学学记录|UGC、PGC、OGC概念、例子和涉嫌和界别

2019-11-04 作者:新闻   |   浏览(162)

    像网易新闻客户端、百度新闻客户端,需要新闻内容丰富和接地气、并且要及时性与公信力;

1.Mp.weixin.qq.com. (2017).为啥一直在说,UGC、PGC、OGC?. [online] Available at: [Accessed 8 Jul. 2017].

    1.2个性化推荐的5个要素?

OGC:Occupationally-generated Content,品牌生产内容。是指有一定知识和专业背景的行业人士生产内容,并且这些人士会采取相应的报酬

    基于这种分析,当你想提高转化率或者使用户感到开心的时候,你可以决定在何时和发送什么内容给特定的客户。试想,当用户的旧牛仔裤已经快报废的时候,刚好收到一条促销信息,这是件多么令人兴奋的事情。客户会对你的个性化推送和及时性留下深刻的印象。

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    这种方法可以推荐一些内容上差异较大但是又是用户感兴趣的物品,很好的支持用户发现潜在的兴趣偏好。也不需要领域知识,并且随着时间推移性能提高。但是也存在无法向新用户推荐的问题,系统刚刚开始时推荐质可能较量差。协同过滤成本很高且实现起来相对复杂。

例子:企业的官网,内容靠员工只愿进行采写,生产出来供用户浏览。

    像喜马拉雅电台、蜻蜓FM、考拉FM等电台类app需要更多高质量的PGC内容,以及质量管控的UGC;

PGC型平台例子:优酷、土豆。

    4.2推荐内容的属性

PGC: Professionally-generated Content,加拿大28开奖结果,专业生产内容。是泛指内容个性化、视角多元化、传播民主化、社会关系虚拟化。

    属于主观行为。用户需要去主观判断和选择,行为相对比较“重”,导致体验不好。(成本高,即系需要花费精力去搜索、筛选排除,才能得到真正感兴趣的内容,并且不会动态根据用户的兴趣变化而变化);

UGC型平台例子:微博、朋友圈、知乎、豆瓣。(即用户通过自己的关注列表行程各自 的信息流,内容上用户自己生产自己消费。)

     电商行业也常常会使用到基于关联规则的推荐。即以关联规则为基础,把已购商品作为规则头,规则体为推荐对象。比如,你购买了羽毛球拍,那我相应的会向你推荐羽毛球周边用品。关联规则挖掘可以发现不同商品在销售过程中的相关性,提供相关商品的快速链接可以刺激其他产品的销售,也可以给购物经验丰富的用户提供更好的体验。

2.Mp.weixin.qq.com. (2017).分析 | 从短视频出发,浅谈UGC产品的商业价值及设计逻辑. [online] Available at: [Accessed 8 Jul. 2017].

    1.1个性化推荐的定义

REFERENCES:

    3.4协同过滤

另一层是平台,充当内容运营者和内容审查者的角色,有了人气,平台就会越来越大,人气就会越来越旺,反之亦然。

    若6:1:0怎么样呢?感觉也不好,性感美女好看,但我不希望每天早上睁开眼你就给我看性感美女,因为这东西看多了也会厌烦。

关联和区别:

    (二)个性化推荐的作用(电商平台)

UGC:  User-generated Content 用户生产内容。是指用户将自己原创的内容通过互联网进行展示或者给其他用户。它是一种以Web2.0概念而新兴的方式,现在由原来的以下载为主变成下载和上传并重。

    个性化涉及的五个要素:生产者、内容、消费平台、消费者、反馈。

如平台媒体的记者,编辑,既有新闻的专业背景,也有写稿为职业领取报酬。

(四)个性化推荐常见的问题与建议(用户角度)

1.UGC和PGC的区别,有无专业的学识、资质,在所共享内容的领域具有一定的知识背景和工作资历。

    (一)什么是个性化推荐?

一层是用户,即内容贡献者。

(三)个性化推荐的方式(电商平台)

概念&例子:

    废话不说,先上目录,再上干货。

UGC有层组织关系,分别如下:

   1.促使浏览者转购买者

而现在视频网站上的热门内容,一定都是PGC。UGC只会是平台内容的“肥料”,平台方和投资人接触的时候一般会说自己有多少条内容,而不会说有多少优质内容。

   1.基于用户随时间变化的活跃性推荐

2.PGC和OGC的区别,是以是否有报酬作为边界。PGC出于爱好,OGC是职业为前提,创作内容属于职务行为。

    随着电子商务规模的不断扩大,商品个数和种类快速增长,用户需要花费大量的时间、精力才能找到自己想买的商品。尤其移动端互联网是当下趋势,可用户在移动端显得很没有“耐心”,体验会更不好。因此,给用户推荐个性化的内容,在短时间内抓住用户的”心“,能够帮助用户节省成本,让用户体验更爽。

现在专业的视频网站都采用PGC模式,电商媒体、高端媒体也多采用PGC模式,非UGC模式可以达到。

    如预测用户的移动轨迹和判断用户在当前位置是否有可能进行餐饮购物活动等,同时还要有定量的办法去定义用户之间以及地点之间的相似性。如团购app向用户推荐近处的餐饮购物等等场所;但是,有时候在用户经常出没的地点,譬如工作地点、学校、住家等等进行推荐的效果往往是比较差的,因为用户对于这些地点比系统还熟悉,而且很难想象用户在上下班的路上会有特别地情致购物或者进餐。实际上可以预测的时空信息往往是商业价值比较低的,而用户在吃饭时间去了一个平常不太去的地方,往往有更大的可能是和朋友聚会就餐。这就要求系统更加智能,能够对用户当前行为所蕴含的信息量进行估计(要同时考虑时间和空间),并且在信息量充分大的时候进行推荐。

3.UGC和OGC是没有交集的,在一个平台上,用户和提供商总是相对的,两者之间,即是平台用户又是供应商的角色可能有,但是属于极少群体。

   4.4 用户朋友、社会推荐

    像爱奇艺、优酷、乐视等视频类app需要更齐全更优质的视频节目;

    2.2电商侧

    2.提高商品交叉销售能力

    近因(Recency):客户最近一次购买是如何发生的?

   以UGC为代表的。如各大论坛、博客和微博站点,其内容均由用户自行创作,管理人员只是协调和维护秩序;

    个性化推荐能够在用户购买过程中,向用户提供其他有价值或关联的商品推荐。用户能够从系统提供的推荐列表中,购买自己确实需要但在购买过程中没有想到的商品,从而有效提高电子商务系统的交叉销售。如买手机可推荐其关联商品:移动电源、耳机、手机壳等。

    根据上述个性化推荐的基本信息,反向对比其他非个性化推荐的方式。我所理解的非个性化推荐主要有2种方式。用户订阅搜索、全局热度排名模式。

   对于一个电商平台,个性化推荐的作用应是相对而言,应分为用户侧、电商侧两方面去论述:

   可以是用户担当(UGC); 亦可是由专业人士无偿生产(PGC),若是有偿生产则称为OGC。

    把用户简单地按照位置(地理位置或IP地址),性别,或者婚姻状况来分组。通过这种方式,你可以有效地提高用户对相关广告或促销的响应。很容易就可以做到给女性用户发一则关于胸罩的促销邮件而不发给男性用户,但这样就可以有效地增加与顾客之间的互动。

   1.主动订阅和搜索:

    3.1普通的账户数据

   生产者:

    用户更喜欢来自朋友的推荐而不是被系统“算出来的推荐”。最近有证据显示,朋友推荐也是淘宝商品销售一个非常重要的驱动力量。来自朋友的社会推荐有两方面的效果:一是增加销售(含下载、阅读……),二是在销售后提高用户的评价。当然,在社会推荐方向存在的挑战主要可以分为三类:一是如何利用社会关系提高推荐的精确度,二是如何建立更好的机制以促进社会推荐,三是如何将社会信任关系引入到推荐系统中。社会推荐的效果可能来自于类似口碑传播的社会影响力,也可能是因为朋友之间本来就具有相似的兴趣或者兴趣相投更易成为朋友,对这些不同的潜在因素进行量化区别,也属学术研究的热点之一。

    4.1冷启动问题

    货币价值(Monetary Value):客户通常消费一次会花多少钱?

    如在进行手机个性化阅读推荐的时候,如果曾经的数据显示某个用户只在7点基于用户随时间变化的活跃性推荐。到8点之间有一个小时左右的手机阅读行为(可能是上班时在地铁或者公交车上),那么9点钟发送一个电子书阅读的短信广告就是很不明智的选择。从含时数据中还可以分析出影响用户选择的长期和短期的兴趣,通过将这两种效应分离出来,可以明显提高推荐的精确度。

    深入挖掘用户的场景行为模式,有望提高推荐的效果。譬如说,新用户和老用户具有很不一样的选择模式:一般而言,新用户倾向于选择热门的商品,而老用户对于小众商品关注更多,新用户所选择的商品相似度更高,老用户所选择的商品多样性较高。如一些场景的建议,此处列举2种常见:

    个性化推荐是根据用户的特征和偏好,通过采集、分析和定义其在端上的历史行为,了解用户是什么样的人,行为偏好是什么,分享了什么,产生了那些互动反馈等等,最终理解和得出符合平台规则的用户特征和偏好。从而向用户推荐感兴趣的信息和商品。

    这3个点的分析简称为RFM,是一种可以更详细地了解用户数据的方式。通过这种方式,每一个客户都会拥有一个唯一的RFM值,该值通过如下三个问题来估算:

    消费平台:提供内容供消费者访问的平台。如网站、APP等。

  目  录

    而PGC则在上述两种类型的网站中都有身影,由于其既能共享高质量的内容,同时网站提供商又无  需为此给付报酬,所以OGC站点和UGC站点都很欢迎PGC。

    以OGC为代表的。如各大新闻站点、视频网站,其内容均有内部自行创造和从外部花钱购入版权;

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