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头条搜索vs百度搜索,我拿它们对比后发现……

发布时间:2021-07-20 21:06 编辑作者:yaoren 文章来源:鹿鼎平台登录账号


[导读]: 移动互联网在发展,微博、微信等社交平台的用户越来越多,人们获取新闻的渠道越来越多。新闻对于人们的日常生活而言非常重要,目前国内97.4%的手机新闻用户每天都会通过手机中

        移动互联网在发展,微博、微信等社交平台的用户越来越多,人们获取新闻的渠道越来越多。新闻对于人们的日常生活而言非常重要,目前国内97.4%的手机新闻用户每天都会通过手机中的客户端查阅新闻。用户户除了了解最新资讯的需求外,还衍生出了娱乐、社交、分享、个性化等的需求。个性化订阅、碎片化、场景化、内容聚合等形式已经成为了新闻类客户端的发展趋势。


 

  根据2021年5月份信息流月活排行榜来看:前30名当中,在移动APP字节跳动占据的流量份额还是相当可观的。

  根据2021年6月份综合资讯类平台的数据得出:今日头条的用户使用量也只在腾讯之下,而且是31-35岁年龄阶段最为常用的搜索工具之一。

  1、今日头条搜索优化,你可以理解为在今日头条上用关键词搜索结果排名靠前。这和百度搜索引擎优化(百度SEO)是一个意思,都是围绕用户搜索来产生想要的内容。

  2、 说到今日头条搜索,我们指的都是今日头条APP上,其实今日头条PC上,网站:http://www.toutiao.com 并没有开放全网搜索,PC搜索结果也只有站内搜索。

  3、今日头条搜索展示结果说一下,一般头条搜索结果主要分站内和站外。这是不是和我们传统做SEO跟你讲的站内SEO与站外SEO类似。

  头条站内指  比如头条号的内容(类似百家号,其实他比百家号早)、西瓜视频、火山小视频,悟空问答,抖音等;

  头条站外指   站外独立网站,其它平台内容等。头条站外内容来源“抓取”采集例如百度、360等

  今日头条的搜索本质则与百度有很大的不同。它更关心的是搜索出来的结果是否对用户有价值。然后,平台需要根据用户的搜索关键词来判断哪些内容会被使用。此外,的显示并不像百度那样直接显示在搜索结果中,而是显示在搜索结果的末尾。所以从用户体验的角度来看,今日头条更胜一筹。

  首先我们先从三个维度的变量来看待头条SEO主要围绕哪些方面?

  内容

  头条现在已经是一个综合内容平台,图文、视频、UGC小视频、问答、微头条,每种内容有很多自己的特征,需要考虑怎样提取不同内容类型的特征做好推荐。

  环境特征

  这是移动互联网时代推荐的特点,用户随时随地移动,在工作场合、通勤、旅游等不同的场景,信息偏好有所偏移。

  用户特征

  包括各种兴趣标签,职业、年龄、性别等,还有很多模型刻画出的隐式用户兴趣等。

  结合三方面的维度,会给出一个预估,即推测推荐内容在这一场景下对这一用户是否合适。既然现在今日头条要做搜索引擎,那在搜索引擎中必不可少的SEO,今日头条也可以做吗?

  答案是当然是可以的。


 

  头条SEO指的是在今日头条搜索引擎上用关键词搜索结果排名靠前。

  对于SEO,不管搜索引擎平台如何变化,一些核心的原则是不会变的。既然搜索引擎就是为用户提供有价值内容的检索工具,那么SEO搜索基于这个核心的操作规则是不会变的。
 


 

  围绕这两个核心点:一是了解头条搜索引擎排名的原则,二是做好内容。看到这两个核心点,是不是觉得和百度的以及其他的搜索引擎有点类似呢。

  一、今日头条热关键词度指数分析

  头条指数“根据今日头条热度指数模型,将用户的阅读、分享、评论等举动的数量加权求和得出响应的事件、文章或关键词的热度值”,考虑了用户的多种举动,它具有辅助创作、舆情分析和精准三个重要作用,目前的头条指数的更新是按照小时更新的,相对微信而言更及时,同时还能够提供数据下载。

  除了热度,头条指数还提供用户画像的分析功能。对相关关键词匹配的人群,包括性别、年龄、地域、爱好都有直观的呈现。选择特定的时间段,还能回溯某段时间中响应的数据体现。

  二、内容分析

  内容分析包括文本分析,图片分析和视频分析。头条一开始主要做资讯,今天我们主要讲一下文本分析。文本分析在推荐系统中一个很重要的作用是用户兴趣建模。没有内容及文本标签,无法得到用户兴趣标签。另一方面,文本内容的标签可以直接帮助推荐特征。

  三、用户标签

  内容分析和用户标签是推荐系统的两大基石。内容分析涉及到机器学习的内容多一些,相比而言,用户标签工程挑战更大。

  今日头条常用的用户标签包括用户感兴趣的类别和主题、关键词、来源、基于兴趣的用户聚类以及各种垂直兴趣特征(车型,体育球队,股票等)。还有性别、年龄、地点等信息。性别信息通过用户第三方社交账号登录得到。

  还有用户的年龄信息通常由模型预测,通过不同机型、阅读的时间分布等预估。常驻地点来自用户授权访问位置信息,在位置信息的基础上通过传统聚类的方法拿到常驻点。常驻点结合其他信息,可以推测用户的工作地点、出差地点、旅游地点。这些用户标签非常有助于推荐。

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