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2012 年今日頭條上線，開啟了內(nèi)容媒體行業(yè)智能推薦的篇章。自此之后，大批資訊產(chǎn)品先后啟動(dòng)“智能推薦”，打造千人千面的閱讀體驗(yàn)，隨后擴(kuò)展到短視頻行業(yè)，衍生出了快手、抖音兩大國民級(jí)娛樂產(chǎn)品。經(jīng)過幾年的發(fā)展，產(chǎn)品內(nèi)容智能推薦不再是絕對的領(lǐng)先技術(shù)或方案創(chuàng)新，但能完美實(shí)現(xiàn)智能推薦的企業(yè)幾乎都集中在行業(yè)頂尖領(lǐng)域，為什么呢？
原因在于，雖然從技術(shù)解決方案上講，智能推薦的解決方案已經(jīng)很成熟，但如果在產(chǎn)品內(nèi)落地智能化，需要公司組建一支專攻智能算法的團(tuán)隊(duì)，解決數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、算法研發(fā)、算法調(diào)優(yōu)等一系列的問題，而在目前國內(nèi)算法人才緊缺的情況下，組建這樣一支團(tuán)隊(duì)耗時(shí)耗力耗成本，讓不少企業(yè)望而卻步。
總之，如何利用低成本高效快速地實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品智能化，成為很多企業(yè)的迫切需求。本文將以某網(wǎng)絡(luò)文學(xué)產(chǎn)品為例，分享其如何快速落地文學(xué)作品的智能推薦。
該網(wǎng)絡(luò)文學(xué)成立于 2010 年，每日為讀者提供各種不同的正版圖書，包括原創(chuàng)小說及精品出版物，旗下?lián)碛卸鄠€(gè) App 產(chǎn)品，自身的技術(shù)能力及數(shù)據(jù)采集能力優(yōu)秀，擁有完善的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。該平臺(tái)過去一直以人工運(yùn)營的方式為讀者推薦書籍，推薦的位置包括書架必讀、熱門等，書籍的選取原則以過去閱讀最多、新書等規(guī)則為主。
最近，該平臺(tái)注意到，平臺(tái)用戶在讀完一本書之后，會(huì)出現(xiàn)大量的用戶流失現(xiàn)象。分析原因有，當(dāng)用戶讀完一本書之后，如果無法快速找到感興趣到的第二本書、第三本書，用戶就會(huì)放棄平臺(tái)，而當(dāng)前的人工推薦集中在固定的 Top N，更新頻率低且無法適應(yīng)所有用戶的個(gè)性化需求。因此該平臺(tái)考慮引入智能推薦欄，基于用戶閱讀偏好為用戶提供定制化內(nèi)容推薦。

1.確定推薦場景

考慮到智能推薦屬于該平臺(tái)的初次嘗試，推薦效果需要經(jīng)過數(shù)據(jù)驗(yàn)證，且短期內(nèi)無法完全取代人工運(yùn)營。因此，在進(jìn)行智能推薦前，需要先明確應(yīng)用智能推薦的場景，使推薦目標(biāo)和推薦基礎(chǔ)規(guī)則更清晰。 在確定規(guī)則之前，該平臺(tái)梳理了目前產(chǎn)品已有的推薦位，主要集中在書城欄目內(nèi)，包含了新書、排行、熱門、小編推薦以及書城中各自頻道的單獨(dú)推薦位。 結(jié)合該平臺(tái)目前的運(yùn)營數(shù)據(jù)分析，先不改動(dòng)之前的運(yùn)營位推薦邏輯，而是考慮在書架頂部和書籍章節(jié)尾頁增加兩個(gè)新的位置，來嘗試智能推薦。 推薦這兩個(gè)場景的原因主要如下： （1）不改動(dòng)原有的推薦位而是新增推薦位，在一定程度上更有利于產(chǎn)品的穩(wěn)定性； （2）書城位置入口較深，流量規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于書架位置和章節(jié)末尾的流量。

2.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

推薦算法依賴對用戶行為的計(jì)算和預(yù)測產(chǎn)出推薦結(jié)果。確定推薦場景后，該平臺(tái)需要著手準(zhǔn)備和采集數(shù)據(jù)。對于網(wǎng)絡(luò)文學(xué)類產(chǎn)品，一般情況下，需要提供以下 3 類數(shù)據(jù)支持算法模型運(yùn)算：用戶行為數(shù)據(jù)、用戶屬性特征、書籍信息，如下所示：

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表 用戶行為數(shù)據(jù)

表 用戶屬性特征

表 書籍信息

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3.算法聯(lián)調(diào)

算法聯(lián)調(diào)需要技術(shù)人員參與，包括推薦接口和 App 產(chǎn)品對接，以及算法人員對優(yōu)化推薦模型等。此環(huán)節(jié)技術(shù)性較強(qiáng)且個(gè)性化問題較多，這里不做詳細(xì)介紹。

4.效果驗(yàn)證

資訊或視頻類網(wǎng)站更多通過 CTR 來衡量，但對文學(xué)類網(wǎng)站而言，用戶點(diǎn)擊并不代表最終的有效行為，可以考慮通過加架率或轉(zhuǎn)定率來評(píng)估推薦效果。因?yàn)樵撈脚_(tái)的目的是提升留存率，而留存率會(huì)受多方因素的影響，所以最終選擇以推薦加架率為主目標(biāo)，以留存率為輔助目標(biāo)對推薦效果進(jìn)行驗(yàn)證，如下圖所示：?

圖 網(wǎng)絡(luò)文學(xué)智能推薦效果驗(yàn)證

在以上的場景中，我們展示了文娛行業(yè)如何基于數(shù)據(jù)對展示內(nèi)容調(diào)優(yōu)，從而從根本上提升用戶內(nèi)容滿意度。
神策數(shù)據(jù)作為優(yōu)質(zhì)的大數(shù)據(jù)分析與營銷科技服務(wù)提供商，將會(huì)持續(xù)賦能更多網(wǎng)絡(luò)文學(xué)平臺(tái)，在內(nèi)容篩選與推薦方面，以較低成本快速實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品智能化落地。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的网络文学平台如何借力智能推荐，实现阅读体验全面提升？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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