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五种方法解决 Web2.0设计中的匹配度

    现在大家都在讨论Web2.0 ,大家都在搞用户行为前端设计,现在注册一个ID一般只需要几秒钟,站长期望其产生高价值的UGC,形成一个只需要审核和挖掘海量信息的平台,众多的网友围绕着N多个topic ,产生一系列高度相关的content,续而产生很多comments,一切看似很完美。无需很多的人来管理网站,每天都有用户自主上传大量高质量的内容。

    UGC很好,但是他们都是自发的,产生的comments 和topic,相关度不大好,SE也没智能到可以完全连接人的意思那个层面。海量的comments 和topic不怎么相关,那对于网站的搜索引擎优化和推广极为不利,每个页面都有很多的噪音,噪音太多,SE也没法确定页面的主题,即使你用GGAD,那匹配的程度也不会很好,单价也会比较低。

    用UE这个视角来看,用户通过SE或者站内搜索过来的,匹配度也不高,UE很差。

    因此,有必要采取一些措施。

    1.人工干预,编辑来筛选精品comments,这个尺度和标准不好把握。

    2.专门设计一套算法,把优秀的评论放在前面。

    3.为comments,单独设置一个页面。其中带有返回的连接。

    4. 我们应该培养一种文化,引导网友如何去发topic 和comments.

    5. 对网友进发topic 和comments 进行培训。

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