摘要：近兩年來毙玻，伴隨著BAT紛紛涌入自媒體平臺秸抚，自媒體發(fā)展可謂迎來爆發(fā)速和。自媒體平臺火爆起來是從今日頭條異軍突起而引發(fā)的，它是一款基于數(shù)據(jù)挖掘的推薦引擎產(chǎn)品剥汤，它為用戶推薦有價值的颠放、個性化的信息，提供連接人與信息的新型服務吭敢，是國內(nèi)移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域成長最快的產(chǎn)品服務之一碰凶。筆者覺得推薦引擎也將迎來高速發(fā)展，同時針對推薦引擎的優(yōu)化技術(shù)也將會迎來新的機遇鹿驼，"REO"(RecommendationEngine Optimization的縮寫)勢必會獲得更多曝光量欲低。
我們大家都知道SEO、SEM畜晰、WEO砾莱、ASO、ASM凄鼻，唯獨沒有未聽說過REO恤磷。那么問題就來了!什么是REO呢?REO有哪些影響因素呢?
筆者寫過一篇文章《百度賬號實名認證之后百度SEO應該怎么玩？》野宜，其中提到過REO(推薦引擎優(yōu)化)，盡然講到REO魔策，那我們就得先從推薦引擎入手啦匈子。
什么是推薦引擎?
推薦引擎，是主動發(fā)現(xiàn)用戶當前或潛在需求闯袒，并主動推送信息給用戶的信息網(wǎng)絡(luò)虎敦。
具體來說游岳，推薦引擎綜合利用用戶的行為、屬性其徙，對象的屬性胚迫、內(nèi)容、分類唾那，以及用戶之間的社交關(guān)系等等访锻，挖掘用戶的喜好和需求，主動向用戶推薦其感興趣或者需要的對象闹获。
1.其特點
推薦引擎不是被動查找期犬，而是主動推送;不是獨立媒體，而是媒體網(wǎng)絡(luò);不是檢索機制避诽，而是主動學習龟虎。
推薦引擎利用基于內(nèi)容、基于用戶行為沙庐、基于社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等多種方法鲤妥，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"拱雏，選擇與當前內(nèi)容有相似"基因"的對象推薦給用戶棉安。同時也分析用戶過去瀏覽過的內(nèi)容的"基因"，從而獲取其偏好古涧，然后將與用戶偏好的對象推薦給用戶垂券。例如，用戶在瀏覽一款包的時候羡滑，為其推薦其他外形相似的包菇爪。
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柒昏，綜合分析用戶與用戶之間的相似度凳宙、用戶對小眾商品的個性化需求，從而同時提高推薦的精準性职祷、多樣性與新穎性氏涩。
基于社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的推薦是通過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有梆，或者最能夠影響到該用戶的用戶是尖，再綜合每位用戶的個性化偏好進行推薦。
2.個性化推薦
個性化推薦能夠幫助購物網(wǎng)站解決以下問題：
(1)提高用戶購物體驗泥耀，提高轉(zhuǎn)化率和增加用戶黏度;
(2)加速用戶從瀏覽到購買的過程;
(3)挖掘用戶潛在需求饺汹，提高用戶購買的品類數(shù)和多樣性。
3.推薦引擎廣告
推薦引擎廣告痰催，是通過洞察用戶消費意圖兜辞，匹配最優(yōu)廣告迎瞧，在大量媒體上實時呈現(xiàn)，來提高廣告效率的互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)逸吵。
推薦引擎技術(shù)應用無處不在凶硅，推薦引擎其實早就已經(jīng)在我們的生活方方面面都應用到了，而近些年關(guān)注度如此之高扫皱，還是得益于大數(shù)據(jù)的運用足绅、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、個性化推薦使用等啸罢，才使得推薦引擎收到如此重視编检。
1.電子商務平臺的站內(nèi)推薦隨著電子商務規(guī)模的不斷擴大，商品個數(shù)和種類快速增長扰才，顧客需要花費大量的時間才能找到自己想買的商品允懂。這種瀏覽大量無關(guān)的信息和產(chǎn)品過程無疑會使淹沒在信息過載問題中的消費者不斷流失。為了解決這些問題衩匣，個性化推薦引擎應運而生：為客戶推薦商品蕾总，自動完成個性化選擇商品的過程，滿足客戶的個性化需求琅捏，推薦基于：網(wǎng)站最熱賣商品生百、客戶所處城市、客戶過去的購買行為和購買記錄柄延。
推薦引擎在網(wǎng)站是以站內(nèi)推薦欄為最終體現(xiàn)形式蚀浆，推薦欄展示的內(nèi)容都是根據(jù)推薦引擎精準分析每個用戶的興趣偏好而智能推薦的。不同用戶搜吧、不同時間點市俊，每位用戶看到推薦欄內(nèi)容都是不一樣的，都是最符合其當前興趣偏好和需求的滤奈。圖例如下摆昧，百分點推薦引擎在購物網(wǎng)站列表頁、商品詳情頁蜒程、購物車頁面構(gòu)建智能商品推薦欄绅你。
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)新聞收集等昭躺。
4. 微博忌锯、社區(qū)、SNS等的站內(nèi)推薦
表現(xiàn)方式：”您可能認識的“领炫，”可能認識的人“汉规，”他們也關(guān)注了“等等。
5. 輸入法
表現(xiàn)方式：簡寫聯(lián)想等。
6. 視頻/音樂
表現(xiàn)方式：”推薦視頻“针史，”你可能喜歡“等等。
推薦引擎優(yōu)化(REO)異軍突起 不容低估
推薦引擎優(yōu)化(REO)主要指的是針對推薦引擎的推薦規(guī)則而進行種種優(yōu)化工作碟狞，從而使創(chuàng)作者內(nèi)容更容易被推薦給普通用戶啄枕，從而獲得更多流量的過程。
今天筆者要講REO主要影響因素族沃，是以當下熱門的平臺為參考依據(jù)频祝，比如說今日頭條等自媒體平臺。
筆者將結(jié)合自己運營今日頭條等類型自媒體平臺的經(jīng)驗進行詳細的分解脆淹。
1.點擊率+讀完率
點擊標題并讀完文章的人越多常空，推薦就會越高。在發(fā)布文章的時候盖溺，標題就很重要漓糙，只有吸引人才能夠引起用戶點擊。這里不建議做標題黨烘嘱，內(nèi)容不好昆禽，用戶點擊就走，那么讀完率就低了蝇庭，影響推薦量醉鳖。
2.分類明確
文章興趣點明確，推薦越高哮内。分類就是我們要把文章主題放到相應的分類中去盗棵，比如新聞、社會北发、娛樂纹因、電影等。興趣明確鲫竞，文章將會快速的送達相應的目標人群的頭條中辐怕。如果你是電影相關(guān)的文章，放到新聞去从绘，這將大打折扣寄疏。
3.文題一致
做恰如其分的標題黨，不要夸張僵井，但也不要太平淡引不起用戶的閱讀興趣陕截。
4.內(nèi)容質(zhì)量
優(yōu)質(zhì)內(nèi)容才是根本，這一點也毋庸置疑批什。好的標題+優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容农曲，才是文章受歡迎的標配。
5.賬號定位明確
文章題材隨意寬泛的賬號，得到推薦的概率更低乳规。舉個例子形葬，比如我主要定位是分享sem的，但我?guī)ぬ栔泻芏喽际菉蕵纺旱模娪胺矫骟弦裕液茈S意，那樣只會降低帳號的專業(yè)度冻辩。
6.互動數(shù)猖腕、訂閱數(shù)
讀者越活躍，推薦越多恨闪，讀者活躍表現(xiàn)在評論倘感，點贊，分享等方面咙咽。一篇文章好老玛，當然就會引起用戶的互動并分享等。
7.站外熱度
在互聯(lián)網(wǎng)上關(guān)注度高的話題犁珠，推薦越多逻炊。這就是抓熱點了，今日頭條是閱讀信息的app犁享，用戶當然更關(guān)注及時信息余素，所以發(fā)布熱點話題也會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:我確實見過papi醬,但沒說過那些話》就獲得推薦量24.5萬炊昆。
8.發(fā)文頻率
經(jīng)常發(fā)文桨吊，保持活躍很重要。這個無論在哪個平臺都是這樣的凤巨，平臺當然喜歡更活躍的作者了视乐，這樣才能夠源源不斷產(chǎn)生信息。
9.原創(chuàng)保護
自媒體平臺對于原創(chuàng)內(nèi)容是非掣易拢渴望的佑淀，如果作者每篇文章均為原創(chuàng)文章，并且申請原創(chuàng)保護彰檬，那自然可以獲得更多的推薦機會伸刃，獲得更多閱讀量。
今日頭條等自媒體平臺通過這些數(shù)據(jù)進行評估進行計算逢倍，得出了相關(guān)指數(shù)值捧颅，當指數(shù)越高，相應推薦量就會大较雕。但這并不是100%保證你每一篇文章都能夠獲得大的推薦量碉哑，還得看上面9大原因。
總 結(jié)：
其實，百度推薦引擎于2011年開始研發(fā)扣典，早期實踐于音樂隨身聽妆毕，自適應用戶喜好變化、采用音樂專家系統(tǒng)技術(shù)激捏。近期设塔，推薦引擎實踐于百度新首頁、百度知道远舅。
當用戶使用搜索引擎搜索時，瀏覽網(wǎng)頁時痕钢，在移動終端上提交他的位置時图柏，都有大量的行為動作。根據(jù)用戶的行為提交任连，再規(guī)避掉他們的隱私數(shù)據(jù)蚤吹，用一定的算法匹配，就能夠智能地感知用戶需求随抠，并在短時間內(nèi)給予他們需要的內(nèi)容裁着。
相對于SEO、WEO拱她、ASO等概念二驰，REO確實出現(xiàn)比較晚，而且筆者認為眼下正式REO發(fā)展的最佳時機秉沼，REO與自媒體平臺發(fā)展一脈相承桶雀，相輔相成。
對于那些從事SEO優(yōu)化多年唬复，想轉(zhuǎn)戰(zhàn)自媒體的朋友來說矗积，REO的興起意味著又有一個新的機會在朝著他們招手，能不能把握住時代給予我們契機?
REO絕對是新鮮事物敞咧，當新奇事物出現(xiàn)的時候棘捣，莫要猶豫了，否則必將錯失大好機會休建。自媒體平臺百舸爭鳴乍恐，REO未來是否會得到突飛猛進地發(fā)展，讓我們拭目以待丰包！
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