Question

内容数据化运营主要应用于内容采集、内容创作、内容分发和内容管理四个方面。

1.内容采集

内容采集是内容运营的起始流程，很多网站甚至自身不生产任何内容，专门以采集其他网站的内容为生。

对于自身不生产任何内容、也不以任何形式促使第三方产生内容的媒体来讲，有些是直接“复制”其他网站的内容然后自身做展示，这些媒体只是内容的搬运工；有些则通过个性化算法为用户提供精准内容，例如今日头条。

在内容采集过程中，数据主要可以应用的方向包括：

不同来源的内容原创度和重复度如何？

不同来源的信息主题分别是什么？

如何从不同的采集文章中提取关键字标签？

如何从不同网页中获取符合目标需求的数据内容？

2.内容创作

内容创作是自身生产内容的过程，主要涉及内容的主题、标题、排版、插图等内容本身，也包括基于SEO相关策略的内容优化。数据的主要应用场景包括：

网站的用户群体主要关注哪些方面的内容主题？

与K1关键字相关的其他关键字包括哪些？

如何为每篇文章创建自动摘要和关键字？

如何在内容审校时基于现有的内容规则做文本纠错？

不同的内容间具有哪些潜在关系？

所又内容的完整知识图谱是怎样的？

最近有哪些新的热点？

3.内容分发

内容分发是将基于一定的分发策略将内容推送给特定目标对象的过程，它的核心是如何让用户更高效、精准的触达内容。数据的主要应用场景包括：

哪些用户具有较高的相似度，可以推荐其他相似用户的关注内容？

如何根据用户输入的句子，智能推荐最相关的搜索结果？

如何识别不同用户的行为模式，然后针对性的提供其最匹配的内容？

如何基于内容的相似度提供更多相关的文章给目标用户？

如何将用户兴趣、时间周期变化以及内容结合起来形式最佳内容TOP榜单？

如何根据不同的运营目标合理安排内容上线和下线时间？

如何组织内容，以实现资源位对各个内容贡献的最大价值？

内容分发跟流量分发非常相似，有关该部分内容请参考“7.6.2流量分发”。

4.内容管理

内容管理是对内容相关信息的审核、校验、识别、分析等，它是管控和治理等日常性操作事务的统称。数据的主要应用场景包括：

如何识别垃圾评论？

如何将用户发布的违规“黄图”识别出来？

用户评论的情绪是积极的还是消极的？

哪些内容含有“不能出现”的关键字，或者相近关键字？

用户新发布的内容是否直接“复制”产生的，其相似度有多少？

如何对站内信中的垃圾信息做识别，以减少用户收到恶意广告的侵扰概率？