免费提供:ygbook采集规则教程-ygbook自动采集发布工具免费不需编写规则
　　ygbook采集 规则，ygbook采集 规则难吗？做过小说站的人应该都知道，写采集规则需要一定的编程功底和html编码功底。写入的 采集 规则也将无效。今天给大家分享一款免费的自动采集更新工具：全自动采集自动更新，只要在初始阶段设置好seo模板和输入目标Stations和target模板等即可。 ，后续无需担心任何事情，彻底解放了您的个人时间，同时让您拥有无限潜力的小说站。
　　由于 YGbook采集 的规则缺失。在这里我们使用采集软件与大家分享YGBook采集的26条规则。可以根据自己的情况过滤掉5-6条权重高、更新快、质量好的规则。采集来源，ygbook采集可以保证自动采集，更新200-500 + 每天看小说。
　　YGBOOK是基于ThinkPHP+MYSQL开发的，可以运行在最常见的服务器上。
　　环境要求：PHP5.4 以上，具有伪静态功能。推荐配置php7.2mysql5.6+
　　托管要求：可以使用IIS/APACHE/NGINX，可以使用虚拟主机/VPS/服务器/云服务器。
　　YGBOK的优势：
　　1.不保存数据，小说以软链接的形式存在。无版权纠纷。
　　2.因为是软链接，所以需要的硬盘空间最小，成本也低。
　　3.后台预设广告位，添加广告代码极其简单，想靠香烟赚钱的兄弟可以看看。
　　4.可以挂机自动采集，简单又省心。
　　YGBOOK是基于ThinkPHP+MYSQL开发的，可以运行在最常见的服务器上。
　　环境要求：PHP5.4 以上，具有伪静态功能。推荐配置php7.2mysql5.6+
　　
　　托管要求：可以使用IIS/APACHE/NGINX，可以使用虚拟主机/VPS/服务器/云服务器。推荐Linux系统，可以使用apache inx
　　硬件要求：对CPU/内存/硬盘/带宽的大小没有要求，但是配置越高，采集效率就越好！
　　其他要求：比如采集目标服务器在中国，而你的主机在国外，会导致采集效率低下。采集应尽量选择同一区域的网站。美国服务器应该选择机房在美国的小说站，国内服务器应该选择国内网站，尽可能提高网站的速度。
　　ygbook采集[cate] 对应的情况，取源站点的top category，选择中文。比如玄幻小说、修真小说、恐怖小说依次对应本站。如果类别差异太大，您可以在后台创建一个类别，然后对应。最大页码为 1.
　　规则列表的页码很容易理解。例如 1|1|200 表示从第一页开始到第 200 页，每增加一页。
　　ygbook采集没有缩略图标志一般是nocover，如果没有，可以通过查看源站来更改。
　　列表页面：链接 CSS 选择器和列表页面：标题 CSS 选择器
　　这个怎么选呢，我们打开首页查看最近更新列表，选择一大片区域：#newscontent，然后转到另一个区域。l 和下面库中最新的.r不同，终于到了我们真正想去的地方。s2 a end ，组合是#newscontent .l .s2 a，很多人喜欢这样写，ygbook采集类似提示#newscontent li a 有的站是可以的，但是一定要区分清楚。
　　文章页面上的各种选项，如果有360结构化站，以下是通用的
　　标题 CSS 选择器：meta[property=og:novel:book_name]|content
　　作者 CSS 选择器 meta[property=og:novel:author]|content
　　缩略图 CSS 选择器 meta[property=og:image]|content
　　内容 CSS 选择器通常是 #intro
　　
　　因为源站介绍的源码一般，如果不自己修改介绍，ygbook采集结束符就不用多说了。
　　章节目录页：区域CSS选择器一般为：#list
　　自己查源码就知道了
　　章节目录页：采集规则也看源码，可以写。
　　如果有这样的：你可以写，把不需要的换成[string]。
　　上一章内容页：内容CSS选择器一般为#content。为什么上面提到ygbook采集可以自己看源码。
　　一般替换 {filter replace='hostloc'}BiquGe{/filter} 如果不替换直接删除，直接删除hostloc即可。
　　多栏：举个例子，不用解释这么多，累了。. .
　　规则列表页面为：[cate]/.html[cate]
　　ygbook采集对应的情况是根据URL：sort1 sort2 sort3对应奇幻城的页码
　　列表页面：链接 CSS 选择器 列表页面：标题 CSS 选择器是 #newscontent .l .s2 a
　　ygbook采集这个站点没有360结构，所以文章page:title CSS选择器是h1，一般就是这个
　　文章页面：作者CSS选择器为.infotitle i，在文章页面：源代码预过滤规则填写{filter replace=''}Author:{/filter}，有无需为多个列编写分类。
　　ygbook采集文章 页面：内容 CSS 选择器是 .intro 这是我没有解决的问题。Introygbook采集虽然可以获取，但是价值太多了。后面的东西不是要的 提示也说可用 | 分段过滤但没看懂。
　　文章page: Thumbnail CSS selector is #fmimg img|src fmimg is value img|src is image
　　整套解决方案:批量自动管理PHPCMSV9发布工具
　　PHPcmsV9发布了，当我们使用PHPcms构建一个网站的时候，我们会在网站管理内容的时候使用这个函数，毕竟是手动的发帖效率太低了。借助工具，可以减少我们的工作量，提高工作效率。只要是网站，文章 几乎一直在不断更新。许多高质量的内容更新和用户搜索是一个很棒的 SEO 工具。从这个角度来说，每天发布文章，或者每天更新内容是非常重要的。每天发布 文章 是一种更标准、更有效的 SEO 做法。另外，除了PHPcmsV9之外，不同cms类型下网站文章的发布也可以同步管理，批量发布，不仅仅是某个cms@ >Publisher，更像一个网站管理工具，管理所有网站！帮助我们最大化收益，用最短的时间和最少的工作达到最好的结果，收录我要所有排名权重和流量！
　　PHPcmsV9发布操作流程：
　　1.选择一个新的发布站点，任务可以同时批量创建，也可以与不同的cms同时创建，实现批量创建、批量管理、批量出版
　　
　　2.发布设置，自定义网站每日发布时间和数量，同步栏目页面，让文章发布到指定栏目
　　3.勾选Auto伪原创，确认http类型，选择发布后自动删除，监控已有文件
　　4. 设置标题前缀和后缀，以及内容关键词，内容关键词会自动生成内链。选择关键词出现的频率，以及图像出现的频率
　　5.内容随机点赞/阅读/作者提升网站界面原创度
　　
　　6.勾选主动推送功能，实现自动发布自动推送，加速网站by 收录
　　只需几个简单的步骤即可配置，无需手动持久化即可自动批量发布文章到网站。操作简单，功能丰富，可以满足站长的各种需求，覆盖人群广泛，无论是SEO新手还是不懂编码技术的站长都可以使用。这样网站可以生成有价值的内容，因为会在伪原创之后自动发布，蜘蛛喜欢新鲜的内容，这样的内容蜘蛛给高分，然后提交给搜索引擎进行排名，自然就会好的，即使我们的采集其他网站的内容，搜索引擎收录。 网站内链网络，网站优化分为：内链和外链，其中我们可以控制内链，后面会讲外链。我们如何在内部做到这一点？我们在发布内容的时候，必须在内部引导内容中的长尾关键词，这也构成了一个内部链接。如果 网站 内部链接做得好，蜘蛛可以快速爬过你的整个 网站，它会完整读取你的 网站 上的内容。最后一点很关键：记得在release中加入搜索引擎的自动推送功能，加快蜘蛛爬取速度，增加蜘蛛爬取频率。
　　PHPcmsV9版本帮助我们定期更新网站是有效的SEO优化。应该有很多这样的SEO优化器，或者说很多SEO优化器还在做SEO。很多人也强调网站的内容会定期更新，让搜索引擎蜘蛛经常爬，所以这个网站可以做到快速收录，增加网站的权重，这是传统的搜索引擎优化实践，强调定期更新。 查看全部

　　智能采集组合文章质量选择最佳打开速度使用自动标注
　　智能采集组合文章质量选择最佳打开速度使用simiso自动标注特殊字符可以为文章重命名同步云端数据库,随时随地快速查询使用技巧人工智能属性匹配模式文章内容自动标注检测到复制标注信息/网页爬虫工具自动qa可以监控采集文章提取前面文章提取中文提取附件中文提取方式欢迎大家通过以下链接使用：欢迎入坑/技术交流在微信公众号「dr_it头条号」中回复关键字「一键爬虫」，即可获得百度自动采集器全部命令！。
　　又是来炫耀的。
　　
　　采集seo网站，快速方便，一条或多条合并处理，可以通过规则自动处理，也可以手动编辑规则。爬虫下载工具以及python最好的采集工具，获取采集原理图及不同网站采集要求。其他：lxml在免费交易中的作用以及使用技巧。
　　网站推广中的文章采集全网采集技术。
　　
　　百度云搜索网站采集
　　手动添加多条和一条不同。
　　什么？不知道 查看全部

　　智能采集组合文章推荐——拼多多，今日头条等等
　　
　　智能采集组合文章推荐——拼多多，今日头条等等在自媒体平台是具有流量导向性的文章才会被推荐到平台上并流量转化。在最近，有一个问题深深的困扰着大家，就是在头条号，有一些原创文章的阅读量达到了2万多，但是在其他自媒体平台只有几百的阅读量。知乎上也说到某人发布的原创文章，也是被好几个自媒体平台上收录的文章阅读量都不过1万。
　　
　　但在我们运营了一段时间之后，有朋友告诉我说，他的文章，在头条上只有几百的阅读量，但是在百家号上有接近2万的阅读量。其中大多数原因是推荐给读者的因素，因为我们这些流量入口中有百家号的首页，有百家号编辑器，所以即使你的文章再差，被收录到首页的文章也会被“一些可能收到关于原创保护的要求。”拼多多小店的直播，今日头条的创作者中心，美团外卖的头条直播，聚划算的个人直播，看似在一个公域或者私域流量入口，似乎没有，没有可能被各种微信公众号转载，但是其实呢？如果在多个平台编辑多篇文章，那其实和新文章完全一样。
　　只要你发布的文章足够优质，只要你敢发布，那么你所有被收录的文章肯定就是来自其他公域流量中收藏较多的文章。接下来给大家推荐一个小程序——公众号大数据精灵-链接腾讯，今日头条，还可以发现任意一个平台的主编都喜欢的一些公众号然后推荐给他的粉丝，很好用哦！来自小见。 查看全部

　　文章曝光量排名前几页，你知道几个？
　　智能采集组合文章，比如词根快搜，超级带名词或动词的组合文章，
　　百家号应该是百度旗下的，是百度推荐的内容产品，文章的阅读质量应该很高，但由于没有相应的平台，所以搜索阅读量应该不会很高。
　　
　　文章曝光量排名前几页，曝光量足够了，再看后面内容就不会那么精彩了。有基本的内容就足够了，曝光量就是从后面看来的。别人都不关注你，
　　分析百家号，就要分析百家号的账号。在工欲善其事必先利其器。以百家号为例，百家号的账号可以分为三大类:1.认证，已经获得认证2.认证三天内被百家号官方放弃3.已经获得认证很多人问，如何去判断账号是否认证成功，可以从以下几个方面观察:1.百家号后台可以看到认证百家号的账号名称2.百家号后台可以看到百家号是否符合注册，并且认证的。
　　认证之后名称就会变成唯一3.百家号后台可以看到公开的邮箱地址。4.百家号后台可以看到百家号的认证情况。5.可以从百家号的评论里获取一些相关信息。从这些来判断，百家号是否能够通过认证。很多人认为收益越高，账号权重越高，文章的收益越好。这样的认知是片面的。当账号权重很高的时候，文章也可能会无法通过。再好的领域，文章的权重也不一定会提高。
　　
　　那么，账号的权重和哪些方面有关呢？1.文章里面的文章标题，关键词2.百家号的头像，昵称3.百家号文章内容，有无违规4.文章百家号一个id两个以上，重复多个id会降低通过率。5.通过提供身份证号码，便于核实。账号可以分为三大类别，认证。1.已经认证，被官方放弃注册，没有认证2.已经认证，百家号3.认证三天以内被百家号官方放弃首先你要先判断一下账号是否具备认证的条件是否符合认证条件：a.已经拥有百家号，并且不止一个。
　　b.已经认证3个或以上，但是已经放弃认证3个以上。c.认证三个以上，百家号放弃的账号是属于第二种。很多同学，没有百家号，但是没有放弃认证的意识，就一直注册，直到文章无法通过才去想去认证的。这样的也是不行的。那么你是百家号放弃的账号，如何才能够去认证呢？一个身份证只能认证一个账号，就是一个人最多只能拥有10个百家号。
　　第二你要判断一下有没有违规，是否是有账号被封禁。是否已经违规，我教你账号都是没有违规的。这样才能认证。只要你认证了，账号就是安全的。除非，你账号被封。账号封了，你就无法认证了。但是百家号已经放弃，你认证不了的情况下，其实也是可以认证的。只要你用百家号有5万的阅读就可以认证了。账号有5万的阅读就可以认证了。账号有5万的阅。 查看全部

　　采集到网易有道云笔记，最好编辑一下，邮件采集
　　智能采集组合文章网上一搜就能找到一堆，几分钟就能搞定的，还可以识别超链接，怎么都比手工抄写快的。
　　要把微信文章保存到excel表格的话，可以使用有道云笔记。
　　
　　采集到网易有道云笔记，最好编辑一下，
　　邮件采集，先将文章发给豆瓣编辑部，编辑部会发送qa邮件到你的邮箱。再发送给豆瓣编辑部，编辑部会发送另一封qa邮件给你，两封邮件内容一样，只是前面一封邮件不能修改。这是两封经过邮件筛选的邮件。收件编辑，对文章就不能更改了。
　　通过一个叫你我身边的号码，进行邮件采集，非常方便。电脑登录网易有道云编辑器，在文本上画线，识别超链接之后，复制到文本，粘贴到豆瓣，这个时候，文章链接就会自动生成了。
　　
　　采集到本地excel，两篇文章在本地编辑就行了，然后导出pdf。
　　已经成功把星期之前，和星期中的星做出来！星期四网易一直把我鸽着，之前还给我邮箱发邮件，后来就不再接受邮件了，从此我没有上过网易。但是昨天网易把我鸽回来了。是因为小清新一直在我朋友圈发小清新，然后直接在我私聊我，就把我鸽了，昨天发的那篇私信，他就回邮件了。等待他回。如果直接叫我去骂他，然后根据他骂人的内容，那么等于我自己骂了自己一次。
　　我特么觉得这才是正常的办法。所以，看其他回答来骂他是不对的，应该先私信骂回去。—我已经登录他的私信了，但是他不回邮件。 查看全部

　　智能采集组合文章采集器（,支持书签批量导入）
　　智能采集组合文章采集器（）采集网站地址：360浏览器、电脑可用，采集百度文库论文的一款chrome应用，速度比较快，支持批量、一键生成高清pdf,支持书签批量导入，数据可以重复，也可以上传图片。操作步骤：1.打开网站360浏览器、电脑可用，采集百度文库论文的一款chrome应用，速度比较快，支持批量、一键生成高清pdf,支持书签批量导入，数据可以重复，也可以上传图片。
　　2.点击左侧“根据你的标题和作者”进行搜索3.根据你搜索的进行创建采集列表4.在采集列表里面根据需要在进行搜索，搜索高质量的文章。5.采集结束后可以点击右上角“下载按钮”按钮，下载保存到指定的地址后缀。
　　爱采集软件，可以免费试用3天的。很实用，
　　推荐个是专业采集论文，
　　采集需要资源等才能发挥价值，所以楼主要多注意平时收集文章资源。采集不存在时间差。从事web开发的同学应该知道国内外论文大多数都是可以从web上下载到web版的。一个开源的项目：，只有有多台电脑的情况下才支持web版下载，针对个人电脑电脑平台还是不方便直接看论文，而且很多学校和单位为了论文安全只能建站用markdown写文章。
　　其实这个东西简单易用，交互的，多手段写文章你会发现一些有趣的东西。附上源码，我们在做论文开发的时候通常用的。 查看全部

　　智能采集组合文章(如何只用一个脚本解决百度采集多站点的问题？)
　　智能采集组合文章源是采集组合文章源脚本的主要优势。采集器所采集的站点支持网页全网文章、快递文章、短视频、小说、软件源等。想要解决多站点错乱的问题。如何只用一个脚本解决百度采集多站点的问题？唯一办法就是用专用服务器+主机防火墙，大量组合网页上传采集源。根据业务需求组合大量设备，主要设备包括有ssd硬盘，mcu服务器，ups电源。
　　用我们的、对于异地采集是没有问题的，简单快捷就是它。自动走流量，省下人工成本，不麻烦。
　　刚刚学习了一下，分享给大家，感谢星火，程汉亮大大的分享。
　　路由上有client，mcu，modem，就够了。路由上面还有两个端口，也可以转发。有什么问题，提问！小透明也能贡献一点代码？知道的程汉亮大大提供免费视频。
　　采集速度就是那些限制我们使用小工具脚本的规则要求，一般小规模公司的采集都没有太多限制，主要还是简单发布应用为主。如果是大规模的发布应用，光是策略制定和脚本编写的难度都大大加大了，无论是采集速度，还是稳定性。个人觉得这一点网上流传的那些脚本工具对大部分人就是给小白用的，并不是很完美，或者说他们并没有真正用心去制定一些规则。
　　所以今天我试着另辟蹊径，给大家介绍另一种方式---采集器脚本（extract-node）（也就是我们平时所说的替代工具脚本）。 查看全部

　　智能采集组合文章(智能蜘蛛引擎优采云站群营销软件怎么样？(组图))
　　优采云站群营销软件已上线团网，支持站群/单站，更强大的SEO优化功能！义团网日访问量超过5万，月销售额超过300万，单商户月收入高达60万元。目前已有近千家商户信任一团，选择与一团独家合作。也欢迎您加入。
　　作为专业的IT产品销售和服务平台，我们为客户提供优质的综合IT产品和服务。一团网是A5站长网旗下的IT团购品牌。所有团购/售卖产品均为官方正品，请放心购买。有兴趣的可以去一组在线咨询了解，有专业的客服解答！
　　1、无限数量的站点
　　优采云站群营销软件秉承为用户提供最实用的软件的宗旨，建立不限数量的站点，打造真正的站群软件；无论购买哪个版本，都没有限制网站程序数量和域名不绑定电脑，与其他同类站群管理软件有很大不同。
　　2、智能蜘蛛引擎
　　优采云站群营销软件打造的智能蜘蛛引擎，只需输入几个相关的关键词，即可自动生成数万条长尾关键词，然后针对这些长尾尾巴。尾随关键词自动从互联网采集转到最新的文章、图片、视频等。无需任何采集规则，完全可以实现一键抓包任务。它是一套站群采集软件，操作简单，功能齐全。
　　3、SEO伪原创和词库管理
　　优采云站群营销软件全面支持标题和内容的同义反义词替换、分词重构、禁用词库屏蔽、内容段落乱序重排、文章内容随机插入图片、视频等，伪原创的标题和内容都可以很好的实现；不管你做了多少站、几十站甚至上百站，你都不用担心采集文章的重复，不用担心搜索引擎的收录。
　　4、无限循环挂机全站自动更新
　　设置好关键词和爬取频率后，站群管理系统会自动生成相关的关键词，自动抓取相关的文章并发布到指定的网站栏目中，一键采集更新轻松实现，支持365天无限循环挂机采集维护全部网站，真正实现无人监控无人操作，让车站建设和维护变得如此简单。
　　5、强大的链轮功能
　　支持文章指定内容随机插入、锚文本链接、单点链接库链轮，自动提取文章内容链接到单点链接库或全局链接库，支持自定义链轮，并可实现链轮的任意组合。
　　6、自动采集关键词图片（可做图片站）
　　优采云站群营销支持直接根据关键词batch采集图片在每一列的文章中插入图片，也支持直接采集图片为单独发布，可作为专用图片网站使用。
　　7、自动采集关键词视频（可作为视频站）
　　优采云站群营销支持直接根据关键词batch采集视频将视频插入到每一列的文章，也支持直接采集视频单独发布，可作为专用视频网站使用。
　　8、高级原创文章生成函数
　　优采云站群Marketing内置了强大的原创文章生成库，支持自定义句库生成原创文章（使用现有的文章 文章 库中的分词随机形成新的文章)，自定义句库生成原创文章 和自定义模板/元素库生成< @原创文章，并且还支持将文章中已经是采集的段落混合生成文章。
　　9、数据可以任意导入导出
　　优采云站群营销支持批量导出软件采集的原文章到本地，批量导出软件伪原创后的文章到本地和批处理端采集文章，在导出文章到本地的同时，还支持将本地的文章导入到站群，支持导入一定数量的文章for each column @>，还支持从每个网站的随机列中直接导入一个或多个软文ads文章。
　　10、强大的批处理功能
　　优采云站群营销支持批量添加站点和列，批量提取列和id绑定等，更多网站可以轻松管理。
　　11、通用自定义发布界面（站长APP界面）
　　优采云站群Marketing支持任意网站自定义发布界面，无论是论坛、博客、cms等任何网站，都可以通过自定义界面编辑相应发布工具界面，真正实现对各种站点程序的完美支持。
　　12、多功能克隆文件和模板修改功能
　　优采云站群Marketing支持文件克隆和复制功能，在建站前实现多个文件和多个网站对应目录进行复制和克隆，节省建站时间，并具有该功能改变模板实现同样的Batch，模板代码实现不同的效果。 查看全部

　　智能采集组合文章(如何通过矩阵入口拿到各大平台的自媒体入口权限)
　　智能采集组合文章页精准投放了解一下？自媒体矩阵最先得益于各自平台的自媒体数量，达到平台的争夺，吸引更多自媒体入驻。得益于平台的争夺，自媒体矩阵得到了迅猛发展。比如最早得益于新榜和百度的数量，自媒体矩阵很快以百度，新榜，大鱼，头条，企鹅，一点，搜狐等为核心，形成五大矩阵。从不同的视角发散，可以获得更多的自媒体入驻，同时也可以通过单一的矩阵在其中获得引流和转化。
　　在此，我将为你介绍一下怎么通过矩阵入口拿到各大平台的自媒体入口权限。第一步：初始化（申请账号->注册账号->创建自媒体矩阵->申请权限）成功申请到自媒体矩阵，平台就将会获得一个精准采集入口权限。第二步：定向（确定自媒体矩阵各大平台、订阅号矩阵、广告主账号矩阵、微淘矩阵、小程序矩阵、问答矩阵、直播矩阵、百家矩阵、企鹅矩阵、头条矩阵、大鱼矩阵、腾讯文章矩阵、搜狐文章矩阵、天天快报文章矩阵、一点号矩阵）矩阵一般是单个平台主打一个领域，或者是矩阵中每个矩阵的运营者各自拿到大的矩阵，比如小程序矩阵中的运营者再运营另一个小程序、广告主矩阵中运营另一个广告主账号、自媒体矩阵中运营多个主要自媒体账号等。
　　各个矩阵可能会发布多个文章同时发布，所以矩阵可能有多个账号，也可能有多个主体。各矩阵自媒体矩阵发布的文章同时将同步到不同的订阅号和小程序，小程序也会同步到矩阵中。其中，矩阵（当前已开通的大型矩阵和小型矩阵）数量越多，拿到的自媒体入口权限越多。当然，你的矩阵越大，还有可能更赚钱。定向选择依次会对你的投放有更大影响，如果自己研究和筛选真是一件烦心事，如果你正在想获得入口权限，你还可以直接联系微信号：lazykorps，我能给你快速解决。
　　第三步：高效投放（自媒体矩阵申请权限->创建投放群->运营矩阵->创建投放渠道->投放）运营矩阵，投放矩阵是很多的，做矩阵投放的初期一定需要选好渠道，快速获取最大可能流量的投放渠道是基础条件，很多投放渠道投放效果不理想，其实问题就出在这里。所以，你创建投放渠道也得满足如下几个条件：（。
　　1）投放渠道跟矩阵运营人数匹配，当你投放自媒体矩阵账号较多时，建议投放多渠道比较合适。一般投放矩阵人数为50-100人左右为佳。
　　2）投放时间选择好，也就是比如今天操作，不要总在晚上操作。就算你有一百个自媒体账号同时运营，也不能同时使用不同的运营人员和渠道，要知道大浪淘沙，有的渠道没有权限，这样就会影响效果。
　　3）投放渠道网站资质认证。投放矩阵选择链接、图片等也需要满足要求， 查看全部

　　智能采集组合文章(
如何采集数据，形成服务再到供给运营，看效果)
　　
　　“用户画像”、“用户标签”、“大数据”这些词是我们这几年经常听到的词，但这些词很难直接产生价值。我们都知道大数据有用，人像也有用，但到底怎么用？怎么可能体现为产品，却很少有人能解释清楚。
　　如何采集数据，形成服务，然后提供操作，这也是本文章想要分享的核心。
　　在市场上，申策和易观将其称为智能用户运营平台。本期文章将和朋友一起讲解用户运营平台的产品设计，帮助大家了解其底层支持和产品性能。
　　产品设计讲解将分为3个部分，分别是：选择用户、做操作、看效果。
　　一、产品搭建背景
　　
　　产品建设背景如下：
　　1. 数据不可用
　　数据不可用的原因有很多，更容易理解是数据库没有埋点。
　　其次，数据分散，分散在不同业务中的用户数据没有关联，会导致用户三维画像不足，甚至无法识别是否是同一用户。
　　假设我们无法在关闭前识别出用户的关键路径，将很难分析他们的决策偏好和流失过程，操作的深度也会受到限制。
　　然而，许多数据使用方法只停留在浅层的报表应用中。数据分析很重要，但分析后也应该应用到操作中。
　　2. 操作无法管理
　　这是指大多数企业运营管理严重依赖人力，缺乏平台沉淀的运营逻辑。人事变动时，依赖人力和代码维护的旧逻辑很容易被忽视，运营策略的跟踪和改进可能会丢失。
　　如何让不同的角色快速了解自己业务的运营策略和对用户的影响，也是建设的目标之一。
　　3. 运营成本高
　　运营成本高，因为对交付和干预的需求很高，但每一个需求都需要经过产品、研发、测试和发布的过程。即使上线效率高，上线周期也会滞后。
　　低重用率是由于难以扩大依赖研发的运营策略。
　　4. 效果跟踪很困难
　　结果难以追踪的主要原因是难以形成统一的业务标准，不同的评价标准无法进行比较。我们之前听说过一个故事，每个部门都有正的投资回报率，但公司却在亏损。这是一个笑话，但这是真的。
　　有不同的标准，只看正面指标不看负面指标，那当然大家都是好消息。每个业务的形式都不一样，很难制定标准。你能尝试找到类似的项目进行操作吗？
　　这四点是用户运营平台想要解决的问题。接下来，我们将解读产品的核心结构。
　　二、产品架构解读
　　用户运营平台的产品分解为：选择用户、做操作、看效果。
　　分解为产品术语是：圈定目标用户并设置操作规则，根据操作渠道发送指定操作内容，跟踪效果后进行自助优化调整。
　　
　　上图解释如下：
　　用户圈选：在访问产品页面时选择一个没有交易且有工作的人。操作规则：今晚8点对用户进行风控评判。例如，通过A/B实验，一组由推荐算法确定推荐产品，另一组由操作设置，设置渠道和产品。操作频道：选择弹出的资源频道。操作内容：设置弹窗登陆页面跳转到商家详情页面。效果评估：跟踪上线后的漏斗数据和交易数据。
　　
　　选择用户对应的用户数据平台，操作对应的规则引擎和用户交互平台，看效果就是分析中心。
　　在对所提供的运营服务有一个大致的了解后，我们会逐渐了解这个核心服务所对应的底层支持和产品性能。
　　三、用户操作平台：选择用户
　　上一篇对应的选择用户的痛点是数据不可用。我们必须使数据可用，解决数据分散的问题。我们会将分散在不同业务中的用户数据关联起来，以识别是否是同一用户。
　　最后实现了目标用户的可视化选择。
　　1. 底层支持：用户数据平台
　　
　　要让数据可用，需要建设的是用户数据平台，这是一切的开始。即便不用于实际干预用户的操作，也离不开画像分析和个性化推荐。
　　从用户运营平台的角度来看，我们需要采集整个站点的数据，使数据多样化和客观，然后过滤掉无效和异常值，关联起来成为同一个用户以确保更立体的肖像。
　　最后，将详细数据处理成可用的圆选择条件并提供给操作。
　　在了解表现层之前，首先要了解它的底层支持，并知道为什么会这样。
　　1）数据采集
　　使用数据的前提是要有数据，而采集数据是第一环节。手动采集是上传数据并导入数据库，而自动采集是埋点上报和第三方数据传输相关的工作。
　　2）数据处理
　　第二个环节是数据处理，主要包括数据入库后的清洗、合并、去重、处理四个步骤。
　　
　　清洗是指发现和纠正数据中可识别的错误，包括检查数据一致性、处理无效和缺失值等。
　　
　　关于合并和去重的概念，对数据的理解可以参考这篇文章：《Tableau Basics How to Merge Your Data？理解与逻辑（上篇）》，Tableau已经描述的很全面了。
　　合并有两个目标。一方面是关联不同业务的核心数据，让用户画像更加立体。另一方面，离线查询大批量时，查询速度可以更快。
　　不同的数据存储在不同的表中。我们希望在查询订单的同时查询到用户的关注数据。常用的方法是查询表。
　　但是，这种方法只适用于少量数据。当数据量达到百万时，开始连接表和查询会很慢。这时候会用到宽表，可以理解为一个收录大量数据字段的表。. 例如，在订单表中增加用户的公众号关注数据。
　　处理逻辑涉及条件的组合。
　　我们的原子数据，比如年龄、性别，是可以直接使用的查询条件，但是如果我们想要“中年男性”这个条件，就涉及到处理，这让我们在查询数据的时候更加敏捷。
　　3）数据管理
　　数据采集，处理后的下一步就是数据管理，这是数据服务的基础，负责定义数据标准，管理数据权限，保证数据质量。
　　
　　标准是指我们如何定义一个完整的数据，它需要名称、取值类型、取值范围、处理逻辑等。权限决定了谁控制数据，安全级别决定了不同角色的操作，包括读、写和采用。
　　最后的质量部分是通过相应的监控措施来保证数据质量，数据是否及时更新，更新进度和速度是否符合预期，生成的数据是否符合规范，幅度波动是否达到警戒线。
　　假设一切正常，下游是否正常消费，消费过程是否阻塞。
　　4）数据服务
　　数据服务，这个词泛指数据采集、处理、管理都是服务。这里特指提供实际运营的服务，如众包服务、风控服务、运营服务等。
　　
　　①风控服务
　　借助数据，可以针对不同场景制定不同的风控评分规则，用于黑品识别、金融产品预售评估、金融产品定价等。异常监控是指当号码或账户被冻结时，可能导致用户违约，并在金融产品层面进行预警。
　　② 运营服务
　　智能推荐的本质也依赖于数据平台，通过用户特征输出推荐结果。RTA用于广告，根据特征决定是否参与定价。
　　③ 人群服务
　　用户运营平台的“用户选择”环节将使用众包服务，数据管理可以为前端渲染提供可选择的用户条件。
　　选择好条件后，涉及到数据的去重、不同组间的计算，以及最终应用环节的加解密。这部分将在下面详细描述。
　　说完底层支持，接下来就是用户运营平台表现层的“用户圈选”。数据平台如何提供“用户圈选”能力？
　　2. 产品表现：用户圈子
　　选择用户时必须考虑的产品功能有：圈选方式、圈选频次、圈选条件和人群服务。本质上，这四个功能的底层支持来自于用户数据平台，用户运营平台负责服务的应用和性能。
　　
　　1）圈选方法
　　
　　① 条件选择
　　
　　这是一种在可视化、自助选择用户情况后，通过比较其取值范围，计算生成人群数据包的一种形式。
　　一般来说，可视化抽象条件下的数据使用频率更高，数据准确性更高。其底层原理是将条件和计算标准化，然后拼接出类似SQL的数据查询语句。
　　② 智能选择&独立上传&SQL提取
　　
　　智能选择、独立上传、SQL选择是对“条件选择”的补充。
　　智能选型的主流分为两类。第一类是在用户规模不能满足要求时计算用户的相似度，从而扩大用户规模。
　　另一个应用场景是利用算法模型选择用户，根据运营效果数据优化模型，不断寻找最优的高响应人群。
　　SQL 选择的原理与条件选择类似。主要用于数据不规范，无法直观选择的场景。
　　另一种场景是追求更快的查询速度，因为标准化的查询语句追求通用性，查询速度大多比自写语句慢。
　　2）圈选频率
　　
　　① 单次提取
　　单次抽取是指一次性抽取数据，当前时间抽取后数据不会发生变化。
　　使用的场景多为操作实验，操作实验效果不够好，暂时没有标准操作方案；另一种场景是用户操作规模大，数据量过大。long，提前提取数据。
　　② 动态提取
　　动态抽取是指在不同时间抽取相同条件。在这种情况下，基于数据的及时性，其数据可能会发生变化。在常规和固定的运营计划中很常见，例如：用户将在交易后​​ 10 天获得积分。
　　自上传没有动态提取，是一次性操作。
　　3）圈选标准
　　下面的交互只是条件选择，而SQL、上传、智能交互都是不同的表达方式。
　　
　　条件的来源主要有四种，除了界面上报，应该都是来自用户数据平台管理的数据，然后根据其数据标准渲染到前端页面。
　　这里补充说明一下“用户特征”和“宽表字段”的区别，如下图：=
　　
　　非实时查询条件主要分为宽表字段和用户特征。
　　为了快速查询更多的用户数据，会根据userId将用户数据整合到一张数据表中。因为存储了大量不同的业务字段，所以也称为宽表，比如添加用户年龄、性别等字段。
　　宽表字段是详细数据，数据量大意味着查询速度会受到限制，但也可以快速提取其相关数据；当您需要快速执行点查询并且不需要用户相关数据时，将使用用户特征。.
　　例如，如果您需要向前一天关注公众号的用户发送短信，则会使用具有详细数据属性的宽表字段来获取他们的手机号码。但是，如果是在活动页面上，则需要实时判断用户是否在关注，引导用户的注意力，才会用到用户特征。
　　既然了解了条件的来源，下一节将介绍如何比较条件，这与数据的值类型有关。前端页面还应该根据值类型呈现比较条件。
　　
　　时间条件一般不列举，因为随着时间的流逝很难统计。
　　对应的条件选择交互式日历选择器或者日历范围选择器，而动态时间一般采用T+N的形式，其中T指的是时间（通常是天），N也可以是负数。
　　例如：关注时间=T-1，表示1天前关注的用户。
　　数字和字符串的比较方法比较接近，只是数字和时间可以有“大于”和“小于”等比较方法，而字符串没有。
　　4）人群服务
　　上一部分描述了如何选择用户，这部分是选择后要做什么。其执行过程如下：
　　
　　通过条件查询得到人群包，然后对不同的人群包进行互相关的数学计算。计算后对数据进行去重，最后查询这些用户的数据，供内容语言和界面使用。
　　这些服务详细描述如下：
　　① 交叉交叉
　　
　　② 去重
　　
　　重复数据删除很容易理解。核心原因是防止数据重复，避免在查询数据时因数据重复而浪费资源。
　　③ 关联数据查询
　　在此，分别在内容语言和界面使用方面提供两个示例。
　　内容讲，我们推送了一批等待续保的客户，指导售后部门续费。但是，如果他们需要能够指导他们的策略，他们还需要在售后提供有关保险单的详细信息，例如：保险金额、保费和被保险人。关系等
　　接口的使用与调用接口所需的输入参数有关。比如风控界面一般需要用户的身份证和手机号。
　　四、用户操作平台：做操作
　　产品和运营的工作主要是计划和执行，痛点由此产生。
　　规划的痛点是过去的逻辑难以追溯，难以系统地理解过去的运营思路，过去谁做了什么效果如何，目前是否在运行？我们新的解决方案总是从零开始，我们需要重新踩过过去的坑。
　　实施的痛点是运营方案链太多无法上线。不同的任务以不同的方式完成，有些需要配置，有些需要开发。不仅界面人不同，而且上线周期慢且分散，非常依赖。项目管理能力。
　　有没有办法尽可能配置多变的操作规则，让操作可以在线管理？
　　这里的解决方案是规则引擎负责操作规则的组合，交互平台提供组合的内容，然后提供不同操作角度的管理视图和自助配置工具。如果这两个能做到极致，那就是无码了。
　　1. 底层支持：规则引擎和用户交互
　　1）规则引擎
　　规则引擎行业也被称为自动化营销平台。术语规则引擎有点抽象。它可以理解为操作一件事的规则或逻辑。
　　
　　这是 5W2H 法则中熟悉的部分，规则引擎在什么时间对谁、在哪里以及以何种方式（5 个赌注）进行操作。
　　什么时候做，给谁做是触发条件，由谁做是由实时事件触发的，比如用户签到立马开奖。在这种情况下，事件既是触发条件，也是判断条件的一部分。
　　判断条件的本质是过滤。比如过滤昨天登录的用户中的黑产用户，除了用户自身的特点外，我们还会接入风控、推荐等接口。
　　从计算机操作的角度来看，流程控制是改变流程执行顺序的指令，浅层理解是判断条件和执行条件之间的连接器。
　　实际操作中，不一定每次判断生效都立即执行，会等待时间或分组执行。例如：当用户访问页面并等待15分钟触发操作逻辑时，等待指令为流程控制。
　　执行条件比较简单，但不要拘泥于思维。
　　用户的一切操作干预手段都可以被我们覆盖，无论是触摸还是弹窗，无论是非人工、人工还是智能，B端最重要的是连接和共赢。
　　
　　了解了规则引擎的四个核心要素之后，接下来的问题就是如何让研发、产品、运营的不同角色被使用成为可能。适用角色的每一步，易用性都会变得更高。
　　如果连研发的敏捷度都提高不了，那么这个引擎就没有存在的意义。
　　关于敏捷，我理解的是操作需求的低代码或无代码实现，以及无需发布即可独立测试的能力，所以对应的解决方案是可视化拖拽。很棒的案例。
　　但相比无码，我个人更喜欢低码。无代码基本上是通用模型和标准化模板。无需研发和人工投入即可快速应用。
　　它可以指标准化服务的提供者，例如网页和活动。这种方法的缺点是它强烈依赖模板。如果没有合适的模板，它的实用性就会大打折扣，很难兼容复杂的逻辑，最简单最不灵活。
　　低代码，通过一些基础设施的搭建，实现一些逻辑配置和一些编码，实现一些逻辑配置，测试可以自助。适合对产品、运营等有一定R&D理解能力的同学。
　　2）用户交互
　　交互，顾名思义，就是沟通和互动。规则引擎负责规则组合，交互内容负责规则的最后一个节点：执行。
　　如果我们要做用户操作，就需要和用户进行连接，这取决于能接触到用户的渠道，不同的渠道有自己的互动内容。
　　本章没有太多复杂的底层支持逻辑。基本上就是渠道能力的建设，渠道内容的维护和管理，更要注重的是愿景。
　　
　　这张图列举了可能与用户交互的渠道以及渠道支持的内容方式。渠道不仅是推送，还有Qiwei等私域的聊天消息，其次是对应电话和网站资源的人工服务。.
　　发送的内容不仅是文字和图片，还有任务或奖品。任务可以理解为你希望用户完成的事情，奖品是你完成某事后提供的激励。
　　这里大家可能会有的疑问是，着陆页通常带有任务和奖品，这是真的。但是，在某些场景下，不会有落地页，比如智能外呼、短信等。此时，将应用广义的用户任务系统和奖品。
　　至于内容的产品支持工具，还包括二维码、海报、短链接、落地页生成等，这些产品如何实现不是本篇文章的重点，这里不再赘述.
　　2. 产品性能：方案管理和方案配置
　　运营痛点是：管理难、成本高、上线周期长。
　　在线列表视图只是最表面的管理。我们还应该提供不同类型的视图，帮助运维同学了解运维计划的运行状态和业务逻辑。
　　成本和周期问题要通过自助、一站式、可视化配置来解决，这部分依赖于4-1的底层支持。
　　1）项目管理
　　方案管理，首先要明确什么是运营方案，它由目标用户、运营策略、效果评价三部分组成。
　　对于节目管理，最常见的是列表视图，包括基本列表和列表过滤。这一点就不赘述了，但是当我们想了解业务的运行状态时会用到：执行视图、逻辑视图等。
　　① 执行视图
　　
　　从运营的角度来看，任何交付类的运营基本上都涉及到KPI。不论效果如何，首先要按时按量执行每项运营策略。这是运营有效性的基础。
　　时间部分主要分为开始时间和时长，部分业务对任务完成的时效性要求较高。
　　量级部分的第一个也是最重要的部分是任务的成功率。在产品设计上更进一步，也可以根据相应计划的总水平和成功水平做出同比或趋势，方便我们定位问题。
　　② 逻辑视图
　　逻辑视图承载操作计划的逻辑。其次，我要帮助运筹学同学树立全球运营的视野。
　　这部分对于不同的产品形式和业务目标是非常不同的。下图是基于商品的逻辑视图。
　　
　　商品视图是单个商品在不同的运营场景下，在什么时间节点，通过什么渠道进行运营。
　　每个频道可能有自己的细分目标。点击“目标：引导加购”进入详细运营计划，查看运营逻辑。第二张图是从类别的角度来检查场景操作是否缺失。此视图不关注频道和时间等具体细节。
　　这只是两个例子。您可以根据自己的业务形态设计自己的管理视图。
　　2）方案配置
　　上面的产品视图只承载了部分逻辑，更详细的逻辑会进入运营计划页面。它包括以用户为导向的运营策略和运营计划的评估指标。
　　下一部分我将向您解释方案配置的表示层是什么样的。业界主要有两种配置方式，一种是流程视图，另一种是表单视图。
　　流程视图可以参考钉钉易达和易观数学。这里我们只展示简单的图片。
　　应该使用指甲：
　　
　　易观数学：
　　
　　表单视图也是一种比较主流的方式。个人设计将运营计划分为4个部分：运营频率、用户导向、运营策略、效果评估。在本节中，首先解释前三点。
　　① 运行频率
　　
　　对于一个操作计划，首先要处理的是在什么时间范围内操作，其次是操作的频率和时间。
　　事件触发不依赖于时间，根据事件的发生实时触发。这种类型没有运行时间的概念。循环触发和单次触发都会有时间的概念。
　　循环触发是指多次触发任务。触发事件仅适用于每日定时任务和间隔每日定时任务。举一个间隔日定时任务的例子来帮助理解：你必须每周一去上班。
　　单个触发器是一次性任务，可以在计划建立后立即发送，也可以在计划创建后一次发送。交互如下图所示：
　　
　　② 对于用户
　　这部分在讲解用户数据平台的表现层时会详细介绍，这里只展示交互。
　　
　　③ 经营策略
　　
　　上图是一个简单的模式，可以服务于大多数场景。但在实际过程中，还是会涉及到判断和执行条件的结合。
　　对于复杂模式，会在上图中添加额外的操作规则字段。通过研发可视化拖拽配置规则，然后通过相关渠道和内容渲染和执行规则，提供操作和填写。
　　但是随着规则的增多，很难维护和理解。除了流程视图，如何让它更容易使用和理解，我目前还没有很好的答案。
　　灵活多变，要做出取舍真的没那么容易。
　　五、用户操作平台：看效果
　　终于到了主流程的最后一部分：看效果。
　　回顾看到结果的痛点：评价标准不同、无法比较、缺乏负面评价。
　　个人观点，这部分主要是需求端，不是执行者，所以没有太多底层实现可以分享，而表现层则是根据运营计划的执行结果，进行漏斗统计和ROI成功干预的用户的计算。并深入分析肖像。
　　以下是关于漏斗统计和投资回报率计算的一些想法：
　　1. 漏斗统计
　　
　　漏斗的统计主要看端到端的转化。指标定义如下：
　　转化的概念非常广泛，取决于您希望该用户完成的行为指标。该指标可能因每个运营计划而异，包括交易、续订、访问、关注等。
　　如果你不关心数据产品，关注的核心应该是梳理不同业务的转化指标，将统计数据传递给数据部门，整合到你的平台中。
　　2. 投资回报率统计
　　ROI 统计 这是一个比较难设计的模块，这里可能只是一个指导。
　　之所以难，是因为不同的业务指标不一样，统计的方法也不一样。如果强制输出，可能不是所有人都认可。
　　这里的个人想法是分业务算盘，把握小局，放弃大局。了解并梳理不同业务的计算方式，为其提供通用的配置计算能力。帮助不同部门能够在内部进行比较和衡量。
　　
　　与传统的计算方式相比，ROI的计算公式多了一个参数：“负指标经济价值”。
　　原因也很简单，每发一个公众号文章，就会有人关注，就会有人下架。但这并不是说不需要继续操作，而是让分子大于0，并尽可能接近和超越分母。
　　
　　对于上图第二个例子的解释，假设是某张Dong Plus会员年卡，快到期时用户还没有续费。这时平台运营会将这些用户推送到出站座位，出站同学会引导用户进行续费。
　　过程指标反映了完成结果指标的方式。为提高成果指标的经济价值，要么减少完成过程的损失，要么提高完成成果的单价。
　　而负面指标，也就是这种操作行为可能造成的损失，就是这种操作动作的负面影响，比如第一个例子中的unfollow。
　　负指标也需要换算成经济价值，比如一个公众号粉丝的成本，一个小程序UV的成本。正负方向的结合可以使计算更加客观。
　　六、写在最后
　　这个 文章 写起来非常困难和有趣。难度是我最熟悉的我从未想过的B端产品。如果你沉下心来写，会有这么多的产品方向。有趣的是，我终于不用在意那些该死的界限、价值观和实现的难度，可以设计出理想中应该收录的东西，以及应该呈现的交互风格。
　　一个完整的用户操作平台是非常复杂和昂贵的。它要求您的业务强烈依赖召回，并具有足够大的业务规模和收益。否则，我仍然建议从这里获取灵感并制作自己的 MVP。
　　思想可以更开放。借助用户数据平台，还可以实现基于特征的拖放BI报表，也可以进行画像分析。有一个规则引擎来解决审批流程配置和调查问卷的问题也很好。通过构建渠道能力，为外呼团队和客服团队提供支持也是一个很好的途径。
　　其实能设计出这样一款产品，真的是很幸运，这和我过去的产品体验有联系。在我的第二份工作中，我做了很多B端产品，包括：页面配置、任务、奖品、用户功能等，但都非常脱节。
　　这一次，是一点点所谓的生态情怀，而不是假名。
　　最后，我也想建议B端产品在设计时尽量屏蔽底层逻辑，减少配置项。这么多的可视化和自助化配置，确实降低了研发成本，但只是转化为正在向前发展的产品和运营。
　　回到C端已经快3个月了。我写了一篇关于B端产品的毕业论文，2个月还清了债务。
　　非常感谢您来到这里，谢谢宁。
　　#专栏作家# 查看全部

　　智能采集组合文章(智能采集组合文章采集api采集机器人的网页步骤介绍)
　　智能采集组合文章api采集机器人是用来实现自动采集的，针对单一网站，比如新浪博客或者是百度搜索引擎等单一网站。凡是支持本地文章页采集的地方都可以使用。这个项目是基于nodejs编写的，支持windows和linux系统。具体地址是一键采集新浪博客(注意需要注册账号)及其他网站的文章。步骤如下：1.购买一个nodejs开发工具，可以是visualstudiocode，也可以是nodejs的运行环境（ide）。
　　2.下载需要抓取的新浪博客的网址地址。3.导入刚刚导入的一键采集组合文章api文件。4.点击采集组合文章api的api链接，选择对应服务器。(注意这里提供了选择一个时间采集的选项)5.生成api文件(src.js的地址，method.js的地址，request.js的地址，response.js的地址)6.把生成的文件拷贝到你的网页源代码中，如果是在浏览器中打开api文件，会出现listen""的错误(建议用开发工具打开)。
　　7.在当前的浏览器中打开新浪博客网站。如果需要联网抓取，就去联网抓取。注意：获取抓取的网页时，尽量选择最新的。这是因为不同时间段采集的效果不一样。有些抓取并没有最新的网页。如果一定要选择最新，那就把链接放到快速获取网页的抓取。以上就是一键采集新浪博客的网页的步骤介绍了，希望能够帮助到你。 查看全部

　　智能采集组合文章(优采云采集器v8.1.8官方版文件阐述相关使用资料(组图))
　　下面我们介绍一下相关的使用信息和优采云采集器v8.<优采云采集器v8.1.8官方文档@1.8 正式版文档更新信息。
　　第一财经下载网免费提供优采云采集器下载资源服务，欢迎下载。
　　优采云采集器
　　优采云采集器是任何需要从网页获取信息的孩子的必备工具，这个工具可以让你的信息采集变得非常简单。优采云改变了人们对互联网数据的传统思维方式，让用户在互联网上抓取和编译数据变得越来越容易
　　
　　软件功能
　　满足多种业务场景
　　适用于产品、运营、销售、数据分析、政府机构、电子商务从业者、学术研究等多种职业。
　　舆情监测
　　全方位监控舆情，第一时间掌握舆情动向
　　市场分析
　　获取真实用户行为数据，全面把握客户真实需求
　　产品开发
　　强大的用户研究支持，准确获取用户反馈和偏好
　　风险预测
　　高效的信息采集和数据清洗及时应对系统风险
　　特征
　　简单采集
　　简单的采集模式，内置数百个主流网站数据源，如京东、天猫、大众点评等流行的采集网站，只需参考模板只需简单设置参数，即可快速获取公共数据网站。
　　智能采集
　　优采云采集根据不同网站，提供多种网页采集策略及配套资源，可自定义配置、组合使用、自动处理。从而帮助整个采集流程实现数据的完整性和稳定性。
　　云采集
　　云采集支持5000多台云服务器，7*24小时不间断运行，可实现定时采集，无需人员值守，灵活贴合业务场景，助您提升采集效率，保证数据的及时性。
　　API接口
　　通过优采云 API，可以轻松获取优采云任务信息和采集获取的数据，灵活调度任务，如远程控制任务启动和停止，高效实现数据采集 和归档 . 基于强大的API系统，还可以与公司内部的各种管理平台无缝对接，实现各种业务自动化。
　　自定义采集
　　根据不同用户的采集需求，优采云可以提供自定义模式自动生成爬虫，可以批量准确识别各种网页元素，以及翻页、下拉、ajax 、页面滚动、条件判断等多种功能，支持复杂的网站采集网页结构，满足多种采集应用场景。
　　便捷的计时功能
　　只需简单的点击几下设置，即可实现对采集任务的定时控制，无论是单个采集定时设置，还是预设日或周、月定时采集，您可以同时自由设置多个任务，根据需要进行选择时间的多种组合，灵活部署自己的采集任务。
　　全自动数据格式化
　　优采云内置强大的数据格式化引擎，支持字符串替换、正则表达式替换或匹配、去除空格、添加前缀或后缀、日期时间格式化、HTML转码等多项功能，采集全自动处理过程中，无需人工干预，即可获得所需的格式数据。
　　多级采集
　　很多主流新闻和电商网站s包括一级产品listing页面、二级产品详情页、三级review详情页；无论网站有多少层级，优采云都可以拥有无​​限层级的采集数据，满足各种业务采集的需求。
　　支持网站登录后采集
　　优采云内置采集登录模块，只需要配置目标网站的账号密码，即可使用该模块采集登录-在数据中；同时，优采云还带有采集cookie自定义功能，首次登录后可以自动记住cookie，免去多次输入密码的繁琐，支持更多采集网站 的@>。
　　指示
　　首先我们新建一个任务-->进入流程设计页面-->在流程中添加循环步骤-->选择循环步骤-->勾选软件右侧的URL列表复选框-->打开 URL 列表文本框 --> 将准备好的 URL 列表填入文本框
　　
　　接下来，将打开网页的步骤拖入循环中-->选择打开网页的步骤-->勾选使用当前循环中的URL作为导航地址-->点击保存。系统会在界面底部的浏览器中打开循环中选择的URL对应的网页。
　　
　　至此，循环打开网页的流程就配置好了。进程运行时，系统会一一打开循环中设置的URL。最后，我们不需要配置 采集 数据步骤，这里就不多说了。从入门到精通可以参考系列一：采集单网页文章。下图是最终和过程
　　
　　以下是该过程的最终运行结果
　　
　　变更日志
　　V8.1.8（官方）2020-03-27
　　主要体验改进：
　　改进安装和卸载错误记录 查看全部

　　智能采集组合文章(AI文章智能处理软件是一款智能文章伪原创工具吗？)
　　AI文章智能处理软件是文章伪原创的助手，可以帮助你创作出很多伪原创作品。将不同的内容重新组合在一起，形成一个新的 文章。它会自动过滤重复的句子，并且可以采集许多资源。
　　
　　软件介绍
　　AI文章智能处理软件是一款智能的文章伪原创工具，可以帮助用户将文章重新组合成一个新的文章，以及材料采集@ >，是一个很好的文章处理工具。
　　软件功能
　　1、智能伪原创：利用人工智能中的自然语言处理技术，实现对文章的伪原创处理。核心功能有“智能伪原创”、“同义替换伪基元”、“反义替换伪基元”、“带html代码的随机插入关键词”、“句子重组”等，已处理文章已有创意的收录率在80%以上。
　　2、门户文章设置：一键搜索相关门户新闻文章，网站包括搜狐、腾讯、新浪、网易、今日新闻、新蓝、联合早报、明亮的 网站，网站 管理员。com、新文化网等，用户可以进入行业关键词搜索想要的行业文章。该模块的特点是不需要编写采集规则，一键操作。友情提示：使用本文时请注明文章出处，尊重原创版权。
　　3、百度新闻专访：一键搜索各种行业新闻文章，数据来源百度新闻搜索引擎，资源丰富，操作灵活，无需编写任何采集规则，但缺点是集合文章不一定完整，但会满足大部分用户的需求。友情提示：使用本文时请注明文章出处，尊重原创版权。
　　4、行业文章设置：一键搜索相关行业网站文章,网站行业包括装饰家居行业、机械行业、建材行业、家电行业、五金行业、美妆行业、育儿行业、金融行业、游戏行业、SEO行业、女性健康行业等。网站上有几十个网站，内容丰富资源。该模块可能无法满足所有客户的需求，但客户可以提出要求，我们会改进和更新模块资源。该模块的特点是不需要编写采集规则，一键操作。友情提示：使用本文时请注明文章出处，尊重原创版权。
　　5、编写规则集：自己编写规则集，规则集符合通用正则表达式。编写集合规则，需要了解一些html代码和正则表达式规则。如果您已经编写了其他业务的采集规则，那么我们必须为我们的软件编写采集规则，我们有文档来提供编写采集规则的规则。我们不为客户编写收款规则，如有需要，10元收款规则。友情提示：使用本文时请注明文章出处，尊重原创版权。
　　6、External Links文章素材：本模块使用大量行业语料，随机组合语料制作相关行业文章，本模块文章仅适用于文章 质量要求不高，为外链推广用户。模块的特点，资源丰富，原创高，但缺点是文章可读性差，用户在使用时可以选择性使用。.
　　7、 标题量产：有两个功能，一是结合关键词和规则进行标题量产，二是通过采集网络大数据获取标题。自动生成的促销非常准确，捕获的标题是可读的，并且每个都有优点和缺点。
　　8、文章接口发布：通过简单的配置，将生成的文章发布到你自己的网站。目前支持网站、Discuz Portal、Dedecms、Empire Ecms（新闻）、PHMcms、淄博cms、PHP168、diypage、phpwind 门户。
　　9、SEO批量查询工具：权重批量查询、排序批量查询，包括批量查询、长尾词挖掘、代码批量转换、文本加解密。 查看全部

　　智能采集组合文章(智能运维（AIOps-AlgorithmicITOperations）基于算法的IT运维)
　　智能运维（AIOps-Algorithmic IT Operations algorithm-based IT运维）是人工智能技术在IT运维领域的应用，引用Gartner报告中的一段话“到2020年，将近50%的企业将 AIOps 在业务和 IT 运维中的采用率远高于今天的 10%。” 智能运维的概念近2-3年随处可见，各大互联网公司、传统IT公司、金融行业都在谈智能化，同时也有人谈及AI变色，认为人工智能只是一个愿景，实施起来比较困难。其实AI并不是一个新概念。百度、微软等公司，
　　
　　不多说，人工智能这么强大，应用场景非常广泛，当然包括运维领域，面向业务的运维是运维发展的一个热门趋势。下面给大家分享一下“面向业务的智能运维”。维度体系构建的探索与实践”就这个话题发表我个人的看法。
　　2、传统运维-痛痛快快
　　传统运维存在诸多痛点：
　　（1）被动低效运维难以保证业务连续性
　　(2）缺乏统一的运维监控体系和技术工具
　　（3）海量运维数据价值无法充分挖掘
　　（4）缺乏完善的端到端运维监控手段
　　
　　3、商业智能运维的切入点
　　针对上述传统运维的痛点，智能运维的出现必然具有划时代的意义。智能运维系统的设计可以从以下几个方面考虑：
　　(1）实现业务维度的异常检测
　　业务运维是运维的大势所趋。需要从最复杂的业务维度入手，根据业务维度指标（如PV、响应时间、错误率、GC等）的变化进行异常检测和预警；
　　(2）提供业务全球关系视图
　　业务应用维度的复杂度在运维过程中是最高的，往往也是二线和三线运维界限最模糊的区域。因此，智能运维首先可以解决为用户提供全面清晰的业务关系视图，让运维人员对业务应用的掌控得心应手的问题；
　　（3）KPI可视化和下钻定位
　　KPI指标可以通过丰富的可视化方式展示给运维人员，业务系统的故障可以在可视终端上清晰的体现出来。同时支持详细的下钻方法，直到定位到故障环节甚至代码段；
　　(4）使用动态阈值思想的异常检测
　　避免传统固定阈值告警的弊端，引入机器学习算法进行动态阈值异常检测效果；
　　(5）注意故障的全流程管理
　　当故障发生时，可以提供一定的手段将业务层面的KPI异常与故障原因联系起来，支持人工钻取和自动定位关联；
　　(6）立体监控体系建设
　　涵盖了从资源、平台层、应用监控、微服务调用链三个维度的运维分析能力。
　　
　　4、商业智能运维架构
　　4.1 智能运维核心要素
　　构建智能运维系统架构应考虑以下因素：
　　数据
　　构建智能运维平台，首先要数据驱动。在数据驱动下，我们必须做到以下几点：
　　
　　分析能力
　　分析能力是智能运维平台的核心。可以应用大数据+机器学习的分析能力，结合成熟的开源分析算法，实现基础数据分析，再结合具体应用场景，做一些自适应变换或匹配，达到比较好的分析效果，不要只想着打造一个分析平台。创建这个平台并不难。关键是这个平台在运维领域没有实际意义。
　　利用历史数据的价值，并能有效识别数据各个维度的规律，如周期性、趋势等，分析能力必须结合应用场景识别出相对合适的算法模型来训练数据，从而保证预期的假设。
　　分析能力可以随着时间的推移而发展，新的数据特征可以被引入模型中，以不断提高算法的准确性。
　　
　　4.2 智能运维架构
　　一个广义的商业智能运维的架构一般设计如下：
　　
　　在上述架构设计中：
　　(1）用户层：
　　面向业务的智能运维不仅仅针对传统运维人员，业务监控人员、业务部门主管、客服人员可以在系统上找到自己需要的数据，想看什么就看什么；
　　(2）查看层：
　　提供丰富的WEB端可视化视图，大屏业务状态视图，满足移动办公需求的手机APP；
　　(3）服务层：
　　商业智能运维将为用户提供业务视图服务、拓扑服务、性能KPI服务、运维分析服务、告警服务、报表服务、系统服务，为用户提供丰富的监控、分析、告警视图功能。
　　(4）核心能力层：
　　智能运维系统最关键的部分可以分为“智能监控”、“智能分析”和“智能报警”三大模块。
　　
　　智能监控：
　　实现各级监控覆盖，包括用户体验监控、应用性能监控、中间件监控、基础设施监控。只有采集全面的数据，才能从数据中发现关联，从关联中发现规律。丰富运维知识库。
　　洞察力：
　　智能分析是整个核心能力层的核心部分，应该涵盖离线算法训练模块和在线实时分析模块
　　离线算法训练模块需要根据历史数据离线训练和修正算法模型，然后生成的算法模型类似于通过一一[if else]判断形成的规则组合。当最新的数据输入到算法模型中时，会实时给出推测，用于预测、异常检测、故障定位等场景。当然，需要机器学习和深度学习算法来支持场景。
　　为了实现实时算法分析，在线实时分析模块不依赖历史数据训练的离线模型，而是进行实时计算，这需要大数据的实时计算技术。
　　智能警报：
　　智能报警需要能够有效遏制“报警风暴”，这是报警系统必须要面对的问题。因此，需要提供一种更高效的分析算法来实现告警的自动分类和自动消除。那么分类中最合适的方法就是找到告警之间的关系，将相似的告警合并为一个发送，避免告警风暴。
　　智能告警还可以动态调整告警短信/邮件发送的频率和周期，以及智能配置告警通知对象，保证运维人员可以集中精力处理告警，不会被突如其来的海量告警淹没。
　　5、商业智能运维典型应用场景及关键设计
　　5.采集 的 1 个数据
　　
　　(1）采集的业务层数据
　　包括接口响应时间、调用次数、服务间调用关系、延迟、慢SQL、JVM内存消耗、线程栈信息等，以上数据的采集可以参考google的思路实现Dape，其中一个更好的开源软件就是 pinpoint。
　　pinpoint采用JavaAgent字节码增强技术实现应用服务器数据采集，非侵入式设计，使用方便，无需更改业务代码。可内置支持兼容JAVA程序中的http、okhttp、mysql、oracle、postgresql、dbcp、cubrid、kafka、rabbitmq、springboot、log4j、logback、redis等几十种协议。
　　Pinpoint的架构示意图如下：
　　
　　HBase 用于存储海量数据。部署在业务远端的代理通过UDP+thrift将应用采集的数据传输到采集器。处理后实现hbase的存储。用于监控可视化的 Web UI。
　　
　　上图是通过pinpoint进行链路跟踪的示意图。可以简单理解为，在一个事务过程中，在整个分布式系统的每一个环节都维护着一个唯一的transactionid，并且允许记录上下文环节的spanid。这使得洞察链接信息成为可能。
　　并且pinpoint允许开发者自定义开发插件，实现对更多协议的监控支持，如activemq、zookeeper、consul等。
　　但是，pinpoint的功能如此强大的同时，我们还需要进行适当的优化，例如：
　　当agent向collector发送海量udp数据时，很可能会遇到网络和collector的阻塞。那么，这时候可以在agent和collector之间加一层kafka来缓冲消息，提高系统稳定性。
　　Pinpoint没有用户权限系统，需要我们自己实现。
　　您可以通过参数自定义的方式指定实际需要采集的索引项，避免agent不必要的性能损失，减少系统负载。
　　
　　(2） 关联数据的 采集
　　关联数据包括基础设施数据和中间件数据。
　　首先是服务器性能状态数据等基础设施数据，包括CPU、磁盘、内存、IO、负载等各种参数的获取，大家可能首先会想到zabbix，那么zabbix确实很强大，但是“杀鸡没用” 上面提到的CPU/磁盘/内存等参数都是我们简单打代码就能搞定的事情，但是作为定时任务就可以搞定，所以不需要zabbix，转轻量级的开源手段。其实TICK数据采集Framework大家可能听说过，那我们就模仿TICK，通过TIG（Telegraf+influxdb+grafana）框架就可以轻松搞定。
　　Telegraf是一个轻量级的采集框架，支持秒级的间歇性采集粒度，占用服务器资源少（小于3%）；
　　Influxdb是一款高性能时序数据存储引擎，可支持百亿级时序数据的存储，并内置强大的持续计算和API功能，可以轻松实现数据聚合和外部调用；
　　Grafana 是一个基于 JS 的前端可视化引擎，支持丰富的仪表板组件，如图表、仪表板、表格、列表等，您可以使用它轻松实现各种高级性能监控页面，以及 grafana 和influxdb 也很友好。
　　同理，常见的Paas和Daas层中间件，如nginx、apache、zookeeper、docker、mesos、ZFS、Elasticsearch、mysql、mongodb、postgresql、sql server、rethinkDB、influxdb、couchDB、redis、memcache、rabbitmq等。可以监控也可以通过 TIG 框架来实现。
　　至此，我们可以实现应用层数据及其关联数据（Iaas层，Paas层）的集中采集和聚合，所以有了数据，要做的事情简直太多了。
　　
　　5.2 业务层级精细划分
　　建立面向业务服务维度的监控体系，首先需要对业务服务进行层次划分，即建立业务监控对象的管理体系。智能运维产品业务服务管理体系结构如下：
　　
　　如上图②③④层所示，在重点监控业务维度的同时，还需要细化业务层面的分层。最容易想到的方法就是建立系统、服务、实例三层业务监控体系。
　　对系统、服务和实例进行概念普及：
　　
　　这三个层次的性能监控，实现了业务应用自上而下的数据关联，服务运维人员可以更深入地控制系统业务的关联状态。
　　那么我们可以分别监控系统、服务和实例的性能吗？如果发生故障，您可以追查根本原因。例如：如果一个服务层指标（比如服务的整体平均响应时间异常高），一定是它下面的一个或多个实例造成的。现在我们来看看每个实例的性能信息，通过Pearman相关系数，发现性能曲线和服务性能曲线最接近的实例就是异常实例，然后可以下钻分析Top N请求获取故障对应的代码行。问题解决了。
　　上面建立的系统服务实例之间的关系是基于业务应用运行时存在的关系，那为什么不使用呢？我们还没有使用先进的人工智能和机器学习。
　　5.3 故障可视化和故障再现
　　故障可视化
　　当发生故障时，可以在指标的运行图中突出显示异常点，这在可视化工作中也是必须的，如下图所示：
　　
　　上图中，系统已经识别出“响应时间”异常。当前时间点的异常指标为11ms。同时，友好的智能运维系统此时也会显示系统其他方面的指标，让运维人员直观地看到不同曲线之间的关系，以及每条曲线的右上角图中坐标图显示了指标与异常指标之间的“相关系数”，它们按照相关系数绝对值的倒序排列，相关系数的绝对值越接近。到 1，越有可能是问题的直接或间接原因。
　　无法重现
　　另外，当业务系统的某个请求发生错误时，如果我们能提供一种手段来重现这个请求的过程，那么对运维人员的排错支持也将是“极好的”。
　　
　　如上图所示，可以回放一个应用请求，一目了然每个环境执行了多长时间。
　　5.4 异常检测
　　说到异常检测，应该是商业智能运维领域最常见的场景之一。异常检测的方法有很多。在本文中，我将重点介绍我的见解：
　　(1） 传统异常检测方法
　　在传统模式下，完全基于人的主观经验，即基于固定阈值的异常判断。例如，如果 CPU 使用率高于 80%，则会发出警报。这种方法适应性较差，需要针对不同的场景设置不同的阈值。，甚至同一业务在不同时间段的门槛都不一样，大量的个性化配置需求对于运维人员来说是非常崩溃的。
　　后来出现了一定的改进，比如3-sigma算法，根据正态分布的概率自动调整报警阈值。可以，报警阈值的配置不需要手动进行，一定程度上提高了运维效率。但是这种算法机器往往会忽略指标的周期性和趋势性，误判的问题也很常见。
　　
　　(2） 基于统计和机器学习的异常检测方法
　　总结以往的异常检测方法，可以总结为两点：人工运维工作量大，算法适应性低。其实归结为一句话，就是如何评估动态阈值的问题。
　　这时候更适合引入机器学习，比如基于指数的三次平滑算法、基于分解的傅里叶/小波分解算法等，可以有效识别指标的周期性和趋势，可以快速识别一些峰（spike）异常。
　　此外，自回归移动平均模型（ARIMA算法）对于稳定时间序列数据的异常检测非常有效，该算法也非常适用于时间序列数据的预测场景。
　　还有基于深度学习的循环神经网络RNN算法和长短期记忆网络LSTM算法，更适合处理和预测时间序列上间隔和延迟比较长的重要事件。
　　许多基于机器学习的算法可以大大提高运维效率，发现人工难以发现的问题，提高预警的及时性。
　　(3） 异常检测模型优化
　　上一节提到的各种机器学习算法虽然功能强大，但往往也有一定的局限性。那么当我们在对特定场景指标（比如响应时间）进行异常检测时，我们应该选择哪一个呢？算法呢？
　　例如，对于“响应时间”指标进行异常检测，同时使用同比、环比、ARIMA、LSTM、KNN、Gaussian 5种算法进行异常检测. 当其中一半（即 >=3） 算法确定异常时，方认为该时刻的索引异常。
　　(4）问答
　　
　　但是，有些朋友可能会遇到以下问题：
　　Q：如果我要检测的指标刚上线，完全没有离线训练模型怎么办？
　　A：那么初期不要使用离线模型算法，先用ARIMA、同比、链比、KNN等算法运行，等待历史数据足够生成离线模型，然后然后使用相同的权重（获得与现有算法权重相同的权重）的平均值，然后进行100个分支均衡）添加到算法集中。
　　问：我使用了很多算法来进行异常检测。配置前端报警规则时，如何选择使用哪种智能算法？
　　A：异常检测的目的是识别异常并发出告警，所以配置告警规则，选择智能的方式检测异常是正确的，但是不需要普通运维人员看我们有什么完毕。提供了许多算法和算法逻辑。对于他们，我们只需要让他们选择“智能报警”等选项，后面的算法选择就交给专业的“运维算法工程师”。.
　　Q：有了“智能报警”，就不需要固定阈值报警了吗？
　　A：不会，智能报警解决了不能直观简单判断故障的场景。但是对于错误率、CPU利用率、磁盘剩余量等基本场景，仍然可以使用阈值告警，甚至是分级阈值告警（如一般告警、重要告警、严重告警等），这些基本阈值告警一般是需要处理的严重情况；而且这些告警信息可以聚合起来，也可以作为业务层面异常故障定位的参考，基于此，因为这些固定阈值触发的告警很有可能是业务层面故障的根本原因.
　　(5）算法训练与模型管理平台
　　好吧，聊了半天，我们似乎忽略了一个关键问题，那就是离线训练模型是怎么来的，怎么用，怎么选算法，怎么调优。算法确定好用吗？
　　带着这一系列的问题，我们可以想象一个离线的算法训练和模型管理平台是非常有必要的。这是“运维算法工程师”需要用到的平台。这个平台至少要实现以下功能：
　　离线算法训练管理平台的设计可以参考以下模型：
　　
　　离线算法训练管理平台架构图
　　平台可以获取需要检测的指标，并显示过去一段时间（如一周或一天）的曲线；
　　特征分析器会根据预设的特征组合（预定义的曲线各种可能特征的识别判断方法库），提示指标曲线的各种特征（如上升趋势、周期性、随机性等）。 ) 的支持度，支持度越高，指标越有特点；
　　然后算法推荐器会根据预设的特征-算法组合（预先定义哪些算法适用于各种特征的映射库）推荐一组推荐算法（一个或多个），当然也允许“运维”算法》“工程师”，查看第一步的曲线后，自定义选择算法库。
　　下一步是通过上一个算法推荐者推荐的算法或者运维算法工程师定制的算法组合训练模型，并保存生成的临时模型；
　　然后，用真实的在线数据运行这个临时模型，就会得到相应的告警；
　　运行一段时间（比如一周或者一天）后，对比临时模型发出的告警和在线模型产生的告警，去掉重复的部分，通过注解得到两个模型的错误以及运维工程师的反馈。如果临时模型的误报率低于在线模型，则认为模型有效，可以进行发布环节。临时模型取代在线模型并进入生产。
　　注意：如果临时模型和在线模型的对比无法通过运维工程师的评估快速得到，也可以使用更通用的算法评估方法进行计算，但最好的方法是“使用运维工程师评价方法》。法官”。
　　
　　5.5 关联分析
　　相关性分析一般用于故障定位和告警采集。
　　(1） 故障定位
　　基于关联关系的基本可视化辅助
　　有效检测系统异常后，故障范围大大缩小。例如，如果将故障减少到几分钟，然后将相关的其他指标曲线和故障曲线同时可视化，可以帮助我们更深入地挖掘数据。要定位问题：
　　
　　基于多维数据的异常诊断与分析
　　那么贡献度越高，子维度的异常相似度越高，则该维度为根本原因维度的可能性就越大。
　　因此，可以对数据的各个维度进行扩展，分别计算各个维度的贡献度和一致性，构建评价参数P=贡献度/一致性。值越高，子维度越有可能是根本原因维度，性别越大。
　　
　　可以定位到实例4的404错误是导致错误多的主要原因，可以针对性排查
　　(2） 告警采集
　　基于关联挖掘的告警分析
　　利用机器学习算法实现告警的关联挖掘，实现告警前的合并优化，告警后的数据分析反馈合并策略。
　　
　　注：置信度是针对一个关联规则A告警->B告警定义的，表示A告警会导致B告警发生的可能概率
　　智能报警系统下，充分利用业务到主机的垂直数据关联，实现报警的聚合和汇聚
　　业务视角：服务/实例/告警类型
　　展开角度：机/机房
　　同一角度、同一水平、同一时间的警报很可能是相关的，因此可以将这些警报组合起来。
　　
　　概括
　　实现了上述基于关联关系的辅助故障定位和告警智能采集。其实落地场景还有很多，比如根据事件依赖关系构建动态事件概率模型图。如果有大量的历史数据进行分析，完全可以识别。各种事件之间的因果关系是最有价值的运维知识库。
　　5.6 负载均衡优化
　　同时，智能运维系统也将辅助优化软件负载策略。通过对集群的全面监控和分析，当负载层更新时，可以及时发现集群整体的健康恶化情况，及时发现负载策略的变化。问题，并向负载层软件报告负载策略优化的问题或建议，从而以更智能的方式提高系统的高可用性和效率。
　　
　　负载均衡优化模型
　　辅助负载优化的常见场景包括：
　　如果同一负载下某台主机的硬件指标出现告警，可以考虑将其上的应用转移到其他低负载主机上，或者降低负载均衡器的分配权重，实现所有主机的整体健康；
　　当发现某台主机上的应用响应慢，会出现故障时，负载均衡tcp探针找不到，运维系统可以实现提前预警，定位事故原因（通常是硬件或负载均衡器共享错误），同时上报负载均衡器，并提前采取负载再分配等止损措施；
　　在灰度发布过程中，您可以通过智能运维产品监控新版本的性能。如果能及早发现新版本的应用性能差或者有错误警告，可以及时上报灰度发布系统，及时止损，或者触发自动回滚自愈操作部署节点。
　　5.7 日志分析
　　日志分析的作用往往体现在以下场景：
　　
　　(1） 业务日志多维度业务分析
　　比如通过CDN的日志，可以实现用户的行为画像，也可以实现故障分布的拓扑视图；
　　(2） 用于日志中出现的各种关键日志
　　可以提取关键事件。如果这些事件与之前的业务异常相关联，则可以追溯业务异常对应的根本原因事件；
　　(3） 利用 ELK 等平台
　　分布式日志经过聚合索引后，可以起到与业务层性能一样的作用采集。解析日志后，也是逐列的性能指标，然后还是可以做异常检测的。;
　　(4） 使用日志进行运维审计合规
　　也是智能运维的典型场景。
　　6、智能运维的最高境界——故障自愈
　　对于故障自愈，应在准确故障定位的基础上进行，需要逐步实施。这里结合几个场景（根据云计算系统分层描述）来讨论故障自愈的设计方案，辅助落地：
　　
　　（1）Saas 层：
　　（2）Paas 和 Daas 层：
　　(3）Iaas 层
　　发现故障第一次不触发自愈操作，同一故障连续5次触发自愈操作；
　　采集某段时间的平均值，如果平均值不超过阈值，则不认为故障，不触发自愈操作
　　7、智能运维不是万能药
　　
　　智能运维不是万能的。智能运维的成功，在于精通业务和实践。要点如下：
　　8、感慨万千
　　业务智能化运维是运维发展的大趋势。没有恐惧，世界上的一切都是相连的。凭借人工智能这个强大的工具，再加上我们对业务的深刻理解和在运维领域的丰富经验，相信中国移动智能运维维度体系的完成和落地指日可待！！
　　注：文中一小部分内容的想法和启示参考了百度、清华、Linkedin、雅虎等公司运维领域专家的杰作，谢谢。
　　进一步阅读：
　　引用：面向业务的智能运维：中国移动智能运维体系的探索与实践 查看全部

　　智能采集组合文章(
新增的「智能软文」功能真的有必要使用吗？)
　　
　　
　　我发现我的宝箱里增加了一个新的智能软文功能，有什么用？
　　Smart软文可以自动编辑、映射、更新和发布，解决您的写作烦恼！
　　
　　
　　
　　
　　那么使用Smart软文有什么效果呢？
　　增加网站收录，提升网站的排名，增加网站的权重。
　　
　　
　　那么新增的“智能软文”功能真的有必要吗？请观看以下部分：
　　今天的消费者习惯于通过搜索引擎学习新事物。
　　例如：用户想知道“Nice Wisdom”是做什么的，所以他首先想到的是通过搜索引擎搜索“Nice Wisdom”的官网。如果官网长时间没有更新软文、咨询等信息，则意味着用户无法通过官网咨询进一步了解“好智慧”，可能也错过了一个潜在客户。
　　从这个角度来看，保持 文章 最新是多么重要。
　　
　　但是很多人觉得保持文案更新很麻烦，因为要写文案，登陆各个平台发布；有些人根本不写，因为写得不好。而写软文还有一件最讨厌的事：天天写发，不一定收录（小编对此深有体会）！
　　于是，新加入的“智能软文”就为你解决以上烦恼而生。
　　问：什么是“智能软文”？A：
　　Smart软文是一个AI人工智能发布系统。系统智能采集文章，映射，并自动发布到主站，为了加快网站的更新频率，增加网站收录，提高网站排名。
　　朋友们，想想看，不写软文还缺什么？收录、排名、流量、潜在客户。
　　对于一个网站，网站的内容没有更新，网站很难获得更多的收录、流量和排名。最重要的是，您可能会错过无数潜在客户。（你总是问表演从哪里来，表演很可能就是错过了！）
　　添加了“智能软文”
　　你的得力助手！
　　Q：“Smart软文”有什么用？A：
　　1.根据预设关键词，自动编辑文章，解决你的书写问题；
　　2.每天自动编辑发布，主站每天更新，不怕客户找不到你；
　　3.按照SEO收录规则，更符合百度的“胃口”，解决了网站低收录的问题。
　　Q：软文推广有多重要？A：
　　目前，软文推广已经成为很多企业打造品牌的重要手段之一。首先，可以在较短的时间内迅速提高产品的知名度，建立品牌的美誉度和公信力；其次，软文促销非常有利于引导和促进市场消费。
　　一方面，宝箱新增的“智能软文”解决了网站操作者写文困难、不能写文、网站< @收录; 另一方面，系统每天自动更新和推广你的网站，自动编辑发布文章，让你的网站保持活跃，从而提高品牌曝光度、知名度和信任度。促进业绩销售。
　　看到这里，相信你心里已经有了答案。
　　总之一句话
　　智能软文
　　帮你轻松解决收录问题！使 网站 的操作更容易
　　如果你觉得这个功能不错，赶紧用起来吧！ 查看全部

　　智能采集组合文章(优采云采集伪原创插件的使用方法及注意事项（上）)
　　优采云采集伪原创插件，我们之所以使用专业的文章采集软件是因为我们网站需要采集 文章数量很大，手动采集往往效率太低。文章来源通过各大搜索引擎或自媒体平台，采集操作通过优采云采集伪原创插件，优采云@ > 采集伪原创插件不仅可以抓取文字，还可以在抓取文章的时候下载图片，保证不遗漏所有原文内容。文章进行适当的调整和处理。具体使用方法比较简单好用。
　　
　　对于最热门的文章，优采云采集伪原创 插件实时更新爬取和排序，无需人工操作。采集积累后，站长的网站可以拥有大量文章资源和每日最热爆文排名，分析其标题的规则和内容信息公式化，你可以为自己写一个爆文打好基础，而这些文章资源也可以由优采云采集伪原创编辑处理插件然后发布到自己的数据库中，丰富数据库内容，吸引流量。
　　
　　在开放的互联网平台上，优采云采集伪原创插件可以浏览自己感兴趣的网页，查询所需的相关知识。互联网就像一个巨大的公共数据库。每一刻都在不断地输入和输出信息，并产生巨大的价值。当然，如果你知道data采集，互联网的数据库也可以供你使用，甚至成为你的私人数据库。
　　
　　
　　互联网是时代产物，没有明确的归属，但只要掌握了网络数据抓取技术，在站长的复制、分类和处理下，都可以赋予其中的数据归属。从技术上讲，对于会写程序的人来说，可以自己写程序来实现网页数据抓取，但这可能需要一定的时间，因为网页抓取涉及多种分页、头文件、 Cookies等，如果只是爬取同一个网页，基本可以写一个通用的程序。如果网页是多样化的，您可能需要单独处理它们。
　　
　　相比之下，更快的方式是使用优采云采集伪原创插件，优采云采集伪原创插件一般通用性强，优采云 @>采集伪原创插件对网页抓取有各种要求：可以通过GET、POST、ASPX POST三种方式提交请求，可以抓包并用内置浏览器登录有两种方式实现登录采集，可以获取列表和内容分页，允许无限多页采集，过滤替换等综合数据处理，多数据库存储。其次，采集的速度也进行了多次优化，最终呈现出通用高效的采集效果。
　　
　　对于非技术人员来说，优采云采集伪原创插件是最好的选择，因为它不需要深入编程，更容易上手。熟悉优采云采集伪原创插件的操作后，基本掌握网页数据抓取技术，可以根据个人需求或喜好找到目标网页和目标数据. 比如网站可以抓取一些分类信息网站进行挖掘；科研团队可以在互联网上抓取文件、图片等资料进行研究；站长和朋友可以捕捉到优质的产品文章丰富的网站内容。
　　
　　明确目标后，我们可以像蜜蜂采集蜂蜜一样享受互联网上的海量资源，也可以通过优采云采集伪原创向自己导入或发布数据插入。数据库，整个开放互联网将获取您的私人数据库。返回搜狐，查看更多 查看全部

　　智能采集组合文章(痕夕AI文章智能处理软件电脑版功能介绍及注意事项)
　　Henxi AI文章智能处理软件电脑版是一款功能强大且易于使用的软件。软件允许ai编写多种格式的文章内容，软件还支持对不同的文本内容进行翻译，在翻译过程中保持原有的排版风格，让用户无需调整文章的内容，很方便。
　　恒喜AI文章生成软件也有采集文章的规则，这样AI在创作过程中可以避免一些重复的段落，也可以帮助用户将采集收到的内容@采集 存储为素材并智能组合。该软件还允许用户自定义 关键词 以更好地围绕主题进行创作。
　　
　　Kenxi AI文章智能处理软件功能
　　1、AI 写诗
　　通过AI技术，机器可以学习大量的诗歌写作技巧，然后根据用户输入的导句创作原创诗歌。这种类型的 文章 可用于 站群原创文章 材质更新。
　　由于诗歌是机器创作的，偶尔会有句子不太流畅是正常的，所以不用担心这个问题，在购买前了解清楚即可。
　　注意：介绍语言不是关键词，不是关键词的输入，生成的文章收录这个关键词，介绍语言不是这个意思。
　　介绍性语言仅作为生成诗歌的指导，生成什么样的内容是不确定的。
　　2、AI 写散文
　　通过AI技术，机器可以学习大量散文写作技巧，然后根据用户输入的引导句创建原创散文。
　　这种类型的 文章 可用于 站群原创文章 材质更新。
　　由于散文是机器创作的，偶尔会有句子不太流畅是正常的，所以不用担心这个问题，在购买前了解清楚即可。
　　注意：介绍语言不是关键词，不是关键词的输入，生成的文章收录这个关键词，介绍语言不是这个意思。
　　介绍性语言仅作为生成诗歌的指导，生成什么样的内容是不确定的。
　　3、批量翻译
　　无尽英文批量翻译：本界面由我司自主研发。它只支持从英文到中文的翻译。翻译准确、快速、稳定。翻译内容支持 HTML 代码。翻译后，无需人工即可保持原有的HTML段落格式和图片内容。处理段落和图片。
　　谷歌批量翻译：本接口采用谷歌翻译接口，支持英文翻译中文，中文翻译英文，翻译速度有点慢
　　但翻译准确稳定，翻译内容支持HTML代码。翻译后可以保持原有的HTML段落格式和图片内容，无需手动处理段落和图片。
　　4、文章采集
　　规则文章采集：自己写采集规则，采集指定文章，采集稳定不卡死，支持get和post< @采集，编写规则简单易操作。
　　规则调试工具：用于调试采集规则，快速编写正确的规则。
　　5、一键式采集（无需编写规则采集文章）
　　门户新闻：一键支持搜狐新闻、腾讯新闻、新浪新闻、凤凰新闻、网易新闻采集。
　　6、文章组合
　　素材智能组合：软件通过提供不同的文章素材，提取核心内容，根据内容组合成一个文章。
　　文章批次组合：导入批次文章，提取文章核心内容组合成一个文章。
　　段落随机组合：根据文章段落，随机组合文章，用户可以导入文章，软件会自动分段建立段落库，然后随机选取段落组合一个文章，然后根据组合的文章智能生成标题。
　　随机组合句子：根据文章句子，随机组合文章，用户可以导入文章，软件会自动分段建句库，然后随机选择一个句子组合文章，然后根据组合的文章智能生成标题。
　　7、智能生成标题
　　智能生成标题：通过AI技术实现，根据文章的内容智能生成相关标题。
　　核心关键词组合标题：提取文章核心关键词组合标题。
　　标题文章组合：导入自定义标题和相关的文章内容，组合成一个完整的文章。
　　自定义作品集标题：使用相关的 关键词 自定义您的作品集标题。
　　8、原创度优化（用于处理提升文章原创度）
　　批量原创度优化：批量提升文章原创操作。
　　原创度数优化设置：基于词库替换（基于超过60万个常用词库替换）、删除首末段落、重新排列段落
　　基于词向量替换（thesaurus Synonyms，其实就是相似词替换）、短句阈值设置、词相似度阈值设置、短句组合长句、允许句子概率损失、替换标点符号、设置不被替换的词等。
　　自定义标题设置：导入自定义标题。
　　自定义图片设置：导入自定义远程图片URL地址。
　　自定义首末段落设置：设置首末段落的固定内容，只有部分客户需要此功能。
<p>关键词插入替换设置：文章在头部插入关键词，关键词随机在文章，关键词在标题前， 查看全部

　　智能采集组合文章(网易云的推荐真的很准，但是我不喜欢某为)
　　智能采集组合文章
　　网易云音乐原创一些热门歌，然后放在其他平台，可能会收到歌曲的推荐，热门歌曲的收听率就会增高，对不同的网易云用户推荐的东西可能不一样。还有一种就是网易云音乐的相似歌曲，通过这个查看相似歌曲列表，也可以找到一些其他网易云音乐里出现的同一首歌，
　　app推荐当然靠谱，它是帮你找到类似的歌，但它没告诉你，你为什么需要它。而且网易云推荐的歌，如果你听的时候没有类似的人，那就是没有类似的人这个推荐还不错，但如果你听着听着有类似的人，
　　还是挺靠谱的，因为它的推荐歌单不像新歌，又不像老歌，人家选歌都是经过大数据的筛选的，所以比较精准。不过你还是可以点开歌曲播放器音乐盒看看，这个比较实用。
　　网易云的推荐真的很准，但是再靠谱的技术也是会有一个大数据人工智能系统的没法完全识别一首歌的难度绝对比新歌老歌都高只有一首也不算慢热，有些歌真的难以界定时间长了更能体会得到了网易云新歌真的不错，评论很多的歌很容易听出情感，
　　好，但我不喜欢某为的推荐方式。我就看看视频听听音乐什么的，不会去听别人发的私信告诉我关于他的一切，别人发私信告诉我他干了啥。某为的这个， 查看全部

　　智能采集组合文章(智能采集组合文章的预览和打分功能，很是实用且方便)
　　智能采集组合文章的预览和打分功能，很是实用且方便。优点：对全平台的内容进行跨平台采集，非常方便实用。特点：采集的文章会被处理加上标记，方便进行统计和分析；批量添加下方推荐图片，在评论区还可以看到不同的宝贝评论，支持热门文章点赞，一键分享到各大社交软件，粘性非常大，即使我们分享多篇文章，只要我们是不同平台的用户，一键分享给对应平台的新用户都是可以看到的。
　　也可以保存网页，以便用户一键转发到微信里。我们只需要复制公众号文章或者编辑过的文章链接，插入到如对话框或者群聊中的公众号自动回复里，就可以轻松实现群发消息的自动点赞和分享评论功能了。1采集标记文章里面提到的图片，像消息群发类的推荐图片，这个我们还是得用到云采集软件才可以把它统计出来，然后我们就可以通过云采集软件的批量操作一键分享到群聊，也可以选择分享给微信好友的方式。
　　2然后再说一下评论功能，这个功能确实非常实用，对于一些评论比较少的原创内容不难，但是对于评论内容多，包含转发分享评论，此时我们就可以批量按照不同原创等级以及不同热门等级的公众号来进行筛选推荐标记，当然了这个是需要编辑的文章了，所以可能需要一些简单的编辑技巧才可以实现，不过不难实现。软件还可以自动发送链接，做到一键分享到公众号和朋友圈的目的。
　　还有很多类似的功能，我们打开软件的应用程序后，就会出现自定义的菜单，点击上方的三个小点，就可以进行自定义功能的添加，这个功能其实是完全可以自己自己加自己喜欢的元素，有很多对于标记是不一样的，就拿公众号粉丝数来说，如果你可以通过一个公众号的阅读数或者热门数来实现推荐，也是一个很不错的功能，我们把自己喜欢的元素加到上面，软件就可以轻松实现，特别的实用。
　　软件还有一个细节就是进行打分，把这个功能添加到上面也是很有必要的，打分是很容易有误差的，如果误差太大的话，就不利于维护原创和遵守了，因为这个软件可以自动点打分，而且实时预览的，很便利。 查看全部

　　智能采集组合文章(如何采集数据，形成服务再到供给运营，这篇文章告诉你)
　　“用户画像”、“用户标签”、“大数据”这些词是我们这几年经常听到的词，但这些词很难直接产生价值。我们都知道大数据有用，人像也有用，但到底怎么用？怎么可能体现为产品，却很少有人能解释清楚。
　　如何采集数据，形成服务，然后提供操作，这也是本文章想要分享的核心。
　　在市场上，申策和易观将其称为智能用户运营平台。本期文章将和朋友一起讲解用户运营平台的产品设计，帮助大家了解其底层支持和产品性能。
　　产品设计讲解将分为3个部分，分别是：选择用户、做操作、看效果。
　　01
　　产品建设背景
　　
　　产品建设背景如下：
　　1）数据不可用
　　数据不可用的原因有很多，更容易理解是数据库没有埋点。
　　其次，数据分散，分散在不同业务中的用户数据没有关联，会导致用户三维画像不足，甚至无法识别是否是同一用户。
　　假设我们无法在关闭前识别出用户的关键路径，将很难分析他们的决策偏好和流失过程，操作的深度也会受到限制。
　　然而，许多数据使用方法只停留在浅层的报表应用中。数据分析很重要，但分析后也应该应用到操作中。
　　2）无法管理操作
　　这是指大多数企业运营管理严重依赖人力，缺乏平台沉淀的运营逻辑。人事变动时，依赖人力和代码维护的旧逻辑很容易被忽视，运营策略的跟踪和改进可能会丢失。
　　如何让不同的角色快速了解自己业务的运营策略和对用户的影响，也是建设的目标之一。
　　3）运营成本高
　　运营成本高，因为对交付和干预的需求很高，但每一个需求都需要经过产品、研发、测试和发布的过程。即使上线效率高，上线周期也会滞后。
　　低重用率是由于难以扩大依赖研发的运营策略。
　　4）效果追踪困难
　　结果难以追踪的主要原因是难以形成统一的业务标准，不同的评价标准无法进行比较。我们之前听说过一个故事，每个部门都有正的投资回报率，但公司却在亏损。这是一个笑话，但这是真的。
　　有不同的标准，只看正面指标不看负面指标，那当然大家都是好消息。每个业务的形式都不一样，很难制定标准。你能尝试找到类似的项目进行操作吗？
　　这四点是用户运营平台想要解决的问题。接下来，我们将解读产品的核心结构。
　　02
　　产品架构解读
　　用户运营平台的产品分解为：选择用户、做操作、看效果。
　　分解为产品术语是：圈定目标用户并设置操作规则，根据操作渠道发送指定操作内容，跟踪效果后进行自助优化调整。
　　
　　上图解释如下：
　　1）用户圈选：在产品页面选择一个有工作但没有交易的人
　　2）操作规则：今晚8点对用户进行风控评判。比如通过A/B实验，一组由推荐算法确定推荐产品，另一组由操作设置渠道和产品。
　　3）操作频道：选择弹出资源频道
　　4）操作内容：设置弹窗登陆页面跳转到商家详情页面
　　5）有效评估：上线后跟踪漏斗数据和交易数据
　　
　　选择用户对应的用户数据平台，操作对应的规则引擎和用户交互平台，看效果就是分析中心。
　　在对所提供的运营服务有一个大致的了解后，我们会逐渐了解这个核心服务所对应的底层支持和产品性能。
　　03
　　用户操作平台：选择用户
　　上一篇对应的选择用户的痛点是数据不可用。我们必须使数据可用，解决数据分散的问题。我们会将分散在不同业务中的用户数据关联起来，以识别是否是同一用户。
　　最后实现了目标用户的可视化选择。
　　3-1、下层支持：用户数据平台
　　
　　要让数据可用，需要建设的是用户数据平台，这是一切的开始。即便不用于实际干预用户的操作，也离不开画像分析和个性化推荐。
　　从用户运营平台的角度，我们需要采集整个站点的数据，使数据多样化和客观，然后过滤掉无效和异常值，关联起来成为同一个用户，保证更立体的肖像。
　　最后，将详细数据处理成可用的圆选择条件并提供给操作。
　　在了解表现层之前，首先要了解它的底层支持，并知道为什么会这样。
　　1）数据采集
　　使用数据的前提是要有数据，而采集数据是第一环节。手动采集是上传数据并导入数据库，而自动采集是埋点上报和第三方数据传输相关的工作。
　　2）数据处理
　　第二个环节是数据处理，主要包括数据入库后的清洗、合并、去重、处理四个步骤。
　　
　　清洗是指发现和纠正数据中可识别的错误，包括检查数据一致性、处理无效和缺失值等。
　　
　　关于合并和去重的概念，对数据的理解可以参考这篇文章：《Tableau Basics How to Merge Your Data？理解与逻辑（上）》，Tableau已经描述的很全面了。
　　合并有两个目标。一方面是关联不同业务的核心数据，让用户画像更加立体。另一方面，离线查询大批量时，查询速度可以更快。
　　不同的数据存储在不同的表中。我们希望在查询订单的同时查询到用户的关注数据。常用的方法是查询表。
　　但是，这种方法只适用于少量数据。当数据量达到百万时，开始连接表和查询会很慢，这时候就会用到宽表，可以理解为数据字段多的表。. 例如，在订单表中增加用户的公众号关注数据。
　　处理逻辑涉及条件的组合。
　　我们的原子数据，比如年龄、性别，是可以直接使用的查询条件，但是如果我们想要“中年男性”这个条件，就涉及到处理，这让我们在查询数据的时候更加敏捷。
　　3）数据管理
　　数据采集，处理后的下一步就是数据管理，它是数据服务的基础，负责定义数据标准，管理数据权限，保证数据质量。
　　
　　标准是指我们如何定义一个完整的数据，它需要名称、取值类型、取值范围、处理逻辑等。权限决定了谁控制数据，安全级别决定了不同角色的操作，包括读、写和采用。
　　最后的质量部分是通过相应的监控措施来保证数据质量，数据是否及时更新，更新进度和速度是否符合预期，生成的数据是否符合规范，幅度波动是否达到警戒线。
　　假设一切正常，下游是否正常消费，消费过程是否阻塞。
　　4）数据服务
　　数据服务，这个词泛指数据采集、处理、管理都是服务。这里特指提供实际运营的服务，如众包服务、风控服务、运营服务等。
　　
　　借助数据，可以针对不同场景制定不同的风控评分规则，用于黑品识别、金融产品预售评估、金融产品定价等。
　　异常监控是指当号码或账户被冻结时，可能导致用户违约，并在金融产品层面进行预警。
　　智能推荐的本质也依赖于数据平台，通过用户特征输出推荐结果。RTA用于广告，根据特征决定是否参与定价。
　　用户运营平台的“用户选择”环节将使用众包服务，数据管理可以为前端渲染提供可选择的用户条件。
　　选择好条件后，涉及到数据的去重、不同组间的计算，以及最终应用环节的加解密。这部分将在下面详细描述。
　　说完底层支持，接下来就是用户运营平台表现层的“用户圈选”。数据平台如何提供“用户圈选”能力？
　　3-2、产品表现：用户圈选
　　选择用户时必须考虑的产品功能有：圈选方式、圈选频次、圈选条件和人群服务。
　　本质上，这四个功能的底层支持来自于用户数据平台，用户运营平台负责服务的应用和性能。
　　
　　1）圈选方法
　　
　　
　　这是一种在可视化、自助选择用户情况后，通过比较其取值范围，计算生成人群数据包的一种形式。
　　一般来说，可视化抽象条件下的数据使用频率更高，数据准确性更高。其底层原理是将条件和计算标准化，然后拼接出类似SQL的数据查询语句。
　　
　　智能选择、独立上传、SQL选择是对“条件选择”的补充。
　　智能选型的主流分为两类。第一类是在用户规模不能满足要求时计算用户的相似度，从而扩大用户规模。
　　另一个应用场景是利用算法模型选择用户，根据运营效果数据优化模型，不断寻找最优的高响应人群。
　　SQL 选择的原理与条件选择类似。主要用于数据不规范，无法直观选择的场景。
　　另一种场景是追求更快的查询速度，因为标准化的查询语句追求通用性，查询速度大多比自写语句慢。
　　2）圈选频率
　　
　　3）圈选标准
　　下面的交互只是条件选择，而SQL、上传、智能交互都是不同的表达方式。
　　
　　条件的来源主要有四种，除了界面上报，应该都是来自用户数据平台管理的数据，然后根据其数据标准渲染到前端页面。
　　这里补充说明一下“用户特征”和“宽表字段”的区别，如下图：
　　
　　非实时查询条件主要分为宽表字段和用户特征。
　　为了快速查询更多的用户数据，会根据userId将用户数据整合到一张数据表中。因为存储了大量不同的业务字段，所以也称为宽表，比如添加用户年龄、性别等字段。
　　宽表字段是详细数据，数据量大意味着查询速度会受到限制，但也可以快速提取其关联数据；当您需要快速执行点查询并且不需要用户关联数据时，将使用用户特征。.
　　例如，如果您需要向前一天关注公众号的用户发送短信，则会使用具有详细数据属性的宽表字段来获取他们的手机号码。但是，如果是在活动页面上，则需要实时判断用户是否在关注，引导用户的注意力，才会用到用户特征。
　　既然了解了条件的来源，下一节将介绍如何比较条件，这与数据的值类型有关。前端页面还应该根据值类型呈现比较条件。
　　
　　时间条件一般不列举，因为随着时间的流逝很难统计。
　　对应的条件选择交互式日历选择器或日历范围选择器，而动态时间一般采用T+N的形式，其中T指的是时间（通常是天），N也可以是负数。
　　例如：关注时间=T-1，表示1天前关注的用户。
　　数字和字符串的比较方法比较接近，只是数字和时间可以有“大于”和“小于”等比较方法，而字符串没有。
　　4）人群服务
　　上一部分描述了如何选择用户，这部分是选择后要做什么。
　　其执行过程如下：
　　
　　通过条件查询得到人群包，然后对不同的人群包进行互相关的数学计算。计算后对数据进行去重，最后查询这些用户的数据，供内容语言和界面使用。
　　这些服务详细描述如下：
　　
　　
　　重复数据删除很容易理解。核心原因是防止数据重复，避免在查询数据时因数据重复而浪费资源。
　　在此，分别在内容语言和界面使用方面提供两个示例。
　　内容讲，我们推送了一批等待续保的客户，指导售后部门续费。但是，如果他们需要能够指导他们的策略，他们还需要在售后提供有关保险单的详细信息，例如：保险金额、保费和被保险人。关系等
　　接口的使用与调用接口所需的输入参数有关。比如风控界面一般需要用户的身份证和手机号。
　　04
　　用户操作平台：做操作
　　产品和运营的工作主要是计划和执行，痛点由此产生。
　　规划的痛点在于，过去的逻辑难以追溯，难以系统地理解过去的运营思路，过去谁做了什么，效果如何，目前是否在运行？我们新的解决方案总是从零开始，需要重新踩过过去的坑。
　　实施的痛点是运营方案链太多无法上线。不同的任务以不同的方式完成，有些需要配置，有些需要开发。不仅界面人不同，而且上线周期慢且分散，非常依赖。项目管理能力。
　　有没有办法尽可能配置多变的操作规则，让操作可以在线管理？这里的解决方案是规则引擎负责操作规则的组合，交互平台提供组合的内容，然后提供不同操作角度的管理视图和自助配置工具。
　　如果这两个能做到极致，那就是无码了。
　　4-1、底层支持：规则引擎和用户交互
　　4-1-1、规则引擎
　　规则引擎行业也被称为自动化营销平台。术语规则引擎有点抽象。它可以理解为操作一件事的规则或逻辑。
　　
　　这是 5W2H 法则中熟悉的部分，规则引擎在什么时间对谁、在哪里以及以何种方式（5 个赌注）进行操作。
　　什么时候做，给谁做是触发条件，由谁做是由实时事件触发的，比如用户签到立马开奖。在这种情况下，事件既是触发条件，也是判断条件的一部分。
　　判断条件的本质是过滤。比如过滤昨天登录的用户中的黑产用户，除了用户自身的特点外，我们还会接入风控、推荐等接口。
　　从计算机操作的角度来看，流程控制是改变流程执行顺序的指令，浅层理解是判断条件和执行条件之间的连接器。
　　实际操作中，不一定每次判断生效都立即执行，会等待时间或分组执行。例如：当用户访问页面并等待15分钟触发操作逻辑时，等待指令为流程控制。
　　执行条件比较简单，但不要拘泥于思维。
　　用户的一切操作干预手段都可以被我们覆盖，无论是触控还是弹窗，无论是非人工、人工还是智能，B端最重要的是连接和共赢。
　　
　　了解了规则引擎的四个核心要素之后，接下来的问题就是如何让研发、产品、运营的不同角色被使用成为可能。适用角色的每一步，易用性都会变得更高。
　　如果连研发的敏捷度都提高不了，那么这个引擎就没有存在的意义。
　　关于敏捷，我理解的是操作需求的低代码或无代码实现，以及无需发布即可独立测试的能力，所以对应的解决方案是可视化拖拽。上图是易观数字的智能运营工作流程，是一个很好的案例。
　　但相比无码，我个人更喜欢低码。无代码基本上是通用模型和标准化模板。无需研发和人工投入即可快速应用。
　　它可以指标准化服务的提供者，例如网页和活动。这种方法的缺点是它强烈依赖模板。如果没有合适的模板，它的实用性就会大打折扣，很难兼容复杂的逻辑，最简单最不灵活。
　　低代码，通过一些基础设施的搭建，实现一些逻辑配置和一些编码，实现一些逻辑配置，测试可以自助。适合对产品、运营等有一定R&amp;D理解能力的同学。
　　4-1-2、用户交互
　　交互，顾名思义，就是沟通和互动。规则引擎负责规则组合，交互内容负责规则的最后一个节点：执行。
　　如果我们要做用户操作，就需要和用户进行连接，这取决于能接触到用户的渠道，不同的渠道有自己的互动内容。
　　本章没有太多复杂的底层支持逻辑。基本上就是渠道能力的建设，渠道内容的维护和管理，更要注重的是愿景。
　　
　　这张图列举了可能与用户交互的渠道以及渠道支持的内容方式。渠道不仅是推送，还有Qiwei等私域的聊天消息，其次是对应电话和网站资源的人工服务。.
　　发送的内容不仅是文字和图片，还有任务或奖品。任务可以理解为你希望用户完成的事情，奖品是你完成某事后提供的激励。
　　这里大家可能会有的疑问是，着陆页通常带有任务和奖品，这是真的。但是，在某些场景下，不会有落地页，比如智能外呼、短信等。此时，将应用广义的用户任务系统和奖品。
　　至于内容的产品支持工具，还包括二维码、海报、短链接、落地页生成等。这些产品是如何实现的不是本篇文章的重点，这里不再赘述.
　　4-2、产品性能：程序管理和程序配置
　　运营痛点是：管理难、成本高、上线周期长。
　　在线列表视图只是最表面的管理。我们还应该提供不同类型的视图，帮助运维同学了解运维计划的运行状态和业务逻辑。
　　成本和周期问题要通过自助、一站式、可视化配置来解决，这部分依赖于4-1的底层支持。
　　4-2-1、项目管理
　　方案管理，首先要明确什么是运营方案，它由目标用户、运营策略、效果评价三部分组成。
　　对于节目管理，最常见的是列表视图，包括基本列表和列表过滤。这一点就不赘述了，但是当我们想了解业务的运行状态时会用到：执行视图、逻辑视图等。
　　1）执行视图
　　
　　从运营的角度来看，任何交付类的运营基本上都涉及到KPI。无论效果如何，每一个运营策略首先要关注的是是否按时按量执行。这是运营有效性的基础。
　　时间部分主要分为开始时间和时长，部分业务对任务完成的时效性要求较高。
　　量级部分的第一个也是最重要的部分是任务的成功率。在产品设计上更进一步，也可以根据相应计划的总水平和成功水平做出同比或趋势，方便我们定位问题。
　　2）逻辑视图
　　逻辑视图承载操作计划的逻辑。其次，我要帮助运筹学同学树立全球运营的视野。
　　这部分对于不同的产品形式和业务目标是非常不同的。下图是基于商品的逻辑视图。
　　
　　商品视图是单个商品在不同的运营场景下，在什么时间节点，通过什么渠道进行运营。
　　每个频道可能有自己的细分目标。点击“目标：引导加购”进入详细运营计划，查看运营逻辑。
　　第二张图是从类别的角度来检查场景操作是否缺失。此视图不关注频道和时间等具体细节。
　　这只是两个例子。您可以根据自己的业务形态设计自己的管理视图。
　　4-2-2、方案配置
　　上面的产品视图只承载了部分逻辑，更详细的逻辑会进入运营计划页面。它包括以用户为导向的运营策略和运营计划的评估指标。
　　下一部分我将向您解释方案配置的表示层是什么样的。业界主要有两种配置方式，一种是流程视图，另一种是表单视图。
　　流程视图可以参考钉钉易达和易观数学。这里我们只展示简单的图片：
　　
　　
　　表单视图也是一种比较主流的方式。个人设计将运营计划分为4个部分：运营频率、用户导向、运营策略、效果评估。
　　在本节中，首先解释前三点。
　　1）工作频率
　　
　　对于一个操作计划，首先要处理的是在什么时间范围内操作，其次是操作的频率和时间。
　　事件触发不依赖于时间，根据事件的发生实时触发。这种类型没有运行时间的概念。循环触发和单次触发都会有时间的概念。
　　循环触发是指多次触发任务。触发事件仅适用于每日定时任务和间隔每日定时任务。举一个间隔日定时任务的例子来帮助理解：你必须每周一去上班。
　　单个触发器是一次性任务，可以在计划建立后立即发送，也可以在计划创建后一次发送。
　　交互如下图所示：
　　
　　2）面向用户
　　这部分在讲解用户数据平台的表现层时会详细介绍，这里只展示交互。
　　
　　3）运营策略
　　
　　上图是一个简单的模式，可以服务于大多数场景。但在实际过程中，还是会涉及到判断和执行条件的结合。
　　对于复杂模式，会在上图中添加额外的操作规则字段。通过研发可视化拖拽配置规则，然后通过相关渠道和内容渲染和执行规则，提供操作和填写。
　　但是随着规则的增多，很难维护和理解。除了流程视图，如何让它更容易使用和理解，我目前还没有很好的答案。
　　灵活多变，要做出取舍真的没那么容易。
　　05
　　用户操作平台：看效果
　　终于到了主流程的最后一部分：看效果。
　　回顾看到结果的痛点：评价标准不同、无法比较、缺乏负面评价。
　　个人观点，这部分主要是需求端，不是执行者，所以没有太多底层实现可以分享，而表现层则是根据运营计划的执行结果，进行漏斗统计和ROI成功干预的用户的计算。并深入分析肖像。
　　以下是关于漏斗统计和投资回报率计算的一些想法：
　　1）漏斗统计
　　
　　漏斗的统计主要看端到端的转化。指标定义如下
　　转化的概念非常广泛，取决于您希望该用户完成的行为指标。该指标可能因每个运营计划而异，包括交易、续订、访问、关注等。
　　如果你不关心数据产品，关注的核心应该是梳理不同业务的转化指标，将统计数据传递给数据部门，整合到你的平台中。
　　2）投资回报率统计
　　ROI 统计 这是一个比较难设计的模块，这里可能只是一个指导。
　　之所以难，是因为不同的业务指标不一样，统计的方法也不一样。如果强制输出，可能不是所有人都认可。
　　这里的个人想法是分业务算盘，把握小局，放弃大局。了解并梳理不同业务的计算方式，为其提供通用的配置计算能力。帮助不同部门能够在内部进行比较和衡量。
　　
　　与传统的计算方式相比，ROI的计算公式多了一个参数：“负指标经济价值”。
　　原因也很简单，每发一个公众号文章，就会有人关注，就会有人下架。但这并不意味着不需要继续操作，而是让分子大于0，并尽可能接近和超过分母。
　　
　　对于上图第二个例子的解释，假设是某张Dong Plus会员年卡，快到期时用户还没有续费。这时平台运营会将这些用户推送到出站座位，出站同学会引导用户进行续费。
　　过程指标反映了完成结果指标的方式。为提高成果指标的经济价值，要么减少完成过程的损失，要么提高完成成果的单价。
　　而负面指标，也就是这种操作行为可能造成的损失，就是这种操作动作的负面影响，比如第一个例子中的unfollow。
　　负指标也需要换算成经济价值，比如一个公众号粉丝的成本，一个小程序UV的成本。正负方向的结合可以使计算更加客观。
　　写在最后
　　这个 文章 很难写，也很有趣。难度是我最熟悉的我从未想过的B端产品。如果你沉下心来写，会有这么多的产品方向。有趣的是，我终于不用在意那些该死的界限、价值观和实现的难度，可以设计出理想中应该收录的东西，以及应该呈现的交互风格。
　　一个完整的用户操作平台是非常复杂和昂贵的。它要求您的业务强烈依赖召回，并具有足够大的业务规模和收益。否则，我仍然建议从这里获取灵感并制作自己的 MVP。
　　思想可以更开放。借助用户数据平台，还可以实现基于特征的拖放BI报表，也可以进行画像分析。有一个规则引擎来解决审批流程配置和调查问卷的问题也很好。通过构建渠道能力，为外呼团队和客服团队提供支持也是一个很好的途径。
　　事实上，我真的很幸运能够设计出这样的产品。它连接了我过去的产品体验。在我的第二份工作中，我做了很多B端产品，包括：页面配置、任务、奖品、用户特征等，但它们都非常脱节。
　　这一次，是一点点所谓的生态情怀，而不是假名。
　　最后，我也想建议B端产品在设计时尽量屏蔽底层逻辑，减少配置项。这么多的可视化和自助化配置，确实降低了研发成本，但只是转化为正在向前发展的产品和运营。
　　参考
　　1、 携手前行 Convertlab整合营销云及营销技术中端解决方案
　　2、数据平台产品建设之路-MobTech
　　3、华为内部数据湖：3大特性、6大标准、入湖流程
　　4、我自己编的
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