探索信息流优化方法：从推送算法到用户个性化偏好

探索信息流优化方法:从推送算法到用户个性化偏好

在开发中,推送算法的基本应用有:推送命中、push命中和push命中,通过将“命中”与“push命中”的规则合并,可以更直观地感受出推送的精准度和最优化。

在推送算法中,最大的指标是push命中率。对于泛流量用户而言,push命中率即push push的有效性,虽然不是最优化,但仍然有一定的吸引力,但是取决于用户对push的依赖程度。

所谓push命中,就是指将推送的信息推送给了用户的已有账号,通过高级分析来得到一个准确的用户标签。在这个标签的基础上,再推送给用户。其用户是否会产生下一步的行为,将作为push命中的主要考量标准。

push命中的方法是如何判断用户的行为是用户活跃度,从而获得与用户活跃度的对应关系,而这一点,Push推送的核心就是抓住用户的兴趣点和心理,借助这一点,push不仅能唤醒用户的沉睡状态,还能引导用户来主动打开应用,更有利于提升用户的活跃度。

Push命中的核心是什么呢?可以在push推送前给用户发送push,也可以在push的过程中对push发送的内容进行精细地分析,把用户的状态标签和情感状态结合起来,并将用户分群。push命中率和push的相关度其实取决于用户的阅读时长、push的内容是怎样的、发送的时间是什么、点击的次数和时长是多少。因此,对于push的命中率和push的相关度的判断,有很多需要了解的内容,下面我们一起看看push命中率和push的相关度的判断。

Push也就是用户打开应用的机率,push的效果通常是通过数据指标来衡量的,而push的数据指标体系是P在数据获取方面最基础的属性,通过分析push数据可以看到用户打开应用的频次、push打开次数和push打开时间。

push的指标体系包括日活跃用户、日留存用户、月留存用户、周留存用户、月留存用户、年留存用户、季度留存用户、用户流失率、日留存用户、收入用户等多个维度,通过分析push的数据可以知道用户的整体情况,对于不同的产品或类型、不同的用户,要做到push的准确性更高。

举例,假设以日活跃用户、周留存用户、月留存用户这三者为例。