自媒體時代REO或?qū)⑷〈鶶EO

我們大家都知道SEO、SEM、WEO、ASO、ASM，唯獨沒有未聽說過REO。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，其中提到過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。

什么是推薦引擎?

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

具體來說，推薦引擎綜合利用用戶的行為、屬性，對象的屬性、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，主動向用戶推薦其感興趣或者需要的對象。

1.其特點

推薦引擎不是被動查找，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(jī)制，而是主動學(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"的對象推薦給用戶。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，然后將與用戶偏好的對象推薦給用戶。例如，用戶在瀏覽一款包的時候，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、用戶對小眾商品的個性化需求，從而同時提高推薦的精準(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性化偏好進(jìn)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，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，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，是通過洞察用戶消費意圖，匹配最優(yōu)廣告，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)。

推薦引擎技術(shù)應(yīng)用無處不在，推薦引擎其實早就已經(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)的運用、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、個性化推薦使用等，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，商品個數(shù)和種類快速增長，顧客需要花費大量的時間才能找到自己想買的商品。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，個性化推薦引擎應(yīng)運而生：為客戶推薦商品，自動完成個性化選擇商品的過程，滿足客戶的個性化需求，推薦基于：網(wǎng)站最熱賣商品、客戶所處城市、客戶過去的購買行為和購買記錄。

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)分析每個用戶的興趣偏好而智能推薦的。不同用戶、不同時間點，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，百分點推薦引擎在購物網(wǎng)站列表頁、商品詳情頁、購物車頁面構(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)識的“，”可能認(rèn)識的人“，”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“，”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(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程。

今天筆者要講REO主要影響因素，是以當(dāng)下熱門的平臺為參考依據(jù)，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(jìn)行詳細(xì)的分解。

1.點擊率+讀完率

點擊標(biāo)題并讀完文章的人越多，推薦就會越高。在發(fā)布文章的時候，標(biāo)題就很重要，只有吸引人才能夠引起用戶點擊。這里不建議做標(biāo)題黨，內(nèi)容不好，用戶點擊就走，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、娛樂、電影等。興趣明確，文章將會快速的送達(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.賬號定位明確

文章題材隨意寬泛的賬號，得到推薦的概率更低。舉個例子，比如我主要定位是分享sem的，但我?guī)ぬ栔泻芏喽际菉蕵?，電影方面，而且很隨意，那樣只會降低帳號的專業(yè)度。

6.互動數(shù)、訂閱數(shù)

讀者越活躍，推薦越多，讀者活躍表現(xiàn)在評論，點贊，分享等方面。一篇文章好，當(dāng)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，推薦越多。這就是抓熱點了，今日頭條是閱讀信息的app，用戶當(dāng)然更關(guān)注及時信息，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。

8.發(fā)文頻率

經(jīng)常發(fā)文，保持活躍很重要。這個無論在哪個平臺都是這樣的，平臺當(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)

自媒體平臺對于原創(chuàng)內(nèi)容是非?？释?，如果作者每篇文章均為原創(chuàng)文章，并且申請原創(chuàng)保護(hù)，那自然可以獲得更多的推薦機(jī)會，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(jìn)行評估進(jìn)行計算，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，百度推薦引擎于2011年開始研發(fā)，早期實踐于音樂隨身聽，自適應(yīng)用戶喜好變化、采用音樂專家系統(tǒng)技術(shù)。近期，推薦引擎實踐于百度新首頁、百度知道。

當(dāng)用戶使用搜索引擎搜索時，瀏覽網(wǎng)頁時，在移動終端上提交他的位置時，都有大量的行為動作。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，并在短時間內(nèi)給予他們需要的內(nèi)容。

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

對于那些從事SEO優(yōu)化多年，想轉(zhuǎn)戰(zhàn)自媒體的朋友來說，REO的興起意味著又有一個新的機(jī)會在朝著他們招手，能不能把握住時代給予我們契機(jī)?

REO絕對是新鮮事物，當(dāng)新奇事物出現(xiàn)的時候，莫要猶豫了，否則必將錯失大好機(jī)會。自媒體平臺百舸爭鳴，REO未來是否會得到突飛猛進(jìn)地發(fā)展，讓我們拭目以待!

名稱欄目：自媒體時代REO或?qū)⑷〈鶶EO
當(dāng)前網(wǎng)址：http://www.muchs.cn/news24/163424.html

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