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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

达观智能推荐助力网络文学发展,提升平台运营数据

近年来,我国网络文学蓬勃发展,无论是用户量还是小说出版量,都迎来一大波增长,众多商业机构入局,加速这一进程并逐步向海外发展。

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网络文学蓬勃发展,机遇与挑战并重

研究显示,2020年我国网络文学用户规模达4.6亿,如此高速的增长催生了众多的服务厂商和庞大的市场规模。以阅文集团、咪咕阅读、番茄小说等为代表的免费小说平台自2018年来争相发力,逐渐形成以“流量引流+免费内容增加留存+广告变现”的新运营模式。行业市场规模持续增长,2020年达268.1亿元,同比增长24.5%。

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资料来源:前瞻研究院

然而,网络文学快速发展之际,也面临着许多挑战。

  • 爆款作品与平台风格不符,与用户需求不匹配。目前格局下,网络文学平台的出圈大多依靠爆款作品及王牌作者,但不同平台的风格和用户偏好不同,二者结合才能更好地打造爆款。
  • 单个作品无法保证用户的持续活跃用户留存决定平台的长期发展和盈利能力,仅凭单个作品的吸引无法保证用户粘性,还依赖平台其它高质量的作品推荐。对用户进行个性化精准运营,推荐满足用户喜好的作品,才能更好地提升留存率。
  • 内容审核耗费大量人力物力,成本较高。网络文学作品的爆炸式增长必然伴随着作品的参差不齐,就行业监管和自身内容质量把控而言,如何在第一时间识别和下架涉黄、不文明、血腥暴力等作品显得至关重要。

达观智能推荐助力网络文学发展

达观智能推荐系统针对上述痛点对网络文学进行了深入分析,助力企业提升用户活跃率、留存率和转化率,细分为以下五部分。

一、结合产品定位,调整推荐策略
平台特质不一,需要分析产品定位来制定和调整推荐策略,如推荐时考虑内容、用户群体、收费模式或关注指标等因素。
1、根据读者群体的偏好制定推荐策略

对于读者群体比较稳定的APP,可以考虑降低性别因素的影响,而对于性别分布较为均衡的APP,则需要重点考虑性别因素。以晋江网、起点文学为例,晋江网女性读者居多,主打言情和耽美类型的小说;而起点文学男性读者偏多,内容则主打玄幻和武侠。

2、关注效果指标进行针对性策略调整

针对不同的收费模式,不同的平台关注的效果指标也有所不同。达观智能推荐深度挖掘读者的购买行为和收费章节信息,帮助提升效果,例如对于关注时长的APP,更侧重于深度阅读的行为分析。

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图 产品定位调整推荐策略

二、多维度分析作品属性,灵活调配推荐算法
1、分析作品静态信息

作品的静态信息包含如类别、标签、作者、标题、是否收费、是否完结等,达观数据可基于以上数据进行智能化推荐,如:

  • 新作品优先曝光:对平台新发布的作品进行推荐,挖掘部分新作品和培养新作者。
  • 构建作者图谱,进行关联作品推荐。达观基于自研的NLP自然语言处理技术可构建物品画像,当读者对于部分作品感兴趣,可推荐该作者的其他作品。
2、分析用户动态信息

动态信息即用户的行为信息,如点击、收藏、阅读、充值、评论等,可分析用户的行为特点和偏好,如对用户点击数量较多的同类别、同题材、同作者作品进行推荐。

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图 多维度分析作品属性,灵活调配推荐算法

三、全方位考虑作者类别,制定推荐方案
基于以往同领域的服务经验,达观智能推荐将作者分为三类:

1、王牌作者,即平台的明星作者。达观智能推荐可优先推荐王牌作者的作品,此类多为热门作品,可最大程度提升用户粘性。另外,若设专区展示,也可进行热门作者的推荐。

2、普通签约作者,即平台的腰部作者,可加大推荐权重,给予一定的支持。根据历史作品的点击数据可反馈作品的受欢迎程度,扩大推荐流量,培养一部分腰部作者成为王牌作者。

3、新晋作者。对于新晋作者可进行小流量试探,使其排序靠前,若数据反馈好则可按情况提高其作品曝光量,避免造成作者流失的问题。

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图 新晋作者、签约作者、王牌作者全方位考虑

四、读者分析
达观智能推荐将读者分为新读者&老读者、付费读者&免费、读者进行推荐策略的制定。1、针对无用户数据的新读者可采用冷启动算法,结合热门榜单数据进行推荐,而对于有用户数据的读者则可根据静态信息进行推荐,如对女生推荐的作品偏言情向。

2、针对付费用户可选择性地优先推荐高质量内容,利用用户画像分析,更精细化地运营。而对于未付费用户,在策略上将更偏重转化引导,分析读者的长期偏好,推荐可能喜欢的作品,同时根据相似读者的偏好进行协同过滤推荐

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图 “读者”分析

五、内容审核
达观数据拥有自研的NLP自然语言处理技术,文本审核功能可自动判别内容是否政治违规和情色违规,同时给出违规的严重程度。在作品量井喷时,单纯依靠人工审核已很难满足行业需求,引入达观的文本审核技术,对于作品的封禁和上架管理将大大节省人力和提升效率。

目前,在网络文学行业,达观智能推荐系统已服务过磨铁文学、微鲤书籍、刺猬猫等企业。在客户服务过程中,达观根据平台特性和业务需求不断优化推荐效果,从测试、优化到维护,提供全方位服务。

除此之外,达观智能推荐还广泛服务于金融、传媒、政企、零售、互联网等行业,在各行各业都有丰富的积累和实践经验,助力企业实施精准化运营和提升用户体验。