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如何设计出能吸引用户访问的网页?

时间:2020-07-18•16:24:36文章来源:吸引用户页面文章作者:引流推广

  今日头条可作为信息流平台之一,现在很多商家都入驻了今日头条,一般商家采用两种推广模式:付费引流和免费引流。

  免费引流其实就只有一个推广位,只能链接一个网址,并且文章中不能带有任何相关的联系方式,相对来说需要长期维护,账号内容深耕、发布有价值的原创文章、问答引流、借助新闻热点、利用短视频引流,通过这几种手段才能更好推广。免费引流更偏向于个人。

  一般来说商家更多的采用付费引流,这样更能快速收获效益。

  今日头条的广告后台分为三个层级:广告组、广告计划、创意。一个广告组下面有多个广告计划,一个广告计划下有多个创意。广告组分为三种类型:应用下载、落地页、文章推广。

  主要由信息流广告+搜索广告,付费的方式有点击,展现、转化,如:

  (1)CPC即点击收费:通过事先设置好关键词出价,如果企业事先不设置,则关键词的点击价格将会与默认计划价格一样,也就是广告被点击了一次所需要的费用,展现不收费。

  (2)CPM即展示收费:展现成本,就是广告展现了N次所需要的费用,这个跟购买的广告次数有关,一般千次曝光一次扣费。

平台推广引流

  (3)CPA:按效果付费。按推广的产品被购买或者被下载,以效果进行收费。

  CPC和CPM两种付费的引流方式可以通过商业关键词匹配定位技术,向有需求的用户展示广告信息,增加点击量,降低用户干扰,更大激发用户主动行为。

  广告受众人群设置从哪些方面考虑?地域定向和性别定向。但是如果是特殊产品,我们可以考虑这方面的定向处理,但是其实大部分产品不需要做这些变化。当然是成本有限的情况下,可以考虑减少付费率高的省市,尽可能降低成本,获取数量更多质量更优质的用户。

  平台根据用户兴趣推荐

  这种平台模式展现点击,能给到用户需求的内容,或是感兴趣的文章视频,这个是比较疑惑的,平台是怎么根据用户的需求而更精准推荐的呢?目前主流的个性化推荐技术主要分为:基于规则的推荐、基于内容过滤的推荐、基于协同过滤的推荐、基于知识的推荐等。

  基于规则的推荐:

  平台推荐规则,基本是每个平台都有自己独立的推荐规则,这也是根据大数据匹配出来的内容,比如今日头条。

  今日头条平台最大的特点就是针对内容的智能算法推荐,所谓智能算法推荐,就是把合适的内容推送给合适的人,平台相当于精准流量分发机器。

  头条号推荐过程是这样的:只要审核通过,机器会首先尝试初始推荐量,头条号指数决定初始推荐量,点击率、阅读完成率、点赞、转发、收藏、评论互动这些行为;如果点击率和阅读完成率高,再进行新一轮更大范围推荐给更多的相似用户,如果减弱到一定程度,推荐过程就结束。

  头条号指数主要由健康度、原创度、活跃度、专业度以及互动度五个维度组成。说简单了就是基于头条号的数据收集进行分析,对入驻头条号进行质量评分,评分高质量好的头条号就能获得大量的推荐量,反之则减少,为了就是做内容质量的品控。

  基于内容过滤的推荐:

  基于内容的推荐是在推荐引擎出现之初应用最为广泛的推荐机制,它的核心思想是根据推荐物品或内容的元数据,发现物品或者内容的相关性,然后基于用户以往的喜好记录,推荐给用户相似的物品。

  比如今日头条看小说,今日头条大数据会将不同的小说内容类型分类。今天我看一篇有关于悬疑侦探方面的内容,之后的几天平台都会给你推荐的是悬疑类型的类似小说,这种基于内容的推荐机制的好处在于它能很好了解建模用户的口味。

  基于协同过滤的推荐:

  基于协同过滤的推荐基本有三种方式:基于用户的协同过滤推荐、基于项目的协同过滤推荐和基于模型的协同过滤推荐。

  1、基于用户的协同过滤推荐

  基于用户的协同过滤推荐的基本原理是,根据所有用户对物品或者信息的偏好,发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群,在一般的应用中是采用计算“K-邻居”的算法;然后,基于这K个邻居的历史偏好信息,为当前用户进行推荐。

  假设用户A喜欢物品A,物品C,用户B喜欢物品B,用户C喜欢物品A,物品C和物品D;从这些用户的历史喜好信息中,我们可以发现用户A和用户C的口味和偏好是比较类似的,同时用户C还喜欢物品D,那么我们可以推断用户A可能也喜欢物品D,因此可以将物品D推荐给用户A。

  2、基于项目的协同过滤推荐

  只是说它使用所有用户对物品或者信息的偏好,发现物品和物品之间的相似度,然后根据用户的历史偏好信息,将类似的物品推荐给用户。

  假设用户A喜欢物品A和物品C,用户B喜欢物品A,物品B和物品C,用户C喜欢物品A,从这些用户的历史喜好可以分析出物品A和物品C是比较类似的,喜欢物品A的人都喜欢物品C,基于这个数据可以推断用户C很有可能也喜欢物品C,所以系统会将物品C推荐给用户C。

  3、基于模型的协同过滤推荐

  基于模型的协同过滤推荐就是基于样本的用户喜好信息,训练一个推荐模型,然后根据实时的用户喜好的信息进行预测,计算推荐。

  基于知识的推荐:

  基于知识的推荐技术是专门解决这类很难在一个产品上获取大量的用户评分信息以及获得推荐的用户不会对这些已经过时的产品产生一个满意的回馈问题的一种新的推荐技术,高度重视知识源,不会存在冷启动的问题,推荐的需求都是被直接引出的。

  总结:以上内容是有关于今日头条信息流平台推广引流模式介绍,和根据用户类型分类推荐机制原理介绍,分享的内容希望有助于伙伴们,期待我们更多有价值内容哦。

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