng)下熱門(mén)的平臺(tái)為參考依據(jù),比如說(shuō)今日頭條等自媒體平臺(tái)。

筆者將結(jié)合自己運(yùn)營(yíng)今日頭條等類型自媒體平臺(tái)的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行詳細(xì)的分解。

1.點(diǎn)擊率+讀完率

點(diǎn)擊標(biāo)題并讀完文章的人越多,推薦就會(huì)越高。在發(fā)布文章的時(shí)候,標(biāo)題就很重要,只有吸引人才能夠引起用戶點(diǎn)擊。這里不建議做標(biāo)題黨,內(nèi)容不好,用戶點(diǎn)擊就走,那么讀完率就低了,影響推薦量。

2.分類明確

文章興趣點(diǎn)明確,推薦越高。分類就是我們要把文章主題放到相應(yīng)的分類中去,比如新聞、社會(huì)、娛樂(lè)、電影等。興趣明確,文章將會(huì)快速的送達(dá)相應(yīng)的目標(biāo)人群的頭條中。如果你是電影相關(guān)的文章,放到新聞去,這將大打折扣。

3.文題一致

做恰如其分的標(biāo)題黨,不要夸張,但也不要太平淡引不起用戶的閱讀興趣。

4.內(nèi)容質(zhì)量

優(yōu)質(zhì)內(nèi)容才是根本,這一點(diǎn)也毋庸置疑。好的標(biāo)題+優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容,才是文章受歡迎的標(biāo)配。

5.賬號(hào)定位明確

文章題材隨意寬泛的賬號(hào),得到推薦的概率更低。舉個(gè)例子,比如我主要定位是分享sem的,但我?guī)ぬ?hào)中很多都是娛樂(lè),電影方面,而且很隨意,那樣只會(huì)降低帳號(hào)的專業(yè)度。

6.互動(dòng)數(shù)、訂閱數(shù)

讀者越活躍,推薦越多,讀者活躍表現(xiàn)在評(píng)論,點(diǎn)贊,分享等方面。一篇文章好,當(dāng)然就會(huì)引起用戶的互動(dòng)并分享等。

7.站外熱度

在互聯(lián)網(wǎng)上關(guān)注度高的話題,推薦越多。這就是抓熱點(diǎn)了,今日頭條是閱讀信息的app,用戶當(dāng)然更關(guān)注及時(shí)信息,所以發(fā)布熱點(diǎn)話題也會(huì)快速的獲得更大的推薦量。比如我之前在今日頭條發(fā)布的《羅振宇:我確實(shí)見(jiàn)過(guò)papi醬,但沒(méi)說(shuō)過(guò)那些話》就獲得推薦量24.5萬(wàn)。

8.發(fā)文頻率

經(jīng)常發(fā)文,保持活躍很重要。這個(gè)無(wú)論在哪個(gè)平臺(tái)都是這樣的,平臺(tái)當(dāng)然喜歡更活躍的作者了,這樣才能夠源源不斷產(chǎn)生信息。

9.原創(chuàng)保護(hù)

自媒體平臺(tái)對(duì)于原創(chuàng)內(nèi)容是非??释?,如果作者每篇文章均為原創(chuàng)文章,并且申請(qǐng)?jiān)瓌?chuàng)保護(hù),那自然可以獲得更多的推薦機(jī)會(huì),獲得更多閱讀量。

今日頭條等自媒體平臺(tái)通過(guò)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估進(jìn)行計(jì)算,得出了相關(guān)指數(shù)值,當(dāng)指數(shù)越高,相應(yīng)推薦量就會(huì)大。但這并不是100%保證你每一篇文章都能夠獲得大的推薦量,還得看上面9大原因。

總 結(jié):

其實(shí),百度推薦引擎于2011年開(kāi)始研發(fā),早期實(shí)踐于音樂(lè)隨身聽(tīng),自適應(yīng)用戶喜好變化、采用音樂(lè)專家系統(tǒng)技術(shù)。近期,推薦引擎實(shí)踐于百度新首頁(yè)、百度知道。

當(dāng)用戶使用搜索引擎搜索時(shí),瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí),在移動(dòng)終端上提交他的位置時(shí),都有大量的行為動(dòng)作。根據(jù)用戶的行為提交,再規(guī)避掉他們的隱私數(shù)據(jù),用一定的算法匹配,就能夠智能地感知用戶需求,并在短時(shí)間內(nèi)給予他們需要的內(nèi)容。

相對(duì)于SEO、WEO、ASO等概念,REO確實(shí)出現(xiàn)比較晚,而且筆者認(rèn)為眼下正式REO發(fā)展的好時(shí)機(jī),REO與自媒體平臺(tái)發(fā)展一脈相承,相輔相成。

對(duì)于那些從事SEO優(yōu)化多年,想轉(zhuǎn)戰(zhàn)自媒體的朋友來(lái)說(shuō),REO的興起意味著又有一個(gè)新的機(jī)會(huì)在朝著他們招手,能不能把握住時(shí)代給予我們契機(jī)?

REO絕對(duì)是新鮮事物,當(dāng)新奇事物出現(xiàn)的時(shí)候,莫要猶豫了,否則必將錯(cuò)失大好機(jī)會(huì)。自媒體平臺(tái)百舸爭(zhēng)鳴,REO未來(lái)是否會(huì)得到突飛猛進(jìn)地發(fā)展,讓我們拭目以待!

當(dāng)前標(biāo)題:自媒體時(shí)代REO或?qū)⑷〈鶶EO
文章來(lái)源:http://www.rwnh.cn/news/163424.html

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