网站内容更新系统(网站内容更新系统化策略设计的指导在新互联网企业中)

　　网站内容更新系统(网站内容更新系统化策略设计的指导在新互联网企业中)

　　网站内容更新系统化策略设计的指导在新互联网企业中，百度、腾讯、阿里的销售人员都是核心人员，各自的使命是用技术、金钱、科学方法提升销售业绩。但是现在进行的网站建设中，也面临同样的现实问题，企业用户、客户不断增加，网站购买的量在不断增加，以至于购买单一内容的互联网产品已经满足不了互联网的日益发展。那么怎么样增加购买的内容丰富程度呢？这里就要求策略上进行设计。

　　百度采用的是老客户推荐，腾讯采用的是人格化推荐，阿里采用的是o2o推荐，这些方法基本上对于网站企业的运营来说是必要的。至于说用一个低成本的方法来吸引广大潜在客户就是一个误区。

　　微信是根据大数据推荐，不是根据人性推荐。这样的算法有些画蛇添足。最根本的还是要有一个内容化的搜索机制，比如根据关键词质量给你推荐相关内容的网站，而不是跟知乎一样，什么类型的内容都给你推荐。百度依靠人性的名利和偏见，大量占用了广告收入，且百度的流量都集中到了百度的电商广告上，在无形中像分流了购买用户一样。

　　百度对用户体验本身是有追求的，这样的推荐方式也符合理性理性的结构化推荐模式，而不是简单的主动发现更多相关信息，这个与体验的手段有关，也与推荐算法有关。首先，用户发现的时候看到的排序方式。如果网站是完全由人来发现的，那么用户发现的时候会怎么样，一边看信息一边增加你的偏好信息，你会更主动的发现搜索内容，搜索相关内容，搜索未发现的内容。

　　如果用户每打开一个网站都是有一个体验的过程，同时在体验过程中有大量选择过程，用户体验下来网站的体验也会相应的下降。另外，百度的根本还是解决信息不对称，从各种页面关键词搜索，广告展示，到互联网搜索引擎的竞价排名，百度尝试着各种方式解决这些问题，问题就是，百度依靠数据运算的方式无法解决：我知道哪些关键词对用户更有用，哪些网站对用户更有用，我知道哪些关键词应该推荐给用户，百度无法清楚知道这些。

　　这就像一台计算机，如果计算机硬件都非常完善了，那么大家用什么计算机的差别不大，而一些细节的分析可能是同一台机器根据用户情况，计算引擎的改进、优化等，而不是你最终到底得到什么样的答案。