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收录时间:2014-08-18

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Outbrain:基于内容发现和推荐引擎

Outbrain:基于内容发现和推荐引擎
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Outbrain:基于内容发现和推荐引擎是一家帮助CNN和今日美国等出版商想读者提供广告的创业公司,Outbrain的业务模式是向出版商提供软件,这些软件能向读者发出有关跟进报道的推荐,从而帮助出版商把读者留在自己的网站上。

Outbrain:基于内容发现和推荐引擎

Outbrain总部位于纽约,由联合创始人兼首席执行官亚伦·加莱(Yaron Galai)负责运营,他是一位长期从事广告技术行业的资深人士,创办Outbrain的目的是为博客主和新闻网站提供了一个插件,装上该插件后,每篇博客文章和新闻的最后将出现一个评分界面,读者可以对文章内容进行评分。与此同时,读者也将看到一些个性化的推荐其阅读的内容。会在其推荐的报道中加入广告,以此作为盈利渠道,并与出版商进行收入分成。

Outbrain的目标是利用插件,创建一个跨博客和跨网站的推荐系统。目前,该系统的运作方式主要是利用用户的协作,然后根据算法生成一些推荐内容,并会在文章的后面提示:“你也许也喜欢”,然后列出一些文章。与国内的无觅网站插件类似。

Outbrain有一个特点,那就是使用非常方便,无需注册,用户就可以对文章进行评分。所有的评分都是匿名的,而且数据保存在用户端的cookies中。用户每进行一次评分,我们的系统就会进行一次计算,得出每一个用户与其他用户的相似度和兴趣重合度。此后,在向你推荐内容的时候,与你的相似度比较大的用户推荐的内容的比重就会更大。因此,你评分的次数越多,我们的推荐就越精准,不过,前提是你的评分是真实的。

这种方式和“相关文章”插件是不同的,因为“相关文章”插件的推荐依据是文章的内容。这种方式太过于粗暴专断,推荐的东西基本就是以偏概全,内容基本一样。我们认为,这种方式明显是不合适的。因此,在别人在做内容相似的推荐的时候,我们做的是与你的喜好相关而不是与内容相关的推荐。

Outbrain更加强调用户的参与度,用户的参与度越高,推荐的精确度也越高。同时,由于有了用户的参与,Outbrain的推荐也就更加的个性化,这也是其与基于内容的“相关文章”插件的巨大差别。

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