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内容枯竭并不是一个新的技术术语。随着用户的集中资源成为稀缺产品，新闻资讯产品越来越感到内容枯竭带来的无奈。
根据调查，普通用户花费5。每天9个小时的数字媒体技术。虽然这已经是很高的数字了，但是他们还是没有足够的时间去接触和参与各种内容。与此形成对比的是，2020年，约有57%的B2C营销机构将比上一年投入大量预算用于内容营销和推广费用。这两个变化意味着对用户的关注和争夺会越来越受到鼓励。
如何解决用户的内容枯竭？大大提高与用户的联系？随着内容的不断垂直细分，常见的通用内容早就失去了诱惑力。这是一种正确的方式来创建更精细的内容，以抓住更多细分的用户。在这里，数据科学可以充分发挥其强大的作用，让运营商对用户的需求有更深入的了解，让他们看到轻微伤害他们的产品。
现全媒体集团(ID:Quanmeipai)为您奉上发布的指南。从此告别内容，填鸭，和用户一起手挽手的玩。
与用户建立情感联系
用户大规模产生联想并不容易，但这是自己的要求。84%的受访者表示，重要的是被视为一个强硬的人，而不是一个数据，以获得他们的青睐。用户期望知名品牌成为知心朋友，帮助他们下定决心做出选择，但又不容易过多干涉。
和内容相关性是实现这一总体目标的关键特殊工具。根据这两个工具，运营商可以与用户建立更亲密的关系。下图是用户对知名品牌的情感认知温度计。根据用户不同的实际情感需求，用户和知名品牌进行了“冷热”关联。
掌握用户的实际情感需求，什么时候、什么情况下有必要，如何包装解决这类内容，这些都可以根据数据科学得到。比如根据描述性和预测性分析的数据信息构成，可以决定制作什么内容，转换什么内容。销售人员可以利用数据的统计分析进行内容方案策划，从而吸引低价敏感用户，提高品牌忠诚度，获得更高的参与度。
利用高级细分创建知名品牌用户的一对一关联
“共鸣”似乎是一个被用得太多的流行词，但为了更好地捕捉和维护观众的兴趣，你真的要确立你在和谁交流。一般来说，用户触摸新闻内容的意图是不同的，例如，为了获得更好的信息，比较价格等。按照今天的要求考虑为什么，才能更好的为接下来更深更密不可分的互动打下基础。
数据科学可以帮助运营商发现不同用户的不同行为模式。通过将零星的个人信息收集整合到全方位的用户画像中，运营商可以根据以下信息确定哪些内容会引起特殊用户的共鸣:
1.统计信息应适用于用户群体；
2.知名品牌的号召力，比如如何估计知名品牌的市场前景，是否是常客等。；
3.用户的个人行为，如购买历史时间、现场互动、营销心态等。
此外，根据类似ApolloInsights的标准化研究服务平台的应用，运营商可以进一步明确销售漏斗中的内容差异、错过的主题机会和特殊的新内容类型。
强烈推荐展示超级个性化内容
深度学习作为数据科学的非[/k0/]子集，可以实现前所未有的个性化。特别是当大量的数据信息进入系统软件时，机器语言驱动程序的系统软件随着他们的数据信息学习和训练会越来越准确。如今，人们意识到拥有一些私人信息可以提高自己的服务水平，而这些个人数据信息更容易从用户那里获得。
根据salesforce2018年营销报告显示的信息，79%的客户希望分享自己的数据信息，然后参与情景互动；88%的人希望显示自己的数据信息，以便更好地个性化服务项目。
近日，法国新闻媒体NZZ与谷歌新闻数据计划共同开发设计的个性化新闻报道APP验收测试落下帷幕。根据测试数据信息，他们添加了几种用于对内容进行分类的特殊工具:
对于开发者来说，应用个性化来抵抗内容疲劳的一大好处就是可以更好的提升原创内容的使用价值，而不必从零开始开发产品。EconomiaMedia公司应用Recombee(一款强推荐服务应用软件)向用户展示动态个性化强推荐。按照从人工写强推荐到AI强推荐的转变，这家企业的转化率提高了64%。
内容枯竭是真实存在的，但不代表内容营销不合理。直到现在，用户仍然渴望个性化的服务项目和个性化的内容。在互联网时代，依靠数据科学，我们可能有更强的解决内容枯竭的方案。
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