五種方法解決 Web2.0設計中的匹配度

    現在大家都在討論Web2.0 ，大家都在搞用戶行為前端設計，現在注冊一個ID一般只需要幾秒鐘，站長期望其產生高價值的UGC，形成一個只需要審核和挖掘海量信息的平臺，眾多的網友圍繞著N多個topic ，產生一系列高度相關的content，續而產生很多comments，一切看似很完美。無需很多的人來管理網站，每天都有用戶自主上傳大量高質量的內容。

    UGC很好，但是他們都是自發的，產生的comments 和topic，相關度不大好，SE也沒智能到可以完全連接人的意思那個層面。海量的comments 和topic不怎么相關，那對于網站的搜索引擎優化和推廣極為不利，每個頁面都有很多的噪音，噪音太多，SE也沒法確定頁面的主題，即使你用GGAD，那匹配的程度也不會很好，單價也會比較低。

    用UE這個視角來看，用戶通過SE或者站內搜索過來的，匹配度也不高，UE很差。

    因此，有必要采取一些措施。

    1.人工干預，編輯來篩選精品comments,這個尺度和標準不好把握。

    2.專門設計一套算法，把優秀的評論放在前面。

    3.為comments，單獨設置一個頁面。其中帶有返回的連接。

    4. 我們應該培養一種文化，引導網友如何去發topic 和comments.

    5. 對網友進發topic 和comments 進行培訓。