伴隨著國民總時間概念的興起，互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛布局內(nèi)容行業(yè)，以爭奪用戶時間。作為內(nèi)容生產(chǎn)者主力的各類自媒體也如雨后春筍般涌現(xiàn)，在內(nèi)容創(chuàng)作、內(nèi)容變現(xiàn)等方面做得風(fēng)生水起。與此同時，基于算法的內(nèi)容推薦分發(fā)技術(shù)得到了越來越廣泛的應(yīng)用。今天，至少有4億中國人通過算法獲取內(nèi)容，國內(nèi)創(chuàng)作者群體半數(shù)以上流量來自內(nèi)容推薦系統(tǒng)。通過算法實現(xiàn)的推薦技術(shù)基于用戶歷史數(shù)據(jù)和行為，推測用戶意圖，推薦合適的商品和內(nèi)容給終端用戶，顯著提高了用戶的點擊率和留存率。隨著用戶的個性價值越來越被重視，內(nèi)容推薦分發(fā)技術(shù)勢必會得到更普遍的應(yīng)用。內(nèi)容行業(yè)資深從業(yè)者、今日頭條前資深產(chǎn)品經(jīng)理閆澤華，在《內(nèi)容算法》一書中，通過大量生動的案例，圖文并茂、深入淺出地分析了當(dāng)下主流的推薦算法及其利弊，介紹了推薦分發(fā)系統(tǒng)相關(guān)的知識，同時對自媒體如何實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)作品*化傳播以及自媒體數(shù)據(jù)分析、運營與變現(xiàn)等進行了深入解讀，有內(nèi)容、有深度、有態(tài)度，無難度。對于已經(jīng)開始或希望從業(yè)于內(nèi)容推薦領(lǐng)域的產(chǎn)品經(jīng)理，或是期待從內(nèi)容平臺獲得更多紅利的媒體人，本書不容錯過。
推薦一：今天至少有4億中國人通過算法獲得內(nèi)容，國內(nèi)內(nèi)容創(chuàng)作者群體半數(shù)以上流量來自內(nèi)容推薦系統(tǒng)。未來，算法推薦可能會成為互聯(lián)網(wǎng)公司的標(biāo)配。對于互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容產(chǎn)業(yè)相關(guān)從業(yè)者來說，了解算法與內(nèi)容推薦系統(tǒng)勢在必行。推薦二：本書作者閆澤華曾是今日頭條資深產(chǎn)品經(jīng)理，經(jīng)歷了頭條視頻和粉絲業(yè)務(wù)快速增長的全過程；同時，作者也在簡書、知乎等平臺進行內(nèi)容創(chuàng)作，其經(jīng)驗?zāi)依藘?nèi)容從創(chuàng)作到變現(xiàn)的全鏈條。依托自己的相關(guān)經(jīng)驗，作者通過大量生動的案例講述了什么是推薦引擎，分析了當(dāng)下主流的推薦算法及其利弊，填補了國內(nèi)圖書市場算法與內(nèi)容推薦分發(fā)科普書的空白。推薦三：本書有相當(dāng)一部分內(nèi)容分析了自媒體的數(shù)據(jù)分析、運營、變現(xiàn)，以及如何實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的廣泛傳播，是廣大自媒體人入門算法與內(nèi)容推薦分發(fā)不可錯過的工具書。推薦四：今日頭條前高級運營總監(jiān)吳達、今日頭條推薦系統(tǒng)架構(gòu)師項亮、騰訊資深產(chǎn)品經(jīng)理張晶、網(wǎng)易新聞客戶端前高級產(chǎn)品總監(jiān)馮中華、新片場聯(lián)合創(chuàng)始人周迪、會火CEO吳杰聯(lián)袂誠意推薦。
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