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內(nèi)容簡介

　　如今，推薦算法已經(jīng)普遍應(yīng)用于在線各個領(lǐng)域和場景，越來越多的商品、服務(wù)、用戶通過推薦算法高效地連接彼此，每個人都享受到更加個性化的內(nèi)容和服務(wù)。推薦已深刻地改變了我們與世界連接的方式。本書聚焦在產(chǎn)品運營的角色上，探討產(chǎn)品運營人員應(yīng)該如何理解推薦算法，如何在不同的功能場景下應(yīng)用推薦算法，如何從平臺業(yè)務(wù)的角度對算法結(jié)果進(jìn)行干預(yù)和再平衡。此外，本書著重于闡述不同功能場景下推薦的應(yīng)用，輔以內(nèi)容、電商、社交等業(yè)務(wù)下的應(yīng)用實例。在每個章節(jié)中，都會枚舉市面上已有產(chǎn)品功能或作者本人經(jīng)歷過的業(yè)務(wù)實踐，以期給讀者提供可以實操落地的借鑒。

作者簡介

　　閆澤華資深產(chǎn)品管理者、教育者。BOSS 直聘策略產(chǎn)品負(fù)責(zé)人，字節(jié)跳動策略產(chǎn)品專家，擁有豐富的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品管理經(jīng)驗。著有《內(nèi)容算法：把內(nèi)容變成價值的效率系統(tǒng)》《人人都該懂點產(chǎn)品思維》《把自己視作產(chǎn)品：互聯(lián)網(wǎng)大廠求職進(jìn)階之道》。

圖書目錄

序 001
第一章走近推薦系統(tǒng)
從斷物識人開始理解推薦 002
推薦算法：物以類聚、人以群分 024
推薦架構(gòu)：推薦結(jié)果是如何產(chǎn)出的 030
本章小結(jié) 047
第二章推薦能力的應(yīng)用
冷啟動：一回生二回熟 050
用戶興趣探索：從一元到多元 072
生產(chǎn)者分級：從貨品到供貨商 078
列表頁推薦：屏幕亦有屏效 090
列表頁交互：單列還是雙列，該怎么選？ 099
相關(guān)推薦：相關(guān)不相關(guān)？全靠文案掰 106
拆解推送：拉得來人、留得住客 111
搜索與推薦：探索未知的不同方式 121
關(guān)注分發(fā)：機(jī)器推薦為何還需要關(guān)注 136
推薦的場景化表達(dá) 142
本章小結(jié) 147
第三章常見的推薦問題
重復(fù)推薦問題 149
推薦密集問題 159
推薦頻次控制 163
易反感內(nèi)容的推薦優(yōu)化 166
時空限定內(nèi)容的推薦優(yōu)化 172
本章小結(jié) 177
第四章從推薦到業(yè)務(wù)
不同業(yè)務(wù)下的推薦差異性 179
如何用立體的指標(biāo)衡量業(yè)務(wù) 189
不止于推薦效率，更是變現(xiàn)效率 200
本章小結(jié) 207
第五章與推薦協(xié)作
推薦產(chǎn)品經(jīng)理的自我迭代 210
如何正確地開設(shè)實驗 231
如何高效地與算法協(xié)作 237
盡信數(shù)，不如無數(shù) 242
本章小結(jié) 250
第六章推薦外的思考
推薦會導(dǎo)致低質(zhì)？ 253
個性化的好與好的個性化 264
改變流量去往的方向 266
本章小結(jié) 275
后記 277