内容算法：把内容变成价值的效率系统 epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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产品特色

编辑推荐

推荐一：今天至少有4亿中国人通过算法获得内容，国内内容创作者群体半数以上流量来自内容推荐系统。未来，算法推荐可能会成为互联网公司的标配。对于互联网内容产业相关从业者来说，了解算法与内容推荐系统势在必行。

推荐二：本书作者闫泽华曾是今日头条资深产品经理，经历了头条视频和粉丝业务快速增长的全过程；同时，作者也在简书、知乎等平台进行内容创作，其经验囊括了内容从创作到变现的全链条。依托自己的相关经验，作者通过大量生动的案例讲述了什么是推荐引擎，分析了当下主流的推荐算法及其利弊，填补了国内图书市场算法与内容推荐分发科普书的空白。

推荐三：本书有相当一部分内容分析了自媒体的数据分析、运营、变现，以及如何实现优质内容的广泛传播，是广大自媒体人入门算法与内容推荐分发不可错过的工具书。

推荐四：今日头条前高级运营总监吴达、今日头条推荐系统架构师项亮、腾讯资深产品经理张晶、网易新闻客户端前高级产品总监冯中华、新片场联合创始人周迪、会火CEO吴杰联袂诚意推荐。

内容简介

伴随着国民总时间概念的兴起，互联网巨头纷纷布局内容行业，以争夺用户时间。作为内容生产者主力的各类自媒体也如雨后春笋般涌现，在内容创作、内容变现等方面做得风生水起。与此同时，基于算法的内容推荐分发技术得到了越来越广泛的应用。今天，至少有4亿中国人通过算法获取内容，国内创作者群体半数以上流量来自内容推荐系统。

通过算法实现的推荐技术基于用户历史数据和行为，推测用户意图，推荐合适的商品和内容给终端用户，显著提高了用户的点击率和留存率。随着用户的个性价值越来越被重视，内容推荐分发技术势必会得到更普遍的应用。

内容行业资深从业者、今日头条前资深产品经理闫泽华，在《内容算法》一书中，通过大量生动的案例，图文并茂、深入浅出地分析了当下主流的推荐算法及其利弊，介绍了推荐分发系统相关的知识，同时对自媒体如何实现优质作品*大化传播以及自媒体数据分析、运营与变现等进行了深入解读，有内容、有深度、有态度，无难度。

对于已经开始或希望从业于内容推荐领域的产品经理，或是期待从内容平台获得更多红利的媒体人，本书不容错过。

作者简介

闫泽华，简书签约作者。知乎知识市场产品总监，负责内容付费的产品运营工作。

曾任今日头条资深产品经理、“凯叔讲故事”技术负责人和百度搜索架构工程师。在今日头条工作期间，曾先后负责头条视频的数据流和策略分发，头条号粉丝变现相关业务和微头条的策略分发业务，历经了头条视频和粉丝业务快速增长的全过程。

精彩书评

这本书写得通俗易懂，非常适合对大众普及与推荐系统相关的知识，了解个性化推荐的基本逻辑。同时这本书给出了广大自媒体运营者如何让优质内容在推荐的架构下更广泛传播的手段，对促进个性化推荐内容生态的良性发展意义很大。

——项亮 今日头条推荐系统架构师，《推荐系统实践》作者

一本极好的推荐科普书，作者通过大量生动的案例讲述了什么是推荐引擎，并分析了当下*主流的推荐算法的应用及其利弊。同时，作为行业资深人士，作者一层层揭开了内容分发平台与内容创作者的暧昧与纠葛。如果你是一名希望或开始从业于内容推荐领域的产品经理，又或是期待从分发平台获得更多红利的媒体人，一定不要错过本书。

——张晶 腾讯资深产品经理

这是一本货真价实的实战书，泽华在内容推荐方面有着丰富的实践经验和独到的个人见解，因此，在书中可以灵活运用大量有价值的案例，将晦涩的理论浅显易懂地呈现给大家。并且，在体系化讲解的同时，泽华十分用心地解答了信息茧房、推荐内容会不会变差等大家关心的热门问题。这是一本不可多得的诚意之作。

——冯中华 网易新闻客户端前高级产品总监

干货满满，我虽然不是自媒体从业人员，但是对行业的了解程度比绝大多数自媒体人更深刻，这本书很好地剖析了从人找信息进入信息找人时代，自媒体应该怎么做精细化运营。

——周迪 新片场联合创始人

在当下，媒体人把内容输送到算法推荐平台是大势所趋。泽华兄弟这本《内容算法》介绍了基于算法进行内容推荐的系统的相关知识，是所有媒体人特别是自媒体人的必备工具书。

——会火CEO 吴杰

目录

推荐序

自 序

引 言

Part 01 关于内容推荐

走近内容推荐

推荐系统架构初探

YouTube和Netflix推荐架构参考

基于推荐架构的优化启示

推荐的起点：断物识人

断 物

识 人

推荐算法：物以类聚，人以群分

物以类聚：基于内容属性的相似性推荐

人以群分：基于用户行为的协同过滤

从算法到应用

场景划分

推荐系统评估指标

连接内容与人

冷启动

兴趣探索

自媒体与平台

常见的推荐问题

推荐重复

推荐密集

易反感内容

时空限定内容

带着偏见看推荐

信息茧房

推荐会导致Low？

编辑、算法与社交，三分天下？

面对推荐系统

人机大战：效率与目标之争

数据分析驱动产品迭代

个性化的好与好的个性化

Part 02 关于自媒体

好内容为什么没人看

自媒体的数据分析

他山之石：BuzzFeed简介

内容阅读分析

粉丝增长分析

自媒体运营

内容快销：标题党的二三事

推荐平台优化：从SEO到REO

粉丝运营：新时代的新问题

全平台运营：从小作坊到MCN

自媒体变现

变现入门：平台分成

广告变现：品牌的溢价

自营电商：隔行如隔山

内容付费

缘何付费，规模几何

内容付费平台展望

精彩书摘

自 序

作为一个技术出身的产品经理，我一路在互联网领域兜兜转转，却始终在与内容信息打交道：从信息搜索到内容创作，从内容推荐到知识付费；做过平台也做过自媒体，做过图文和音频，也做过视频，甚至触碰过VR（虚拟现实）。

创作的繁荣、载体的多元、分发的进化，内容信息消费在快速的发展中。我很庆幸自己能有机会亲历这个发展历程，与信息时代共同前行。

一方面，我们同信息的联系变得无比紧密。

作为消费者，我们可以随时随地获取信息，甚至有人断言，人类将不需要太多的记忆，只要依赖外脑就能够帮助我们实现信息的有效处理。

作为生产者，我们可以随时随地地创造信息。从博客到微博，再到公众号，我们不仅获得了平等发声的权利，也获得了以内容获取关注的机会，自媒体真正成为可以带来真金白银的行业。

另一方面，海量的信息也不可避免地带来种种问题。

作为消费者，既要坚守本心，经得住八卦娱乐信息的诱惑，让自己的注意力不在Kill Time（消磨时间）中虚度，还要有一双火眼金睛，能够从营销信息、标题党和虚假信息里识别真伪，不被虚假信息蒙蔽了双眼。

作为生产者，似乎更难选择。究竟是要追逐10万次以上的点击率、蹭热点，还是要坚守自己的本心？就算保证了内容上的坚持，又该如何处理运营和变现的问题？如何面对林林总总的渠道，是赚媒体广告费，还是做自营电商或知识付费，赚直营的钱……

凡有痛点，必有机会。

因为有信息查找的痛点，所以有了搜索引擎，让你可以一键直达，找到所需。

因为有信息发布的痛点，所以有了形形色色的创作工具和大大小小的创作平台，让你可以更酣畅地表达。

因为有信息阅览的痛点，所以有了推荐引擎，让人找信息变成了信息找人，被动消费诉求得到了极大的满足。

因为有信息筛选的痛点，所以有了知识付费，让你花钱买时间，让达人帮你筛选和过滤无效信息。

因为有信息消费的痛点，所以有了音频的繁荣，让你在无暇用眼查看、用手翻阅的时候，亦能消费信息。

因为有信息表意的痛点，所以有了视频的繁荣，让你能以更丰富的方式消费和理解信息。

凡有机会，必有进化。

从信息搜索到内容推荐，是一种进化。

从免费内容到知识付费，是一种进化。

从图文自媒体到音频自媒体，再到视频自媒体，也是一种进化。

每一次进化，都会引发一群人的自问：跟得上吗？会掉队吗？

处于焦虑中的，不光有创作者，亦有平台。

载体迭代，比快更快。

分发迭代，比快更快。

与其焦虑，不如逐浪。

但是，在快速的迭代过程中，我相信一定有可以让我们慢下来的东西——那是内容的核。敬畏内容的价值，尊重它给受众带来的价值。

我带着这份敬畏，写下此书。希望在内容推荐百家争鸣的喧嚣里，给你带来一份关于内容推荐时代的参考。

它可能是错的，但一定是干的，一定是真的。

感谢你的阅读。

前言/序言

推荐序

我在今日头条的工作是服务于创作者群体的，其间被问到最多、也最令人头痛的有两个问题。其中，第一个问题是：你们能不能帮我推一推这篇文章？

这时，我通常会解释：很抱歉，做不到，这里的内容会由算法自动推荐。

接下来，对方几乎无一例外地会对“算法”这个词表现出极大的兴趣，并提出第二个问题：那你给我讲讲，内容推荐是怎么回事儿？

大哉问。我的天，这可不是几句话能说清楚的事儿。

为了给出足够可靠的答案，我曾专门请教推荐公司算法的总负责人，他笑眯眯地反问我：“先说说你的理解。”在听完我幼稚可笑的解释后，他把双手一摊：“你看，从字面意义上，我和你懂的也差不多啊……”

这当然是句玩笑话，真实的情况是：推荐算法实在太过复杂、精密，以至于熟稔此道的专业人士也难以向普通人言传，更别提做到简明扼要、面面俱到、通俗易懂了。

这正是闫泽华和他这本书的至为可贵之处。有句北京话叫“门儿清”，泽华对内容推荐就“门儿清”。他沉稳多思，出身于百度工程师，中途遵从内心做了产品经理，随时沉淀记录自己的判断和见解，后来又在顶级自媒体 “凯叔讲故事”和算法分发的首倡者今日头条工作过。多种职业经历形成的多重视角使他能看得透彻，将准确的认知置于立体的坐标系之中，这才是超过一般从业者的地方。我相信，这些经历和特质不仅我自己不可比附，也是很多人无力效仿的。

今天，至少有4亿中国人通过算法获取内容，国内创作者群体半数以上流量来自内容推荐系统。但根据我的亲身体会，不仅多数读者和作者对这方面的情况知之甚少，甚至一些名头响亮的新闻学院教授、互联网评论家聊起这个话题，也十有八九是浮皮潦草，停留在大而化之的浅层次。泽华的这本书，技术出色而且界面友好，正适合对内容推荐有兴趣的各界人士拿来了解其机理。

一个事实是：高阶人群对内容推荐常持批判态度。以前，我和泽华讨论过原因，粗浅而言，一方面是由于算法目前仍明显有其不足和局限，另一方面是由于公众不知其运作逻辑。人这种动物，对不了解的东西总是心存恐惧。

我们共同达成的结论是：作为一个读者，只要你的感受有代表性，我们就该做出改变，就该做得更好。可是如何实现呢？除了在日常工作中力求卓越，如今他写了这样一本小书，或多或少，也会帮助你洗脱成见。

作为一份迟来的答案，如果以后再次被人问到“内容推荐是怎么回事儿”的问题时，那么我会非常荣幸地推荐这本书给他。希望泽华累积了6年的经验和更久见识的认知能够广为人知。

吴达

今日头条前高级运营总监

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蛮好看懂的 书质量也好 啦啦

内容算法这本书讲的重点是底层逻辑和思路，而不是枯燥的算法内容，适合对内容端感兴趣的所有人，不限于软件开发人员。

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