优质客户的共同选择目前,先荐已服务过近千家客户,已与新华社、人民日报、环球网、钛媒体、虎嗅、亿欧、CSDN等三百余家媒体开展了深入合作
手机环球网的兴趣推荐项目
58
%先荐智能推荐系统客户案例中的背景画面
点击率提升
69
%先荐智能推荐系统客户案例中的背景画面
访问步长增长
20
%先荐智能推荐系统客户案例中的背景画面
营收增加
客户简介
环球网由人民日报社、中央网络管理部门批准,人民网和环球时报社联合主办,是中国唯一以中英文双语日报为依托的大型双语新闻门户,成为中国人了解世界首选的信息分享平台。据DoubleClick与GoogleAdPlanner发布的《2011年下半年互联网格局》发布的数据显示,在主流媒体中,环球网位居第三。
案例分析
· 兴趣推荐板块可优化
环球网是国内互联网新闻主流传播平台,用户规模庞大。随着媒体移动化发展,面临用户使用平台割裂的问题。新闻类用户标签碎片化,兴趣推荐内容只能满足部分用户的兴趣需求,用户粘性及广告收益也因此面临增长瓶颈。
· 媒体审核推荐效率待提升
环球网作为国内主流媒体之一,在新闻内容及价值导向把控上有较高要求,单靠传统的人工审核推荐需实施大量的新闻阅读和标签归类。难以在短时间内提升内容推荐效率,且长此以往将耗费大量的人力成本和时间成本。
提升要点
信息把控力
个性化推荐文章的匹配度
技术难点
客户基础数据体系的行为、画像和新闻交互信息需进一步优化,否则难以建立预测能力更强的模型
WAP端用户使用场景割裂,交互行为稀少,难以锁定客户的兴趣需求
解决方案
基于第四范式专有的“第四范式先知”机器学习平台,利用行为埋点技术采集用户行为并自动生成用户画像,同时根据自然语言处理技术,自动识别并分析语料特征,并根据Explore&Exploit(探索&利用)手段,结合在线和近线模型,用尽可能较少的行为快速找到用户感兴趣的领域,成功帮助解决客户突破了在内容推荐上的瓶颈。
Baca的个性化推荐项目
64
%先荐智能推荐系统客户案例中的背景画面
用户点击率增长
10
%先荐智能推荐系统客户案例中的背景画面
人均访问时间提升
15
%先荐智能推荐系统客户案例中的背景画面
留存
项目背景
Baca是出海的应用之一,随着基于机器学习的个性化推荐在新闻领域生根发芽,许多中国团队选择带着技术出海,而新闻推荐的机器学习系统需要处理大量的新闻数据和用户数据,背后是数亿级的数据吞吐量,所以这些公司们面对的核心挑战是如何在可控的投入下,实现理想的新闻推荐效果。
Baca每天有几万的新闻候选集,当用户进入App的时候,新闻推荐系统要从中精选合适的新闻推送给用户。
解决方案
第四范式推荐团队为其提供了定制化的新闻推荐服务,使用了新闻推荐的预测模型后,Baca的新闻推荐能力得到显著提高,新闻点击率提升了64%,用户的平均阅读时长及用户的留存均有明显提升。