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  • 就让小编告诉你今日头条阅读量怎么刷吧~今日头条推广怎么做,每天坚持发几条原创高的今日头条,并且最好是对大家有帮助性过实用性,有内涵的内容,这样才可能会有更多的人来关注你。如果你的今日头条全是转发别人的...

    今日头条推广怎么做呢,这是很多在做头条运营的小伙伴们都关心的问题。就让小编告诉你今日头条阅读量怎么刷吧~

    今日头条推广怎么做,每天坚持发几条原创高的今日头条,并且最好是对大家有帮助性过实用性,有内涵的内容,这样才可能会有更多的人来关注你。如果你的今日头条全是转发别人的还会有多少人愿意关注你,收听你?如果实在没有多少内容可写,可以这么做,因为我的是今日头条,我会去其它平台上找收听量多的作者,去修改他的今日头条内容发到自己的的今日头条上。

    今日头条阅读量怎么刷,获取今日头条阅读量有两种方法,一种是正规,一种是灰色捷径的,正规的就是通过输出高质量的优质短作品,吸引更多的阅读量用户阅读量,这种是常规正规的方法,另一种则是通过一些第三方的辅助平台,进行今日头条刷点阅读量增阅读量,这类的平台有很多,如果我们想快速获取今日头条点阅读量从而上热门推荐,那么进行今日头条刷阅读量就是最快速最有效且最为方便的方法了,这也是很多运营今日头条的老手总结出来的今日头条秘诀,各位小伙伴可以自己自行去操作一下,实践出真理。

    , 最后是我这次最想吐槽的!直接扣半星!(反正也是无能狂怒)游侠的第二个技能!!!那个技能不管怎么看都想是刺客的技能OK?当然,这个技能如果给了刺客,两个技能有些相似冲突,但这并不是重点,重点是这个技能不好用还收费,这我懂,要恰饭,但你技能中看不中用啊。

    以上就是今天18183小编为小伙伴们带来的关于今日头条推广的内容啦,现在你是不是知道今日头条阅读量怎么刷了呢。

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  • 今日头条资讯打假报告-今日头条-201904.pdf
  • 今日头条架构演进之路 今日头条 夏绪宏,架构分层,微服务
  • 【推荐架构day5】今日头条算法的基本原理

    万次阅读 多人点赞 2020-02-22 16:03:37
    本文来自今日头条曹欢欢博士的分享。今天,算法分发已经是信息平台、搜索引擎、浏览器、社交软件等几乎所有软件的标配,但同时,算法也开始面临质疑、挑战和误解。今日头条的推荐算法,从2012年9月第一版开发运行...

    本文来自今日头条曹欢欢博士的分享。今天,算法分发已经是信息平台、搜索引擎、浏览器、社交软件等几乎所有软件的标配,但同时,算法也开始面临质疑、挑战和误解。今日头条的推荐算法,从2012年9月第一版开发运行至今,已经经过四次大的调整和修改。

    今日头条委托资深算法架构师曹欢欢博士,公开今日头条的算法原理,以期推动整个行业问诊算法、建言算法;通过让算法透明,来消除各界对算法的误解,并逐步推动整个行业让算法更好的造福社会。

    以下为《今日头条算法原理》全文。

    今日头条资深算法架构师曹欢欢:

    本次分享将主要介绍今日头条推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析,内容安全等原理。

    一、系统概览

    推荐系统,如果用形式化的方式去描述实际上是拟合一个用户对内容满意度的函数,这个函数需要输入三个维度的变量。第一个维度是内容。头条现在已经是一个综合内容平台,图文、视频、UGC小视频、问答、微头条,每种内容有很多自己的特征,需要考虑怎样提取不同内容类型的特征做好推荐。第二个维度是用户特征。包括各种兴趣标签,职业、年龄、性别等,还有很多模型刻划出的隐式用户兴趣等。第三个维度是环境特征。这是移动互联网时代推荐的特点,用户随时随地移动,在工作场合、通勤、旅游等不同的场景,信息偏好有所偏移。结合三方面的维度,模型会给出一个预估,即推测推荐内容在这一场景下对这一用户是否合适。

    这里还有一个问题,如何引入无法直接衡量的目标?

    推荐模型中,点击率、阅读时间、点赞、评论、转发包括点赞都是可以量化的目标,能够用模型直接拟合做预估,看线上提升情况可以知道做的好不好。但一个大体量的推荐系统,服务用户众多,不能完全由指标评估,引入数据指标以外的要素也很重要。

    比如广告和特型内容频控。像问答卡片就是比较特殊的内容形式,其推荐的目标不完全是让用户浏览,还要考虑吸引用户回答为社区贡献内容。这些内容和普通内容如何混排,怎样控制频控都需要考虑。

    此外,平台出于内容生态和社会责任的考量,像低俗内容的打压,标题党、低质内容的打压,重要新闻的置顶、加权、强插,低级别账号内容降权都是算法本身无法完成,需要进一步对内容进行干预。

    下面我将简单介绍在上述算法目标的基础上如何对其实现。

    前面提到的公式y = F(Xi ,Xu ,Xc),是一个很经典的监督学习问题。可实现的方法有很多,比如传统的协同过滤模型,监督学习算法Logistic Regression模型,基于深度学习的模型,Factorization Machine和GBDT等。

    一个优秀的工业级推荐系统需要非常灵活的算法实验平台,可以支持多种算法组合,包括模型结构调整。因为很难有一套通用的模型架构适用于所有的推荐场景。现在很流行将LR和DNN结合,前几年Facebook也将LR和GBDT算法做结合。今日头条旗下几款产品都在沿用同一套强大的算法推荐系统,但根据业务场景不同,模型架构会有所调整。

    模型之后再看一下典型的推荐特征,主要有四类特征会对推荐起到比较重要的作用。

    第一类是相关性特征,就是评估内容的属性和与用户是否匹配。显性的匹配包括关键词匹配、分类匹配、来源匹配、主题匹配等。像FM模型中也有一些隐性匹配,从用户向量与内容向量的距离可以得出。

    第二类是环境特征,包括地理位置、时间。这些既是bias特征,也能以此构建一些匹配特征。

    第三类是热度特征。包括全局热度、分类热度,主题热度,以及关键词热度等。内容热度信息在大的推荐系统特别在用户冷启动的时候非常有效。

    第四类是协同特征,它可以在部分程度上帮助解决所谓算法越推越窄的问题。协同特征并非考虑用户已有历史。而是通过用户行为分析不同用户间相似性,比如点击相似、兴趣分类相似、主题相似、兴趣词相似,甚至向量相似,从而扩展模型的探索能力。

    模型的训练上,头条系大部分推荐产品采用实时训练。实时训练省资源并且反馈快,这对信息流产品非常重要。用户需要行为信息可以被模型快速捕捉并反馈至下一刷的推荐效果。我们线上目前基于storm集群实时处理样本数据,包括点击、展现、收藏、分享等动作类型。模型参数服务器是内部开发的一套高性能的系统,因为头条数据规模增长太快,类似的开源系统稳定性和性能无法满足,而我们自研的系统底层做了很多针对性的优化,提供了完善运维工具,更适配现有的业务场景。

    目前,头条的推荐算法模型在世界范围内也是比较大的,包含几百亿原始特征和数十亿向量特征。整体的训练过程是线上服务器记录实时特征,导入到Kafka文件队列中,然后进一步导入Storm集群消费Kafka数据,客户端回传推荐的label构造训练样本,随后根据最新样本进行在线训练更新模型参数,最终线上模型得到更新。这个过程中主要的延迟在用户的动作反馈延时,因为文章推荐后用户不一定马上看,不考虑这部分时间,整个系统是几乎实时的。

    但因为头条目前的内容量非常大,加上小视频内容有千万级别,推荐系统不可能所有内容全部由模型预估。所以需要设计一些召回策略,每次推荐时从海量内容中筛选出千级别的内容库。召回策略最重要的要求是性能要极致,一般超时不能超过50毫秒。

    召回策略种类有很多,我们主要用的是倒排的思路。离线维护一个倒排,这个倒排的key可以是分类,topic,实体,来源等,排序考虑热度、新鲜度、动作等。线上召回可以迅速从倒排中根据用户兴趣标签对内容做截断,高效的从很大的内容库中筛选比较靠谱的一小部分内容。

    二、内容分析

    内容分析包括文本分析,图片分析和视频分析。头条一开始主要做资讯,今天我们主要讲一下文本分析。文本分析在推荐系统中一个很重要的作用是用户兴趣建模。没有内容及文本标签,无法得到用户兴趣标签。举个例子,只有知道文章标签是互联网,用户看了互联网标签的文章,才能知道用户有互联网标签,其他关键词也一样。

    另一方面,文本内容的标签可以直接帮助推荐特征,比如魅族的内容可以推荐给关注魅族的用户,这是用户标签的匹配。如果某段时间推荐主频道效果不理想,出现推荐窄化,用户会发现到具体的频道推荐(如科技、体育、娱乐、军事等)中阅读后,再回主feed,推荐效果会更好。因为整个模型是打通的,子频道探索空间较小,更容易满足用户需求。只通过单一信道反馈提高推荐准确率难度会比较大,子频道做的好很重要。而这也需要好的内容分析。

    上图是今日头条的一个实际文本case。可以看到,这篇文章有分类、关键词、topic、实体词等文本特征。当然不是没有文本特征,推荐系统就不能工作,推荐系统最早期应用在Amazon,甚至沃尔玛时代就有,包括Netfilx做视频推荐也没有文本特征直接协同过滤推荐。但对资讯类产品而言,大部分是消费当天内容,没有文本特征新内容冷启动非常困难,协同类特征无法解决文章冷启动问题。

    今日头条推荐系统主要抽取的文本特征包括以下几类。首先是语义标签类特征,显式为文章打上语义标签。这部分标签是由人定义的特征,每个标签有明确的意义,标签体系是预定义的。此外还有隐式语义特征,主要是topic特征和关键词特征,其中topic特征是对于词概率分布的描述,无明确意义;而关键词特征会基于一些统一特征描述,无明确集合。

    另外文本相似度特征也非常重要。在头条,曾经用户反馈最大的问题之一就是为什么总推荐重复的内容。这个问题的难点在于,每个人对重复的定义不一样。举个例子,有人觉得这篇讲皇马和巴萨的文章,昨天已经看过类似内容,今天还说这两个队那就是重复。但对于一个重度球迷而言,尤其是巴萨的球迷,恨不得所有报道都看一遍。解决这一问题需要根据判断相似文章的主题、行文、主体等内容,根据这些特征做线上策略。

    同样,还有时空特征,分析内容的发生地点以及时效性。比如武汉限行的事情推给北京用户可能就没有意义。最后还要考虑质量相关特征,判断内容是否低俗,色情,是否是软文,鸡汤?

    上图是头条语义标签的特征和使用场景。他们之间层级不同,要求不同。

    分类的目标是覆盖全面,希望每篇内容每段视频都有分类;而实体体系要求精准,相同名字或内容要能明确区分究竟指代哪一个人或物,但不用覆盖很全。概念体系则负责解决比较精确又属于抽象概念的语义。这是我们最初的分类,实践中发现分类和概念在技术上能互用,后来统一用了一套技术架构。

    目前,隐式语义特征已经可以很好的帮助推荐,而语义标签需要持续标注,新名词新概念不断出现,标注也要不断迭代。其做好的难度和资源投入要远大于隐式语义特征,那为什么还需要语义标签?有一些产品上的需要,比如频道需要有明确定义的分类内容和容易理解的文本标签体系。语义标签的效果是检查一个公司NLP技术水平的试金石。

    今日头条推荐系统的线上分类采用典型的层次化文本分类算法。最上面Root,下面第一层的分类是像科技、体育、财经、娱乐,体育这样的大类,再下面细分足球、篮球、乒乓球、网球、田径、游泳等,足球再细分国际足球、中国足球,中国足球又细分中甲、中超、国家队等,相比单独的分类器,利用层次化文本分类算法能更好地解决数据倾斜的问题。有一些例外是,如果要提高召回,可以看到我们连接了一些飞线。这套架构通用,但根据不同的问题难度,每个元分类器可以异构,像有些分类SVM效果很好,有些要结合CNN,有些要结合RNN再处理一下。

    上图是一个实体词识别算法的case。基于分词结果和词性标注选取候选,期间可能需要根据知识库做一些拼接,有些实体是几个词的组合,要确定哪几个词结合在一起能映射实体的描述。如果结果映射多个实体还要通过词向量、topic分布甚至词频本身等去歧,最后计算一个相关性模型。

    三、用户标签

    内容分析和用户标签是推荐系统的两大基石。内容分析涉及到机器学习的内容多一些,相比而言,用户标签工程挑战更大。

    今日头条常用的用户标签包括用户感兴趣的类别和主题、关键词、来源、基于兴趣的用户聚类以及各种垂直兴趣特征(车型,体育球队,股票等)。还有性别、年龄、地点等信息。性别信息通过用户第三方社交账号登录得到。年龄信息通常由模型预测,通过机型、阅读时间分布等预估。常驻地点来自用户授权访问位置信息,在位置信息的基础上通过传统聚类的方法拿到常驻点。常驻点结合其他信息,可以推测用户的工作地点、出差地点、旅游地点。这些用户标签非常有助于推荐。

    当然最简单的用户标签是浏览过的内容标签。但这里涉及到一些数据处理策略。主要包括:一、过滤噪声。通过停留时间短的点击,过滤标题党。二、热点惩罚。对用户在一些热门文章(如前段时间PG One的新闻)上的动作做降权处理。理论上,传播范围较大的内容,置信度会下降。三、时间衰减。用户兴趣会发生偏移,因此策略更偏向新的用户行为。因此,随着用户动作的增加,老的特征权重会随时间衰减,新动作贡献的特征权重会更大。四、惩罚展现。如果一篇推荐给用户的文章没有被点击,相关特征(类别,关键词,来源)权重会被惩罚。当然同时,也要考虑全局背景,是不是相关内容推送比较多,以及相关的关闭和dislike信号等。

    用户标签挖掘总体比较简单,主要还是刚刚提到的工程挑战。头条用户标签第一版是批量计算框架,流程比较简单,每天抽取昨天的日活用户过去两个月的动作数据,在Hadoop集群上批量计算结果。

    但问题在于,随着用户高速增长,兴趣模型种类和其他批量处理任务都在增加,涉及到的计算量太大。2014年,批量处理任务几百万用户标签更新的Hadoop任务,当天完成已经开始勉强。集群计算资源紧张很容易影响其它工作,集中写入分布式存储系统的压力也开始增大,并且用户兴趣标签更新延迟越来越高。

    面对这些挑战。2014年底今日头条上线了用户标签Storm集群流式计算系统。改成流式之后,只要有用户动作更新就更新标签,CPU代价比较小,可以节省80%的CPU时间,大大降低了计算资源开销。同时,只需几十台机器就可以支撑每天数千万用户的兴趣模型更新,并且特征更新速度非常快,基本可以做到准实时。这套系统从上线一直使用至今。

    当然,我们也发现并非所有用户标签都需要流式系统。像用户的性别、年龄、常驻地点这些信息,不需要实时重复计算,就仍然保留daily更新。

    四、评估分析

    上面介绍了推荐系统的整体架构,那么如何评估推荐效果好不好?

    有一句我认为非常有智慧的话,“一个事情没法评估就没法优化”。对推荐系统也是一样。

    事实上,很多因素都会影响推荐效果。比如侯选集合变化,召回模块的改进或增加,推荐特征的增加,模型架构的改进在,算法参数的优化等等,不一一举例。评估的意义就在于,很多优化最终可能是负向效果,并不是优化上线后效果就会改进。

    全面的评估推荐系统,需要完备的评估体系、强大的实验平台以及易用的经验分析工具。所谓完备的体系就是并非单一指标衡量,不能只看点击率或者停留时长等,需要综合评估。过去几年我们一直在尝试,能不能综合尽可能多的指标合成唯一的评估指标,但仍在探索中。目前,我们上线还是要由各业务比较资深的同学组成评审委员会深入讨论后决定。

    很多公司算法做的不好,并非是工程师能力不够,而是需要一个强大的实验平台,还有便捷的实验分析工具,可以智能分析数据指标的置信度。

    一个良好的评估体系建立需要遵循几个原则,首先是兼顾短期指标与长期指标。我在之前公司负责电商方向的时候观察到,很多策略调整短期内用户觉得新鲜,但是长期看其实没有任何助益。

    其次,要兼顾用户指标和生态指标。今日头条作为内容分创作平台,既要为内容创作者提供价值,让他更有尊严的创作,也有义务满足用户,这两者要平衡。还有广告主利益也要考虑,这是多方博弈和平衡的过程。

    另外,要注意协同效应的影响。实验中严格的流量隔离很难做到,要注意外部效应。

    强大的实验平台非常直接的优点是,当同时在线的实验比较多时,可以由平台自动分配流量,无需人工沟通,并且实验结束流量立即回收,提高管理效率。这能帮助公司降低分析成本,加快算法迭代效应,使整个系统的算法优化工作能够快速往前推进。

    这是头条A/B Test实验系统的基本原理。首先我们会做在离线状态下做好用户分桶,然后线上分配实验流量,将桶里用户打上标签,分给实验组。举个例子,开一个10%流量的实验,两个实验组各5%,一个5%是基线,策略和线上大盘一样,另外一个是新的策略。

    实验过程中用户动作会被搜集,基本上是准实时,每小时都可以看到。但因为小时数据有波动,通常是以天为时间节点来看。动作搜集后会有日志处理、分布式统计、写入数据库,非常便捷。

    在这个系统下工程师只需要设置流量需求、实验时间、定义特殊过滤条件,自定义实验组ID。系统可以自动生成:实验数据对比、实验数据置信度、实验结论总结以及实验优化建议。

    当然,只有实验平台是远远不够的。线上实验平台只能通过数据指标变化推测用户体验的变化,但数据指标和用户体验存在差异,很多指标不能完全量化。很多改进仍然要通过人工分析,重大改进需要人工评估二次确认。

    五、内容安全

    最后要介绍今日头条在内容安全上的一些举措。头条现在已经是国内最大的内容创作与分发凭条,必须越来越重视社会责任和行业领导者的责任。如果1%的推荐内容出现问题,就会产生较大的影响。

    因此头条从创立伊始就把内容安全放在公司最高优先级队列。成立之初,已经专门设有审核团队负责内容安全。当时研发所有客户端、后端、算法的同学一共才不到40人,头条非常重视内容审核。

    现在,今日头条的内容主要来源于两部分,一是具有成熟内容生产能力的PGC平台,一是UGC用户内容,如问答、用户评论、微头条。这两部分内容需要通过统一的审核机制。如果是数量相对少的PGC内容,会直接进行风险审核,没有问题会大范围推荐。UGC内容需要经过一个风险模型的过滤,有问题的会进入二次风险审核。审核通过后,内容会被真正进行推荐。这时如果收到一定量以上的评论或者举报负向反馈,还会再回到复审环节,有问题直接下架。整个机制相对而言比较健全,作为行业领先者,在内容安全上,今日头条一直用最高的标准要求自己。

    分享内容识别技术主要鉴黄模型,谩骂模型以及低俗模型。今日头条的低俗模型通过深度学习算法训练,样本库非常大,图片、文本同时分析。这部分模型更注重召回率,准确率甚至可以牺牲一些。谩骂模型的样本库同样超过百万,召回率高达95%+,准确率80%+。如果用户经常出言不讳或者不当的评论,我们有一些惩罚机制。

    泛低质识别涉及的情况非常多,像假新闻、黑稿、题文不符、标题党、内容质量低等等,这部分内容由机器理解是非常难的,需要大量反馈信息,包括其他样本信息比对。目前低质模型的准确率和召回率都不是特别高,还需要结合人工复审,将阈值提高。目前最终的召回已达到95%,这部分其实还有非常多的工作可以做。头条人工智能实验室李航老师目前也在和密歇根大学共建科研项目,设立谣言识别平台。

    以上是头条推荐系统的原理分享,希望未来得到更多的建议,帮助我们更好改进工作。

     


    =>更多文章请参考《中国互联网业务研发体系架构指南》

    https://blog.csdn.net/Ture010Love/article/details/104381157

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  • 今日头条赚钱是真的吗 ,今日头条赚钱规则现在的头条取消了新手期,注册就可以发文创作,看似降低了门槛,可有很多也觉得头条号收益没以前高那我们该如何通过今日头条赚钱呢?我们通过今日头条赚钱是真的吗,2018这是...

      今日头条赚钱是真的吗 ,今日头条赚钱规则现在的头条取消了新手期,注册就可以发文创作,看似降低了门槛,可有很多也觉得头条号收益没以前高那我们该如何通过今日头条赚钱呢?我们通过今日头条赚钱是真的吗,2018这是头条号多元化发展,打造粉丝经济的体现。

      

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      一、头条号自媒体的申请

      想要在头条上赚钱,首先肯定是要先注册一个账号,很简单,和其他平台注册方法一样,直接在百度上搜索头条号就可以注册了,然后在手机端上实名认证下就可以发文了。

      二、影响头条号文章推荐因素分析

      【1】 点击率+读完率:点击标题并读完文章的人越多,推荐越高;【2】 分类明确:文章兴趣点明确,推荐越高;【3】 文题一致:做恰如其分的标题党;【4】 内容质量:优质内容才是根本;【5】 账号定位明确:文章题材随意宽泛的账号,得到推荐的概率更低【6】 互动数、订阅数:读者越活跃,推荐越多;【7】 站外热度:在互联网上关注度高的话题,推荐越多;【8】 发文频率:经常发文,保持活跃很重要。

      

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      三、头条号自媒体运营

      1、号注册之后你就要开始自己的创造了,刚开始的时候每天要活跃,就是每天发文不要断,只有原创内容才更容易获得推荐,那么原创内容这一块我们也需要有针对性。前期的收益不高是正常的,但是你如果前期乱做的话,后期也不会有收益,前期的养号还是很重要的,特别是现在平台的规则相比以前肯定是要难的多,现在影视的版权问题和文章的低俗问题,都是现在不能去做的了。

      2、日头条悟空问答

      头条号最近重点扶持悟空问答。之前只是在头条号日更文章,后来开始搞悟空问答,这是前后涨粉的区别。虽然肯定有团队靠谱的缘故,但是我们也没料到这么立竿见影。所以可以的话不要忽视这块、每篇回答字数要超过500字,原创,不要搬运。

      3、条特卖商品

      今日头条自媒体开通不久的一个功能,可以通过此功能,在头条号内容中加入淘宝产品链接,如果有人购买产品,获得佣金。这个功能发挥空间很大,而且收入甚至比广告分成要高很多,就看你对产品的把控和内容的质量以及营销推广的实力。

      

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      四、今日头条对创作者“扶持计划”

      1、 重金补贴:千人万元计划,每个月至少保证有1千人的收入超过1万,这个对于高创作者和高运营者给了更多的利益。

      2、 广告分成:改变以往的分成模式,不管内容里有没有广告,只要内容有阅读就有分成,进一步对内容创造者保证了收益。

      3、 乳化器计划:对于自媒体的发展,很多自媒体都拿到了投资,所以今日头条打算三年内乳化100家内容创作公司,更好的提高平台媒体活跃和权威。

      4、 不搞独家:就是一稿多投,不要求创作者只能投这一个媒体平台,让创作者获得更多的权利。

      5、 权重展示:为原创者提供更好的权限,帮助更多原创者获得更多的曝光和阅读,平台也在不断的优化算法和识别方式。

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    今日头条极速版邀请码是多少?1392611961今日头条极速版邀请码怎么填写?今日头条app和今日头条极速版有什么区别?今日头条极速版邀请码是多少?今日头条极速版邀请码怎么填写?

    今日头条和头条极速版有什么区别1、界面不同。第一,用户名显示个人中心入口位置一个左一个在右。第二,普通版导航栏目可自定义,极速版则不支持。第三,底部四大功能不一样,普通版是首页、西瓜视频、微头条、小视频,而极速版则微头条换成了任务,且位置右移一位。

    2、部分功能不同。今日头条极速版有任务功能,每天签到阅读资讯可以挣金币提现。而普通版则没有这个任务功能,但是,普通版却有作品管理以及商城功能。头条号用户想要在手机APP上发布作品,必须在普通版上才能操作。悟空问答用户也是一样的,在普通版也可以答题,在极速版就难以操作。百万英雄第一季的时候,普通版底部中间可以进去参加答题,而极速版也是没有入口的。

    3、安装包大小不同今日头条极速版和今日头条安装包和运行占用内存区别很大。极速版安装包只有4.7M,而普通版有22.8M。占用内存大小和运行的时间打开的页面有很大关系,相同情况下极速版只有普通版的1/3。

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    2020年,头条预估自己要完成2000亿人民币的营业收入,其中广告收入占比不到六成。

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    这个时候我们就要问头条一个问题了,如果百度干了10年都没能把自身的营业收入结构调整成为非广告收入为主,那么头条只需要一年,就能把自己的营收结构调整过来吗?

    当然了,如果这个世界其实是人有多大胆,地有多大产的唯心主义世界,那所有的疑惑就都解开了。但如果不是的话,那头条业绩洗澡的原因,就可以恶意的推测下了。

    年前一片大好,年中遭受损失,年末业绩未达预期是从远方飞来的黑天鹅。

    换句话说,其实虽然业绩未达预期,然而头条仍是一个可投资标的物。

    尤其是当损失的规模控制在60亿美元的时候——当头条全年营业收入只有1200亿的时候,印度业务对于头条可能会造成60亿美元约合420亿人民币的损失?

    然而当2000减去420的的时候,我们发现,1600亿人民币,似乎是一个相对更加容易到达的业务目标?

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    2016-11-28 16:56:44
    高仿今日头条,亲测可用
  • 不过,不少网友发现,在应用商店搜索“今日头条”的时候会发现还有一个今日头条极速版,也就是今日头条有2个版本可选。 第一部分:界面不同 1.用户名显示个人中心入口位置一个左一个在右。 2.普通版导航栏目可...
  • (超高仿)今日头条 新闻客户端 最终版 程序

    千次下载 热门讨论 2014-05-22 00:21:36
    (android高仿系列)今日头条 --新闻阅读器 (三) 完结 、总结 篇 实现了大体的全部功能。 对应的博文地址: http://blog.csdn.net/vipzjyno1/article/details/26514543 对应的GITHUB地址: ...
  • 今日头条做广告,今日头条上的广告怎么投放?头条广告投放流程是怎样的? 今日头条上的广告怎么投放,在今日头条的资讯信息流中依托人工智能实现的广告推荐形式。基于大数据挖掘,广告主可以在今日头条上实现精准定向...
  • 昨天今日头条就宣布开始做这个搜索引擎,要开始轮度娘了。。。。既然今日头条宣布做搜索引擎,大仙认为怎么少的了“头条seo”的研究呢?一、“头条seo”是什么?头条seo指的是在今日头条app上用关键词搜索结果排名靠...
  • vue 仿今日头条为了增加移动端项目的经验,近一周通过 vue 仿写今日头条,以下就项目实现过程中遇到的问题以及解决方法给出总结,有什么不正确的地方,恳请大家批评指正^ _ ^!,代码仓库地址为 github一、实现...
  • 今日头条不一定统治世界,但是算法一定统治世界!今日头条给我的印象一直都是充斥着各种八卦信息的软件,直到发现,抖音异军突起,今日头条已经在不知不觉间,拿下了半壁江山。今日头条强势突起身边的人随时随地都...
  • 今日油条早餐店门头设计酷似App今日头条价目表的设计和今日头条的界面相仿□大河报·大河财立方记者丁洋涛文图“今日油条”上了今日头条,还被今日头条给告了。近日,河南省郑州市的一家名为“今日油条”的餐饮企业...
  • 到如今还有人问今日头条号真的能赚钱吗?能赚多少钱!其实这个是不用怀疑的,我今天就总结一下今日头条赚钱的经验方法,好好学习吧! 这两年注定是自媒体的风口,其中,今日头条是最容易的,只要找对方法,赚钱真的...
  • 采集今日头条内容

    2018-06-05 19:30:03
    一键采集今日头条内容
  • 仿今日头条

    2018-12-03 11:00:47
    基本遵循 Material Design 设计风格 抓包获取今日头条API 使用 Google 官方 MVP 架构 DrawerLayout + NavigationView + SwipRefresh BottomNavigationView 搭配使用 RxBus 代替 EventBus 进行组件之间通讯 ViewPager...

空空如也

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