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达观愿与业内同行分享 助力各企业在大数据浪潮来临之际一起破浪前行

达观数据智能推荐重大升级,业界最全的人工配置推荐规则库,助力企业精细化运营

当下处于信息爆炸的时代,快速帮助用户从海量信息中找到其感兴趣的内容,是很多产品需要考虑的问题。训练机器算法进行推荐和运营编辑这两件事不是二元对立,两者可相互成就,经过运营编辑的推荐结果,可给用户带来更好的体验,实现更快的转化及更高的收益。

通过算法进行推荐时,如何通过规则配置干预推荐结果,是很多企业需要考虑的问题。达观智能推荐基于上千家客户的服务经验,融合对不同行业场景的深度理解,沉淀了物品固定展示、封禁、多样性等不同维度的运营规则,首次支持运营人员调控推荐结果,实现快速上线运营需求。下面将从不同维度介绍达观智能推荐中的运营规则。

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亮点功能一:物品固定展示

运营人员想要在推荐结果中强推一些物品,放在什么位置效果最好?如何实现快速调整物品及其位置,以达到更好的用户体验,越来越成为运营人员的刚需。达观智能推荐基于这一需求,通过物品固定项展示,满足运营人员干预推荐结果,实现自由推荐物品。

物品固定展示有以下几个应用场景:

  • 在物品数量较少时,经人工判断,将某些质量较高的物品通过固定展示推荐给用户,提升产品调性,吸引更多用户群;
  • 在物品数量较多时,若想扩大实时热点新闻(如:总书记两会关键词:人民)的曝光量,可以通过固定展示强制推荐给用户;
  • 在新物品冷启动阶段,经运营判断后的高质量物品通过固定展示规则强制曝光给用户,积累反馈数据,快速度过冷启动阶段;
  • 从变现的角度来看,可以实现将广告内容插入推荐结果中,提升曝光促进转化。

亮点功能二:标题相似过滤 

在小说、资讯、电商等文本内容较多的场景下,客户可能对接多个内容管理平台,对字段内容进行编辑后就会触发一次新的上报,出现两篇内容完全一致的物品,推荐的唯一标识却不同,为了避免相同结果接连出现,达观依靠领先的自研文本处理技术实现文本分词,判断文本内容的相似度,可过滤内容完全一致的物品,优化推荐结果。

基于长时间对上百家客户的服务经验,发现标题相似度过滤的应用场景还有很多,如:

  • 信息总量过大时,用户滑动速度往往很快,标题的相似度过高可能会造成不好的用户体验;
  • 物品字段信息不全时,可能会影响内容去重或多样性原则,可借助文本分析不同内容间的相似度,过滤掉相似度过高的内容。

因此将标题相似过滤整合进产品中,助力编辑运营等不同角色的人员可视化设置标题最大相似度,超过数值的内容将会被自动过滤,提升用户体验。

亮点功能三:结果多样性配置

个性化智能推荐算法可以精确计算出用户的偏好,用户越喜欢什么越推什么,也就是我们常说的「马太效应」。为了避免类似情况引入运营规则,在覆盖用户偏好的同时配置结果的多样性,以便及时捕捉用户偏好的变化。

适用物品多样性配置的场景很常见,如:

  • 资讯场景下,编辑人员可从作者、标签、类别等不同维度对推荐结果进行打散,避免同一内容连续出现的情况;
  • 电商场景下,运营人员可限制不同类目、标签或发布者的多样性粒度,实现推荐结果的多样性;
  • 理财场景下,业务经理可以通过设置不同内容的比例,控制结果中不同内容的数量。
除此外,达观智能推荐还支持时效性控制、物品频次设置、标签规则匹配及自定义推荐集等。支持运营人员以无代码的形式可视化多维度干预推荐结果,提升推荐系统的自主操作性的同时兼顾用户体验,全面提升访问量、停留时长、新用户数、企业收益等核心业务指标。

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目前达观智能推荐已经成功服务媒体、银行、广电、电商、金融、视频、社交等多个行业,涵盖陕西广电、浙江广电、江苏广电、深圳广电、东莞广电、招商银行、浦发银行、民生银行、江苏银行、宁波银行、浙江农信、中国移动、长虹、安利、人民网、四川日报、广而告之、澎湃、虎扑识货、英语趣配音、Wifi万能钥匙等近百家各行业龙头企业。