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seo优化正在从自然搜索时代向REO时代转移

作者:本站 来源:本站 日期:2018-11-14 10:03:37 人气:1

seo优化正在从自然搜索时代向REO时代转移

在互联网发展到今天,移动端已经成为互联网主流的入口,现在PC端和5年前的流量就是天壤之别,PC端的没落是互联网的低潮还是用户的搜索习惯发生变化,作为一个非资深的seo优化er,对曾经带给我人生变化的这个行业我还是充满感谢和热爱的。没有赶上那个井喷的时代,或者说井喷时代的我,没有机缘接触到这一行。

 现在,seo优化因为太过成熟,所以没落。另外过去seo优化依托的主体-百度,在去年魏则西事件之后爆发了全面信任危机,使其转化率不断走低。让seo优化这个行业前景越发黯淡。

 不过,又一波红利来了。它叫REO,recommendation engine optimization,推荐引擎优化。前些天就接触到这一概念了,没引起警觉,感觉是大拿们故弄玄虚,生造概念。刚刷头条,再次遇到,有种小触电的感觉。年头,百度董事长李彦宏都已开始重新布局内容。由主动式向推荐式转型。正说明了网民对内容需求和信息获取行为的重大转变。

推荐引擎

作为一个REO的初学者,边学习边普及知识。

人工智能,机器学习,内容方面必然向机器理解人的方向加速转移。大多数时候人对自己的需求是不明朗的,这正是推荐引擎所要填补的传统搜索引擎的空白。

什么是推荐引擎?

推荐引擎,是主动发现用户当前或潜在需求,并主动推送信息给用户的信息网络。

具体来说,推荐引擎综合利用用户的行为、属性,对象的属性、内容、分类,以及用户之间的社交关系等等,挖掘用户的喜好和需求,主动向用户推荐其感兴趣或者需要的对象。

推荐引擎如何工作?

具体算法咱们不得而知。但从常识来看,算法离不开内容,用户行为,用户社交关系,以及账号主体行为。

内容质量高低可分整个互联网中的重复度,库中同类信息的数量,字数,排版,热度等对用户有价值的纬度。这一块有待深入观察,就我现在的印象,推荐因素更多基于用户行为,比如点击,阅读,停留时间等。

说到这,更有兴趣花点时间研究下这个推荐算法了。

用户行为,可见的纬度除了上一段提到的三个,还有同时在线率,页面点击次数,页面相关信息搜索次数,评论量,评论比,分享量,分享比,收藏量,收藏比,评论的点赞量,活跃度,等,如果挖掘,用户行为可以多达上百上千种细分纬度。这是我从数据中国受到的启发。

而用户关系,这个我能想到的包括微信绑定登陆,手机登陆,微博等三方账号登陆后,可与对应平台合作共享它们的社交数据,或者购买对应商业接口,挖掘社交关系,从而完善推荐算法。我能想到的是,比如A看头条,头条得到该读者的微信社交圈,而B也恰好看头条是A的朋友。推荐的广告被A点击是否同时可对A做更多推送呢?也许,这只是一个不恰当的假设场景,我想口碑的效应在推荐算法中未必不被考虑。

账号主体,类似于百度竞价的账号质量度,或者seo优化中的网站整体质量评分。这个纬度一方面体现对创作者的鼓励或惩罚,一方面可站在机器角度通过对账号历史表现,包括文章被推荐率,违规率,原创度等等一系列的指标更准确的将相对有限的曝光资源给与真正有相应推荐价值的文章,视频。这个纬度不可或缺。这跟搜索引擎的排名纬度无比繁杂一样,要做到尽可能精准,智能化,所有有价值的纬度都是有必要放进加权算法中去的。这就不能不提到机器学习了,所以我可以肯定的是头条或者任何推荐引擎的算法随时都有不同,这依据的就是海量用户数据直接导致的机器学习模型的进化。每一刻的进化尽管小,但无时不在改变。突然有点佩服达尔文的进化论了,机器向人工进化的过程居然也被它几百年前言中。 

对于研究REO并实践的人来说,跟seo优化一样,拿数据说话,总结出若干推荐因素。不仅有功于大众,对自己更是好处良多,君不见一个seo优化诞生了一批先驱,大咖,闷声发大财者。REO有这个潜力。

下面是红客seo优化总结出的几条,详细解说略去,加上上文我罗列出的若干因素,勉强结束此文。初学者,有待更进一步研究学习实践。我有个头条号,企业号,正好作为实验场,积累经验和数据,不定期更新到该公众号。

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