导语

  

    闫泽华著的《内容算法（把内容变成价值的效率系统）（精）》，作者闫泽华曾是今日头条资深产品经理，经历了头条视频和粉丝业务快速增长的全过程；同时，作者也在简书、知乎等平台进行内容创作，其经验囊括了内容从创作到变现的全链条。依托自己的相关经验，作者通过大量生动的案例讲述了什么是推荐引擎，分析了当下主流的推荐算法及其利弊，填补了国内图书市场算法与内容推荐分发科普书的空白。

内容提要

  

    随着国民总时间概念的兴起，互联网巨头纷纷布局内容行业，以争夺用户时间。作为内容生产者主力的各类自媒体也如雨后春笋般涌现，在内容创作、内容变现等方面做得风生水起。与此同时，基于算法的内容推荐分发技术得到了越来越广泛的应用。今天，至少有4亿中国人通过算法获取内容，国内创作者群体半数以上流量来自内容推荐系统。
    通过算法实现的推荐技术基于用户历史数据和行为，推测用户意图，推荐合适的商品和内容给终端用户，显著提高了用户的点击率和留存率。随着用户的个性价值越来越被重视，内容推荐分发技术势必会得到更普遍的应用。
    内容行业资深从业者、今日头条前资深产品经理闫泽华，在闫泽华著的《内容算法（把内容变成价值的效率系统）（精）》一书中，通过大量生动的案例，图文并茂、深入浅出地分析了当下主流的推荐算法及其利弊，介绍了推荐分发系统相关的知识，同时对自媒体如何实现优质作品最大化传播以及自媒体数据分析、运营与变现等进行了深入解读，有内容、有深度、有态度，无难度。
    对于已经开始或希望从业于内容推荐领域的产品经理，或是期待从内容平台获得更多红利的媒体人，本书不容错过。

    闫泽华，现任BOSS直聘策略产品负责人。前知乎职业教育负责人、会员产品负责人，字节跳动高级产品经理。累计举行讲座、培训百余场，帮助上万名大学生解决定位、择业、就业、成长难题。

推荐序
自序
引言
Part 01  关于内容推荐
  走近内容推荐
    推荐系统架构初探
    YouTube和Netflix推荐架构参考
    基于推荐架构的优化启示
  推荐的起点：断物识人
    断物
    识人
  推荐算法：物以类聚，人以群分
    物以类聚：基于内容属性的相似性推荐
    人以群分：基于用户行为的协同过滤
  从算法到应用
    场景划分
    推荐系统评估指标
  连接内容与人
    冷启动
    兴趣探索
    自媒体与平台
  常见的推荐问题
    推荐重复
    推荐密集
    易反感内容
    时空限定内容
  带着偏见看推荐
    信息茧房
    推荐会导致Low？
    编辑、算法与社交，三分天下？
  面对推荐系统
    人机大战：效率与目标之争
    数据分析驱动产品迭代
    个性化的好与好的个性化
Part 02  关于自媒体
  好内容为什么没人看
  自媒体的数据分析
    他山之石：BuzzFeed简介
    内容阅读分析
    粉丝增长分析
  自媒体运营
    内容快销：标题党的二三事
    推荐平台优化：从SEO到REO
    粉丝运营：新时代的新问题
    全平台运营：从小作坊到MCN
  自媒体变现
    变现入门：平台分成
    广告变现：品牌的溢价
    自营电商：隔行如隔山
  内容付费
    缘何付费，规模几何
    内容付费平台展望