内容算法 把内容变成价值的效率系统 内容运营 中信出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 中信出版社官方旗舰店

出版社： 中信出版集团

ISBN：9787508685274

商品编码：27280191710

品牌：中信出版（Citic Press）

算法与内容推荐分发系统科普书，厘清算法逻辑，讲透内容推荐分发系统，互联网内容行业从业者不容错过，自媒体人算法分发入门、运营管理案头工具书

书名：内容算法：把内容变成价值的效率系统
定价：58.00元
作者：闫泽华
出版社：中信出版集团
出版日期：2018-04
页码：264
装帧：精装
开本：32开
ISBN：9787508685274

"推荐一：今天至少有4亿中国人通过算法获得内容，国内内容创作者群体半数以量来自内容推荐系统。未来，算法推荐可能会成为互联网公司的标配。对于互联网内容产业相关从业者来说，了解算法与内容推荐系统势在必行。
推荐二：本书作者闫泽华曾是今日头条产品经理，经历了头条视频和粉丝业务快速增长的全过程；同时，作者也在简书、知乎等平台进行内容创作，其经验囊括了内容从创作到变现的全链条。依托自己的相关经验，作者通过大量生动的案例讲述了什么是推荐引擎，分析了当下主流的推荐算法及其利弊，填补了国内图书市场算法与内容推荐分发科普书的空白。
推荐三：本书有相当一部分内容分析了自媒体的数据分析、运营、变现，以及如何实现内容的广泛传播，是广大自媒体人入门算法与内容推荐分发不可错过的工具书。
推荐四：今日头条前运营总监吴达、今日头条推荐系统架构师项亮、腾讯产品经理张晶、网易新闻客户端前产品总监冯中华、新片场联合创始人周迪、会火CEO吴杰联袂诚意推荐。
"

"伴随着国民总时间概念的兴起，互联网巨头纷纷布局内容行业，以争夺用户时间。作为内容生产者主力的各类自媒体也如雨后春笋般涌现，在内容创作、内容变现等方面做得风生水起。与此同时，基于算法的内容推荐分发技术了越来越广泛的应用。今天，至少有4亿中国人通过算法获取内容，国内创作者群体半数以量来自内容推荐系统。
通过算法实现的推荐技术基于用户历史数据和行为，推测用户意图，推荐合适的商品和内容给终端用户，显著提高了用户的点击率和留存率。随着用户的个性价值越来越被重视，内容推荐分发技术势必会更普遍的应用。
内容行业从业者、今日头条前产品经理闫泽华，在《内容算法》一书中，通过大量生动的案例，图文并茂、深入浅出地分析了当下主流的推荐算法及其利弊，介绍了推荐分发系统相关的知识，同时对自媒体如何实现作品大化传播以及自媒体数据分析、运营与变现等进行了深入解读，有内容、有、有态度，无难度。
对于已经开始或希望从业于内容推荐领域的产品经理，或是期待从内容平台获得更多红利的媒体人，本书不容错过。
"

"推荐序
自 序
引 言

Part 01  关于内容推荐

走近内容推荐
  推荐系统架构初探
YouTube和Netflix推荐架构参考
基于推荐架构的优化启示

  推荐的起点：断物识人
断 物
识 人

  推荐算法：物以类聚，人以群分
物以类聚：基于内容属性的相似性推荐
人以群分：基于用户行为的协同过滤

  从算法到应用
场景划分
推荐系统评估指标

  连接内容与人
冷启动
兴趣探索
自媒体与平台

  常见的推荐问题
推荐重复
推荐密集
易反感内容
时空限定内容

  带着偏见看推荐
信息茧房
推荐会导致Low？
编辑、算法与社交，三分天下？

  面对推荐系统
人机大战：效率与目标之争
数据分析驱动产品迭代
个性化的好与好的个性化

Part 02  关于自媒体

  好内容为什么没人看

  自媒体的数据分析
他山之石：BuzzFeed简介
内容阅读分析
粉丝增长分析

  自媒体运营
内容快销：标题党的二三事
推荐平台优化：从SEO到REO
粉丝运营：新时代的新问题
全平台运营：从小作坊到MCN

  自媒体变现
变现入门：平台分成
广告变现：品牌的溢价
自营电商：隔行如隔山

  内容付费
缘何付费，规模几何
内容付费平台展望
"

"闫泽华，简书签约作者。知乎知识市场产品总监，负责内容付费的产品运营工作。
曾任今日头条产品经理、“凯叔讲故事”技术负责人和百度搜索架构工程师。在今日头条工作期间，曾先后负责头条视频的数据流和策略分发，头条号粉丝变现相关业务和微头条的策略分发业务，历经了头条视频和粉丝业务快速增长的全过程。

"

"这本书写得通俗易懂，非常适合对大众普及与推荐系统相关的知识，了解个性化推荐的基本逻辑。同时这本书给出了广大自媒体运营者如何让内容在推荐的架构下更广泛传播的手段，对个性化推荐内容的良性发展意义很大。
——项亮  今日头条推荐系统架构师，《推荐系统实践》作者

 一本的推荐科普书，作者通过大量生动的案例讲述了什么是推荐引擎，并分析了当下主流的推荐算法的应用及其利弊。同时，作为行业人士，作者一层层揭开了内容分发平台与内容创作者的暧昧与纠葛。如果你是一名希望或开始从业于内容推荐领域的产品经理，又或是期待从分发平台获得更多红利的媒体人，一定不要错过本书。           
——张晶  腾讯产品经理

这是一本货真价实的实战书，泽华在内容推荐方面有着丰富的实践经验和独到的个人见解，因此，在书中可以灵活运用大量有价值的案例，将晦涩的理论浅显易懂地呈现给大家。并且，在体系化讲解的同时，泽华十分用心地解答了信息茧房、推荐内容会不会变差等大家关心的热门问题。这是一本的诚意之作。
——冯中华  网易新闻客户端前产品总监

 干货满满，我虽然不是自媒体从业人员，但是对行业的了解程度比绝大多数自媒体人更深刻，这本书很好地剖析了从人找信息进入信息找人时代，自媒体应该怎么做精细化运营。
——周迪  新片场联合创始人

在当下，媒体人把内容输送到算法推荐平台是大势所趋。泽华兄弟这本《内容算法》介绍了基于算法进行内容推荐的系统的相关知识，是所有媒体人特别是自媒体人的工具书。
——会火CEO  吴杰  
"

"自 序
作为一个技术出身的产品经理，我一路在互联网领域兜兜转转，却始终在与内容信息打交道：从信息搜索到内容创作，从内容推荐到知识付费；做过平台也做过自媒体，做过图文和音频，也做过视频，甚至触碰过VR（虚拟现实）。
创作的繁荣、载体的多元、分发的进化，内容信息消费在快速的发展中。我很庆幸自己能有机会亲历这个发展历程，与信息时代共同前行。
一方面，我们同信息的联系变得无比紧密。
作为消费者，我们可以随时随地获取信息，甚至有人断言，人类将不需要太多的记忆，只要依赖外脑就能够帮助我们实现信息的处理。
作为生产者，我们可以随时随地地创造信息。从博客到微博，再到公众号，我们不仅获得了平等发声的权利，也获得了以内容获取关注的机会，自媒体成为可以带来真金白银的行业。
另一方面，海量的信息也不可避免地带来种种问题。
作为消费者，既要坚守本心，经得住八卦娱乐信息的诱惑，让自己的注意力不在Kill Time（消磨时间）中虚度，还要有一双火眼金睛，能够从营销信息、标题党和虚假信息里识别真伪，不被虚假信息蒙蔽了双眼。
作为生产者，似乎更难选择。究竟是要追逐10万次以上的点击率、蹭热点，还是要坚守自己的本心？就算保证了内容上的坚持，又该如何处理运营和变现的问题？如何面对林林总总的渠道，是赚媒体广告费，还是做自营电商或知识付费，赚直营的钱……
凡有痛点，必有机会。
因为有信息查找的痛点，所以有了搜索引擎，让你可以一键直达，找到所需。
因为有信息发布的痛点，所以有了形形色色的创作工具和大大小小的创作平台，让你可以更酣畅地表达。
因为有信息阅览的痛点，所以有了推荐引擎，让人找信息变成了信息找人，被动消费诉求了极大的满足。
因为有信息筛选的痛点，所以有了知识付费，让你花钱买时间，让达人帮你筛选和过滤无效信息。
因为有信息消费的痛点，所以有了音频的繁荣，让你在无暇用眼查看、用手翻阅的时候，亦能消费信息。
因为有信息表意的痛点，所以有了视频的繁荣，让你能以更丰富的方式消费和理解信息。

凡有机会，必有进化。
从信息搜索到内容推荐，是一种进化。
从免费内容到知识付费，是一种进化。
从图文自媒体到音频自媒体，再到视频自媒体，也是一种进化。
每一次进化，都会引发一群人的自问：跟得上吗？会掉队吗？
处于焦虑中的，不光有创作者，亦有平台。

载体迭代，比快更快。
分发迭代，比快更快。
与其焦虑，不如逐浪。

但是，在快速的迭代过程中，我相信一定有可以让我们慢下来的东西——那是内容的核。敬畏内容的价值，尊重它给受众带来的价值。
我带着这份敬畏，写下此书。希望在内容推荐百家争鸣的喧嚣里，给你带来一份关于内容推荐时代的参考。
它可能是错的，但一定是干的，一定是真的。
感谢你的阅读。

"

《内容算法：炼金术的现代演绎》 引言 在一个信息爆炸、注意力稀缺的时代，内容不再是简单的文字、图片或视频的堆砌，而是驱动商业增长、塑造品牌认知、乃至影响社会进程的关键要素。然而，海量内容涌现的背后，往往是价值的湮灭和传播的困境。《内容算法：炼金术的现代演绎》并非一本关于算法技术本身的百科全书，它深入探讨的是一种全新的思维框架和实操体系，旨在将“内容”这一抽象概念，转化为可衡量的“价值”。本书将内容运营的精髓，从经验主义的摸索，提升到基于数据洞察和策略设计的科学化阶段，如同古老的炼金术士渴望将普通金属点石成金，我们则以“内容算法”为钥，解锁其内在的商业潜能。 第一章：内容价值的本质——从“物”到“流”的转变 在数字化浪潮之前，价值往往与实体物品紧密相连，例如商品、原材料。然而，互联网的出现彻底改变了这一逻辑。内容，作为一种非实体的信息载体，其价值的生成和流转方式发生了根本性的变革。本书将深入剖析内容的本质，探讨其如何从一种“生产资料”，转变为一种“流动资产”。 内容的“可塑性”与“可再生性”： 内容不再是静态的、一次性的产物，而是可以被拆解、重组、改编、再利用的。我们将探讨如何通过结构化和模块化的内容设计，最大化其生命周期和传播效能。 注意力经济下的价值衡量： 在碎片化的信息环境中，注意力是稀缺资源。本书将聚焦于如何理解和量化“注意力价值”，并将其转化为用户参与度、转化率、品牌忠诚度等实际指标。 价值的“裂变”与“指数增长”： 优质内容具备病毒式传播的潜力。我们将揭示内容价值如何通过社交网络、推荐算法等渠道实现指数级增长，以及如何设计能够触发这种裂变机制的内容。 第二章：理解你的“炼金炉”——平台与算法的潜规则 任何内容的生产和传播都离不开特定的平台载体，而这些平台的核心，往往是其背后运行的算法。本书并非技术科普，而是聚焦于“理解”平台及其算法的“语言”，如同炼金术士需要理解坩埚和火焰的特性。 主流内容平台的算法逻辑剖析： 深入分析如微信、微博、抖音、B站、小红书、知乎等主流内容平台，其算法推荐的核心机制、用户行为分析模型以及内容权重判定标准。这包括但不限于：内容相关性、用户兴趣匹配度、互动指标、内容时效性、创作者权威性等。 “算法友好型”内容的构建： 如何根据不同平台的算法特点，调整内容的形式、结构、选题、发布时间、互动引导等，以提高内容被平台优先推荐的概率。 数据反馈的解读与应用： 平台提供的数据是“炼金”过程中最直接的反馈。本书将指导读者如何解读关键数据指标（如阅读量、完播率、点赞、评论、分享、转化率等），并将其转化为优化内容策略的 actionable insights。 跨平台传播的策略： 如何针对不同平台的特性，设计差异化但又相互关联的内容策略，实现资源的有效整合和传播范围的最大化。 第三章：提炼“魔法药剂”——内容生产的科学化流程 炼金术的成功，离不开精准的配方和严谨的工艺。《内容算法》将内容生产的经验式方法，升华为一套科学化的流程，确保每一份内容的产出都尽可能高效且富有价值。 选题的“矿藏勘探”： 基于市场洞察、用户需求分析、竞品研究以及平台趋势预测，找到具有潜在价值的选题“矿脉”。我们将介绍用户画像构建、关键词分析、热点追踪、痛点挖掘等方法。 内容的“配方设计”： 如何根据不同目标受众和传播平台的特性，设计内容的核心“配方”——信息结构、叙事逻辑、视觉风格、情感连接点等。这包括了故事化的技巧、信息可视化的方法、互动机制的设计等。 “工艺”的优化与迭代： 从内容初稿到最终成品的每一个环节，都进行精细化打磨。包括：标题的吸引力、开头抓住眼球、内容的深度与广度、视觉元素的配合、结尾的引导行动等。 内容生产的“效率引擎”： 探讨如何通过内容SOP（标准作业程序）、内容团队协作、智能化工具的应用，提升内容生产的效率，降低边际成本。 第四章：催化“价值转化”——内容与商业目标的联动 内容的最终目的，是将“信息”转化为“价值”，而价值的体现，最终要与商业目标挂钩。本书将详细阐述如何让内容真正为业务服务，实现从“流量”到“留量”，再到“销量”和“品牌力”的跃升。 内容节点的价值设计： 识别用户从认知内容到采取行动的全链路，在每个节点设计最适合的内容形态和转化机制。例如，吸引用户进入的“引流内容”，深化用户理解的“教育内容”，激发购买欲望的“转化内容”，以及提升用户忠诚度的“社群内容”。 数据驱动的转化路径优化： 如何通过A/B测试、漏斗分析等数据工具，不断优化内容转化路径，提升转化率。 内容资产的积累与复利： 探讨如何将一次性内容生产，转化为可持续的“内容资产”，并通过多渠道分发、内容再利用等方式，实现价值的复利增长。 品牌价值与内容力的协同： 内容不仅仅是销售的工具，更是品牌形象和价值的载体。本书将引导读者如何通过内容，建立品牌信任，传递品牌理念，最终实现品牌资产的增值。 第五章：炼金术士的“智慧之眼”——持续迭代与长远布局 “内容算法”并非一次性的技术突破，而是一种持续进化的思维和实践。本书强调，真正的炼金术士拥有“智慧之眼”，能够洞察趋势，不断调整策略，实现长远价值。 用户需求演变的洞察： 市场和用户需求是动态变化的。如何通过持续的用户研究、社群互动、用户反馈收集，捕捉最新需求，并将其融入内容策略。 平台规则的动态适应： 平台算法和规则的更新是常态。本书将介绍如何保持对平台变化的敏感度，及时调整内容策略，避免被算法“抛弃”。 内容策略的长期规划： 从短期流量增长到长期品牌建设，需要有清晰的内容战略布局。探讨如何构建多层次、多维度的内容体系，支撑业务的持续发展。 构建“内容生态”的思维： 从单点内容创作，上升到构建一个能够自我生长、相互关联的内容生态系统，实现更广泛、更深入的影响力。 结语 《内容算法：炼金术的现代演绎》所倡导的，是一种将内容生产从“经验主义”推向“科学主义”的革命。它不是提供一套僵化的模板，而是赋予读者一套“思考和行动的工具箱”，帮助你在信息洪流中，精准地捕捉价值，高效地创造价值，并最终实现价值的最大化。掌握了“内容算法”，你将不再是被动的信息接收者，而是信息时代的价值创造者。本书的目标，是让你成为那位能够将“内容”点石成金的现代炼金术士，在这个充满机遇的时代，为你的事业注入源源不断的能量。

评分☆☆☆☆☆

《内容算法》这本书，让我对“内容运营”这个词有了更深刻、更体系化的理解。过去，我可能更多地将内容运营看作是发布文章、更新视频、与粉丝互动等一系列零散的动作，但这本书将这些动作串联成了一个高效的“系统”，并赋予了它们“算法”的灵魂。它不再是凭感觉做内容，而是基于数据和逻辑，让内容产生更大的价值。我喜欢书中对“内容生命周期管理”的详细阐述，从内容的策划、生产、分发，到数据的反馈和优化，每一个环节都被清晰地梳理出来。这让我意识到，好的内容运营并非一蹴而就，而是一个持续迭代、不断优化的过程。书中提到的“价值衡量指标”也给了我很大的启发，让我能够更客观地评估内容的成效，并据此调整策略。这本书的逻辑清晰，结构严谨，加上中信出版社一贯的出版水准，让它成为一本极具实用价值和理论深度的图书。

评分☆☆☆☆☆

这本《内容算法》给我带来了一种全新的视角，让我重新审视了“内容”这个概念。我一直以为内容就是信息的堆砌，是文字、图片、视频的简单组合，但这本书彻底颠覆了我的认知。它将内容视为一种可以被精妙计算和优化的“算法”，并阐述了如何通过这一系统性的方法，将看似零散、甚至价值不高的信息，转化为实实在在的商业价值和影响力。阅读过程中，我被作者对于“效率系统”的构建深深吸引，它不仅仅是理论的探讨，更像是提供了一套切实可行的行动指南。书中对于不同类型内容的拆解、分析以及与之匹配的运营策略，都充满了启发性。我尤其对其中关于“价值转化漏斗”的论述印象深刻，它清晰地展示了内容从诞生到最终实现商业变现的每一个环节，以及在这个过程中可能存在的瓶颈和优化点。对于我这样从事内容创作和运营工作的人来说，这本书就像一盏明灯，照亮了前进的方向，让我看到了内容背后潜藏的巨大能量，以及如何将其最大化释放。中信出版社的出品，也保证了书籍的品质和内容的深度，是一本值得反复品读的佳作。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在翻开《内容算法》之前，我对于“算法”与“内容”的结合并没有太多的想象空间，总觉得两者是截然不同的领域。但这本书完全打破了我的这种固有思维。它不仅仅是教你如何写出吸引人的文案，如何制作精美的图片，更重要的是，它教会你如何像工程师一样去思考内容，如何构建一个能够持续产出价值的内容系统。我被书中“内容复用机制”的设计所吸引，它提供了一种将一次性内容转化为长期价值的有效途径，这对于资源有限的内容创作者来说，无疑是巨大的福音。书中对“信息熵”在内容传播中的作用的解读，也让我看到了内容背后隐藏的科学规律。这种将技术思维融入内容运营的视角，确实是独树一帜的。中信出版社的编辑功力也体现在书中，使得复杂的内容能够被清晰地呈现，易于理解和消化。

评分☆☆☆☆☆

初读《内容算法》，我以为它会是一本枯燥的技术手册，充斥着晦涩的算法模型和复杂的代码，但事实远非如此。这本书以一种极为生动和接地气的方式，将“内容”这个我们日常接触最多的事物，剥茧抽丝地展现其背后蕴含的“算法”逻辑。它不仅仅是讲给技术专家的，更是写给所有希望提升内容价值的从业者的。作者用大量生动的案例，将抽象的算法概念具象化，让我们能够理解为什么某些内容会传播开来，而另一些则石沉大海。我特别欣赏书中关于“用户意图识别”和“情感连接构建”的章节，它让我明白，真正的价值并非源于内容的“量”，而是源于其能否精准地触达用户的需求，并引发情感共鸣。这本书的语言风格也很是讨喜，没有生硬的说教，更多的是一种引导和启发，让你在阅读中不自觉地思考，并将书中的理念与自己的实际工作相结合。中信出版社的专业性和严谨性，也为这本书的内容提供了坚实的保障，让我对书中提供的每一个观点都充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

《内容算法：把内容变成价值的效率系统》这本书，是一场思维的革命。它让我意识到，内容不仅仅是信息的载体，更是一种可以被计算、被优化、被系统化运作的“资产”。书中关于“内容势能”的理论，让我看到了普通内容与高价值内容之间的巨大差距，以及如何通过“算法”来激发这种潜能。我尤其赞赏书中对“用户旅程设计”的强调，它让我明白，真正的内容运营，需要站在用户的角度，规划每一次内容的触达，每一次价值的传递。这本书的阅读体验非常流畅，作者的语言既有深度又不失趣味，能够将复杂的问题简单化。中信出版社的出版质量也毋庸置疑，整本书的设计和排版都非常精美，充满了学术气息又不失现代感，是一本值得反复揣摩和实践的好书。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

通俗的理论来讲解内容算法，非常容易理解，很好！

评分☆☆☆☆☆

中信出版社出的书，质量都还是比较高的。

评分☆☆☆☆☆

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看推荐买的书，主题感觉挺新颖，这也算通俗版本的ai了。

评分☆☆☆☆☆

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