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              發布時間:2021-01-20 02:14  










              “內容疲勞”不是個新鮮的術語。隨著用戶注意力資源日漸成為稀缺商品,資訊產品正越來越體會到內容疲勞帶來的無力感。據統計,普通用戶平均每天在數字媒體上花費5. 9 小時,盡管這已經是個不低的數字,但是他們仍然沒有足夠的時間瀏覽、參與各種內容。而與此形成對比的是,今年大約有57%的B2C營銷機構計劃比去年投入更多的內容營銷預算。這兩種變化意味著對用戶的關注和爭奪將日益激勵。如何應對用戶的內容疲勞?更多的增加與用戶的聯系?在內容不斷垂直細分的背景下,泛泛的通用內容已經喪失了吸引力,建立更細顆粒度的內容捕獲更細分的用戶群體才是正道。在這里,數據科學可以發揮強大的作用,讓運營者更深入的掌握用戶需求,網站主頁制作,提供戳中他們細微痛感的產品。

              提供超個性化內容推薦機器學習作為數據科學的一個子集,可實現很獨特的個性化。尤其是,當更多的數據進入系統時,機器語言驅動的系統將隨著他們的數據學習變得更加精準。在當前,人們意識到讓渡一些個人隱私能夠提升自己獲得的服務質量,這些個人數據就越容易從用戶手中獲取而來。根據Salesforce的 2018 年營銷狀況報告顯示,79%的消費者愿意分享個人數據從而參與場景互動;88%的人愿意為了個性化服務而提供個人數據。近,瑞士媒體NZZ結束了和谷歌新聞數字計劃一起開發的個性化新聞APP的驗收測試。基于測驗數據,他們增添了幾種分法內容的工具:個性化內容策劃。所有基于個人或編輯相關性的新聞流,單頁網站制作,就像是個人新聞伴侶或者個人化新聞通訊;基于組的自動化內容管理。例如,seo網站制作,以特定的興趣小組為基礎進行內容策劃,或者基于特定地理位置;基于主題的自動化內容管理。自定義內容列表和新聞簡報由特定主題生成,荊門網站制作,這些特定主題又取決于用戶的已知選項;基于場景的自動化內容管理。例如,在通勤時間段推薦適合該場景的文章。


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