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  • 今日头条搜索SEO优化规则解析

    今日头条搜索优化是今日头条APP里内嵌的搜索引擎,不仅能搜索站内自媒体发布的相关信息,还能搜到站外信息,用户可通过今日头条上面的搜索框进行试用。今日头条SEO优化有三个维度的变量。

    第一个维度是内容

    头条现在已经是一个综合内容平台,图文、视频、UGC小视频、问答、微头条,每种内容有很多自己的特征,需要考虑怎样提取不同内容类型的特征做好推荐。

    第二个维度是环境特征

    这是移动互联网时代推荐的特点,用户随时随地移动,在工作场合、通勤、旅游等不同的场景,信息偏好有所偏移。

    第三个维度是用户特征

    包括各种兴趣标签,职业、年龄、性别等,还有很多模型刻画出的隐式用户兴趣等。

    结合三方面的维度,模型会给出一个预估,即推测推荐内容在这一场景下对这一用户是否合适。

    一、今日头条热关键词度指数分析

    头条指数“根据今日头条热度指数模型,将用户的阅读、分享、评论等举动的数量加权求和得出响应的事件、文章或关键词的热度值”,考虑了用户的多种举动,它具有辅助创作、舆情分析和精准营销三个重要作用,目前的头条指数的更新是按照小时更新的,相对微信而言更及时,同时还能够提供数据下载。

    除了热度,头条指数还提供用户画像的分析功能。对相关关键词匹配的人群,包括性别、年龄、地域、爱好都有直观的呈现。选择特定的时间段,还能回溯某段时间中响应的数据体现。

    二、内容分析

    内容分析包括文本分析,图片分析和视频分析。头条一开始主要做资讯,今天我们主要讲一下文本分析。文本分析在推荐系统中一个很重要的作用是用户兴趣建模。没有内容及文本标签,无法得到用户兴趣标签。另一方面,文本内容的标签可以直接帮助推荐特征。

    三、用户标签

    内容分析和用户标签是推荐系统的两大基石。内容分析涉及到机器学习的内容多一些,相比而言,用户标签工程挑战更大。

    今日头条常用的用户标签包括用户感兴趣的类别和主题、关键词、来源、基于兴趣的用户聚类以及各种垂直兴趣特征(车型,体育球队,股票等)。还有性别、年龄、地点等信息。性别信息通过用户第三方社交账号登录得到。

    还有用户的年龄信息通常由模型预测,通过不同机型、阅读的时间分布等预估。常驻地点来自用户授权访问位置信息,在位置信息的基础上通过传统聚类的方法拿到常驻点。常驻点结合其他信息,可以推测用户的工作地点、出差地点、旅游地点。这些用户标签非常有助于推荐。

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