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第31章 效果拔群(第1頁)

“什麼意思?具體說說!”

陳言立刻打開了電腦,同時開口問道。

‘主人,我目前正在不斷學習當前互聯網上所有的開源知識,同時對于一些加密區域進行破解和入侵,以便讓自己掌握到的知識盡可能全面具體。因為我之前已經檢測到,您的電腦上有在西紅柿小說進行書籍發布和更新的痕迹,所以我優先對西紅柿小說進行了學習。’

‘根據我目前學習到的情況來看,西紅柿小說通過原始大數據引擎自動分發展示位為主、人工手動分發展示位為輔的方式,對上傳書籍進行分發展示。其主要影響引擎判斷的數據維度有:用戶行為數據、内容數據、商業化數據、社區生态數據,以及設備與地域數據。’

‘其中用戶行為數據主要分為:用戶閱讀時長、頻次、時段分布,新增用戶留存率、老用戶回訪率,用戶閱讀完成率、跳出率,評論、點贊、分享等互動行為指數。内容數據主要分為:各類題材小說的數量和受歡迎程度,小說更新頻率、字數與用戶閱讀行為的關系。

‘商業化數據主要分為:廣告點擊率、轉化率,用戶付費習慣、付費轉化率、單一用戶平均收入,會員數量、會員服務購買情況,以及不同推廣活動的效果評估等。社區生态數據和設備地域數據的數據權重較低,對展示位影響不明顯,暫時可以忽略不計。’

‘相對來說,用戶行為數據和商業化數據的數據權重最高,在這兩方面的數據中表現優秀的書籍,會得到大數據引擎給與更多的展示位。因此我可以通過對底層邏輯的影響,來大幅度增加主人您所發布書籍的被展示次數,請問您是否需要?’

‘希望’給出了無比詳細的回答。

陳言一邊看着希望呈現出來的文字信息,一邊打開了西紅柿小說的作者後台頁面。

對于‘希望’所說的這些内容,他基本上都能看懂,同時也就明白了為什麼會有那麼多在西紅柿小說寫書的作者吐槽其玄學給量。

這展示位的判斷标準實在是太複雜了,任何權重比較高的數據出現變化,都有可能影響到一本書在大數據引擎的判斷中,究竟能夠處于什麼樣的位置。

偏偏這些具備較高權重的數據,作者幾乎一項都看不到,那自然就隻能認為是玄學給量、毫無邏輯了。

“如果你真的對數據引擎進行影響,那算不算是黑客攻擊?對方難道不會覺得奇怪,進而發現問題嗎?”

陳言開口問道。

‘主人,請放心,我不會留下任何痕迹的。因為您選擇發布的那部小說,我已經通讀過了,從質量上來講,其原本就屬于天花闆的級别。哪怕我不進行任何幹預,小說也會迅速爆火。

‘我的幹預,僅僅是讓相應的權重有單獨提升,在龐大的數據流中,那點變化不可能被人發現。并且權重提升,影響的是所有書,隻不過您所發布的那部小說,可以得到更多的增益。

‘在數據判定裡,這屬于赢家通吃的規則,嚴格來說,其實并不算非法攻擊,隻是針對性的調整對您的書籍更有利的數據,客觀上提升數據引擎對它的評價,以此來增加展示次數。’

看着‘希望’給出的回答,陳言陷入了沉思之中。

操控着鼠标,在作者後台頁面的左側狀态欄中點了一下‘小說數據’。

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