作为移动搜索的主要组成部分,内容发现和消费在用户使用智能设备的时间中占有重要比例。考虑到移动设备的输入不便、续航能力弱等设备特性,以及用户在移动环境下浏览为主、关键词搜索为辅的使用习惯,在用户的浏览和搜索过程中为用户提供精准的内容推荐,会极大提升用户的内容发现和消费满意度。
作为移动内容搜索的先行者,豌豆荚积累了超过三亿用户的浏览和搜索行为,基于这些行为数据对用户进行建模,我们正在产品中为用户提供高质量的内容推荐服务。经过一年多的摸索和总结,得到了一些经验和教训,同大家一起探讨:
- 为什么要做移动内容推荐?
- 移动环境下用户行为建模如何做?
- 如何利用多种类型的内容(应用、游戏、视频等)浏览和搜索行为进行跨类型的内容推荐?
- 在不同的产品入口中,对于不同类型的用户,如何设计不同的内容推荐算法和策略?