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提高今日头条点击量和曝光率的SEO攻略

站长新闻 673 0 2019-03-10 10:00:10

  


  今日头条SEO优化有三个维度的变量!

  第一个维度是内容。

  头条现在已经是一个综合内容平台,图文、视频、UGC小视频、问答、微头条,每种内容有很多自己的特征,需要考虑怎样提取不同内容类型的特征做好推荐。

  第二个维度是环境特征。

  这是移动互联网时代推荐的特点,用户随时随地移动,在工作场合、通勤、旅游等不同的场景,信息偏好有所偏移。

  第三个维度是用户特征。

  包括各种兴趣标签,职业、年龄、性别等,还有很多模型刻画出的隐式用户兴趣等。

  结合三方面的维度,模型会给出一个预估,即推测推荐内容在这一场景下对这一用户是否合适。

  一、今日头条热关键词度指数分析

  主要关联手机网站开发,相关内容,人群画像,下图表现的是我最近发布的动态,文章名称,热度值,转发量以及评论。

  


  头条指数“根据今日头条热度指数模型,将用户的阅读、分享、评论等举动的数量加权求和得出响应的事件、文章或关键词的热度值”,考虑了用户的多种举动,它具有辅助创作、舆情分析和精准营销三个重要作用,目前的头条指数的更新是按照小时更新的,相对微信而言更及时,同时还能够提供数据下载。

  除了热度,头条指数还提供用户画像的分析功能。对相关关键词匹配的人群,包括性别、年龄、地域、爱好都有直观的呈现。选择特定的时间段,还能回溯某段时间中响应的数据体现。

  二、内容分析

  


  内容分析包括文本分析,图片分析和视频分析。头条一开始主要做资讯,今天我们主要讲一下文本分析。文本分析在推荐系统中一个很重要的作用是用户兴趣建模。没有内容及文本标签,无法得到用户兴趣标签。举个例子,只有知道文章标签是互联网,用户看了互联网标签的文章,才能知道用户有互联网标签,其他关键词也一样。

  另一方面,文本内容的标签可以直接帮助推荐特征,比如魅族的内容可以推荐给关注魅族的用户,这是用户标签的匹配。如果某段时间推荐主频道效果不理想,出现推荐窄化,用户会发现到具体的频道推荐(如科技、体育、娱乐、军事等)中阅读后,再回主feed,推荐效果会更好。因为整个模型是打通的,子频道探索空间较小,更容易满足用户需求。只通过单一信道反馈提高推荐准确率难度会比较大,子频道做的好很重要。而这也需要好的内容分析。

  三、用户标签

  内容分析和用户标签是推荐系统的两大基石。内容分析涉及到机器学习的内容多一些,相比而言,用户标签工程挑战更大。

  今日头条常用的用户标签包括用户感兴趣的类别和主题、关键词、来源、基于兴趣的用户聚类以及各种垂直兴趣特征(车型,体育球队,股票等)。还有性别、年龄、地点等信息。性别信息通过用户第三方社交账号登录得到。

  还有用户的年龄信息通常由模型预测,通过不同机型、阅读的时间分布等预估。常驻地点来自用户授权访问位置信息,在位置信息的基础上通过传统聚类的方法拿到常驻点。常驻点结合其他信息,可以推测用户的工作地点、出差地点、旅游地点。这些用户标签非常有助于推荐。

  优化今日头条要遵循内部设置的规则,不能随性。现今的今日头条信息产量非常巨大,必须做好规则优化,才能使你发布的内容、视频等的点击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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