1704849820
1704849821
从信息搜索到内容推荐，是一种进化。
1704849822
1704849823
从免费内容到知识付费，是一种进化。
1704849824
1704849825
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。
1704849826
1704849827
每一次进化，都会引发一群人的自问：跟得上吗？会掉队吗？
1704849828
1704849829
处于焦虑中的，不光有创作者，亦有平台。
1704849830
1704849831
载体迭代，比快更快。
1704849832
1704849833
分发迭代，比快更快。
1704849834
1704849835
与其焦虑，不如逐浪。
1704849836
1704849837
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。
1704849838
1704849839
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。
1704849840
1704849841
它可能是错的，但一定是干的，一定是真的。
1704849842
1704849843
感谢你的阅读。
1704849844
1704849845
祝好！
1704849846
1704849847
闫泽华
1704849848
1704849849
1704849850
1704849851
1704849853
内容算法：把内容变成价值的效率系统 引言
1704849854
1704849855
也许，你的生活中曾有过这样的场景：在上下班拥挤的地铁中打开资讯应用查看新闻或逸事，午休时间拿出手机登录淘宝想要剁手买买买，坐在家中在大众点评上搜寻周末的美食聚餐去处……这一个个生活中再普通不过的场景，其实都早已处在推荐系统的掌控中：
1704849856
1704849857
• 内容推荐，将用户感兴趣的话题和内容呈现在用户的眼前，你看到的是明星逸事，我看到的是影片点评。
1704849858
1704849859
• 购物推荐，根据用户的风格和偏好进行商品推介，你看到的是潮流高跟鞋，我看到的是复古马丁靴。
1704849860
1704849861
• 美食推荐，结合用户的口味和住址推荐食肆去处，你看到的是日式寿喜锅，我看到的是重庆九宫格。
1704849862
1704849863
我们在同一时间打开了同一个应用，选择了同样的频道，甚至输入了同样的搜索词，但投其所好的结果让我们与自己更感兴趣的信息相遇。
1704849864
1704849865
这，就是推荐的力量！
1704849866
1704849867
科技赋予的神力让个体价值前所未有地凸显了出来：个性化的推荐让人们不再被热点围绕、不再被排行榜左右，而是享受足够定制化的信息集合——资讯新闻、服饰妆容、饮食偏好，以及一个个让自己成为独一无二的个体的理由。
1704849868
1704849869
推荐是什么？
[
上一页 ]
[ :1.70484982e+09 ]
[
下一页 ]