Outbrain:基於內容發現和推薦引擎

Outbrain:基於內容發現和推薦引擎是一家幫助CNN和今日美國等出版商想讀者提供廣告的創業公司,Outbrain的業務模式是向出版商提供軟體,這些軟體能向讀者發出有關跟進報道的推薦,從而幫助出版商把讀者留在自己的網站上。

Outbrain:基於內容發現和推薦引擎

Outbrain總部位於紐約,由聯合創始人兼執行長亞倫·加萊(Yaron Galai)負責運營,他是一位長期從事廣告技術行業的資深人士,創辦Outbrain的目的是為部落格主和新聞網站提供了一個外掛,裝上該外掛後,每篇部落格文章和新聞的最後將出現一個評分介面,讀者可以對文章內容進行評分。與此同時,讀者也將看到一些個性化的推薦其閱讀的內容。會在其推薦的報道中加入廣告,以此作為盈利渠道,並與出版商進行收入分成。

Outbrain的目標是利用外掛,建立一個跨部落格和跨網站的推薦系統。目前,該系統的運作方式主要是利用使用者的協作,然後根據演算法生成一些推薦內容,並會在文章的後面提示:“你也許也喜歡”,然後列出一些文章。與國內的無覓網站外掛類似。

Outbrain有一個特點,那就是使用非常方便,無需註冊,使用者就可以對文章進行評分。所有的評分都是匿名的,而且資料儲存在使用者端的cookies中。使用者每進行一次評分,我們的系統就會進行一次計算,得出每一個使用者與其他使用者的相似度和興趣重合度。此後,在向你推薦內容的時候,與你的相似度比較大的使用者推薦的內容的比重就會更大。因此,你評分的次數越多,我們的推薦就越精準,不過,前提是你的評分是真實的。

這種方式和“相關文章”外掛是不同的,因為“相關文章”外掛的推薦依據是文章的內容。這種方式太過於粗暴專斷,推薦的東西基本就是以偏概全,內容基本一樣。我們認為,這種方式明顯是不合適的。因此,在別人在做內容相似的推薦的時候,我們做的是與你的喜好相關而不是與內容相關的推薦。

Outbrain更加強呼叫戶的參與度,使用者的參與度越高,推薦的精確度也越高。同時,由於有了使用者的參與,Outbrain的推薦也就更加的個性化,這也是其與基於內容的“相關文章”外掛的巨大差別。

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