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    頭條搜索vs百度搜索,我拿它們對比后發現……

    發布時間:2021-07-20 編輯作者:yaoren 文章來源:耀仁網絡


    [導讀]: 移動互聯網在發展,微博、微信等社交平臺的用戶越來越多,人們獲取新聞的渠道越來越多。新聞對于人們的日常生活而言非常重要,目...

            移動互聯網在發展,微博、微信等社交平臺的用戶越來越多,人們獲取新聞的渠道越來越多。新聞對于人們的日常生活而言非常重要,目前國內97.4%的手機新聞用戶每天都會通過手機中的客戶端查閱新聞。用戶戶除了了解最新資訊的需求外,還衍生出了娛樂、社交、分享、個性化等的需求。個性化訂閱、碎片化、場景化、內容聚合等形式已經成為了新聞類客戶端的發展趨勢。


     

      根據2021年5月份信息流月活排行榜來看:前30名當中,在移動APP字節跳動占據的流量份額還是相當可觀的。

      根據2021年6月份綜合資訊類平臺的數據得出:今日頭條的用戶使用量也只在騰訊之下,而且是31-35歲年齡階段最為常用的搜索工具之一。

      1、今日頭條搜索優化,你可以理解為在今日頭條上用關鍵詞搜索結果排名靠前。這和百度搜索引擎優化(百度SEO)是一個意思,都是圍繞用戶搜索來產生想要的內容。

      2、 說到今日頭條搜索,我們指的都是今日頭條APP上,其實今日頭條PC上,網站:http://www.toutiao.com 并沒有開放全網搜索,PC搜索結果也只有站內搜索。

      3、今日頭條搜索展示結果說一下,一般頭條搜索結果主要分站內和站外。這是不是和我們傳統做SEO跟你講的站內SEO與站外SEO類似。

      頭條站內指  比如頭條號的內容(類似百家號,其實他比百家號早)、西瓜視頻、火山小視頻,悟空問答,抖音等;

      頭條站外指   站外獨立網站,其它平臺內容等。頭條站外內容來源“抓取”采集例如百度、360等

      今日頭條的搜索本質則與百度有很大的不同。它更關心的是搜索出來的結果是否對用戶有價值。然后,平臺需要根據用戶的搜索關鍵詞來判斷哪些內容會被使用。此外,廣告的顯示并不像百度那樣直接顯示在搜索結果中,而是顯示在搜索結果的末尾。所以從用戶體驗的角度來看,今日頭條更勝一籌。

      首先我們先從三個維度的變量來看待頭條SEO主要圍繞哪些方面?

      內容

      頭條現在已經是一個綜合內容平臺,圖文、視頻、UGC小視頻、問答、微頭條,每種內容有很多自己的特征,需要考慮怎樣提取不同內容類型的特征做好推薦。

      環境特征

      這是移動互聯網時代推薦的特點,用戶隨時隨地移動,在工作場合、通勤、旅游等不同的場景,信息偏好有所偏移。

      用戶特征

      包括各種興趣標簽,職業、年齡、性別等,還有很多模型刻畫出的隱式用戶興趣等。

      結合三方面的維度,會給出一個預估,即推測推薦內容在這一場景下對這一用戶是否合適。既然現在今日頭條要做搜索引擎,那在搜索引擎中必不可少的SEO,今日頭條也可以做嗎?

      答案是當然是可以的。


     

      頭條SEO指的是在今日頭條搜索引擎上用關鍵詞搜索結果排名靠前。

      對于SEO,不管搜索引擎平臺如何變化,一些核心的原則是不會變的。既然搜索引擎就是為用戶提供有價值內容的檢索工具,那么SEO搜索營銷基于這個核心的操作規則是不會變的。
     


     

      圍繞這兩個核心點:一是了解頭條搜索引擎排名的原則,二是做好內容?吹竭@兩個核心點,是不是覺得和百度的以及其他的搜索引擎有點類似呢。

      一、今日頭條熱關鍵詞度指數分析

      頭條指數“根據今日頭條熱度指數模型,將用戶的閱讀、分享、評論等舉動的數量加權求和得出響應的事件、文章或關鍵詞的熱度值”,考慮了用戶的多種舉動,它具有輔助創作、輿情分析和精準營銷三個重要作用,目前的頭條指數的更新是按照小時更新的,相對微信而言更及時,同時還能夠提供數據下載。

      除了熱度,頭條指數還提供用戶畫像的分析功能。對相關關鍵詞匹配的人群,包括性別、年齡、地域、愛好都有直觀的呈現。選擇特定的時間段,還能回溯某段時間中響應的數據體現。

      二、內容分析

      內容分析包括文本分析,圖片分析和視頻分析。頭條一開始主要做資訊,今天我們主要講一下文本分析。文本分析在推薦系統中一個很重要的作用是用戶興趣建模。沒有內容及文本標簽,無法得到用戶興趣標簽。另一方面,文本內容的標簽可以直接幫助推薦特征。

      三、用戶標簽

      內容分析和用戶標簽是推薦系統的兩大基石。內容分析涉及到機器學習的內容多一些,相比而言,用戶標簽工程挑戰更大。

      今日頭條常用的用戶標簽包括用戶感興趣的類別和主題、關鍵詞、來源、基于興趣的用戶聚類以及各種垂直興趣特征(車型,體育球隊,股票等)。還有性別、年齡、地點等信息。性別信息通過用戶第三方社交賬號登錄得到。

      還有用戶的年齡信息通常由模型預測,通過不同機型、閱讀的時間分布等預估。常駐地點來自用戶授權訪問位置信息,在位置信息的基礎上通過傳統聚類的方法拿到常駐點。常駐點結合其他信息,可以推測用戶的工作地點、出差地點、旅游地點。這些用戶標簽非常有助于推薦。

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