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OpBandit通过实时的读者目标推荐和页面优化，为用户提供更有针对性的内容。传统的报纸每次发行通常只提供一个版式。如果希望像个性化主页那样，在原有基础上调整头条、图片、内容或者做出有针对性的读者划分，那一定是异想天开。现在，大部分报社都正在把他们的出版物逐渐转变成在线读物。但与此同时，数字版本却还没完全发挥出所有的潜力，来更好地进行用户使用习惯的全面跟踪、分析，并有针对性地进行优化调整。
OpBandit的Blaine Sheldon and Brian Muller都在新闻出版业有一个很好的背景（曾供职于The Slate Group, Ojo Gringo,和Foreign Policy magazine），同时也很精通技术（Sheldon精于UX、UI、交互媒体以及数字形象化；而Muller则是工程师，曾在LivingSocial组建并领导一个数据分析团队）。OpBandit为报纸出版商提供网络服务，使得他们能够通过实时的读者目标推荐和页面优化系统，从而为用户提供更有针对性的内容，而我很荣幸地能最先对其进行深入了解。这项产品能够帮助出版商测试如何为事件排布头条和图片，进一步分析哪个事件放在关键位置更好，可以针对不同读者来源判断应该提供哪些内容，并且能有效地评估读者的潜在价值。
相比于那些使用分离测试（A/B 测试，一种新兴的网页优化方法，可以用于增加转化率注册率等网页指标）的公司，OpBandit采用的一种特定的优化模式。而优化过程从读取第一个页面开始，并且从不停止。那些不怎么改变的头条、图片和位置将会被减少引用，反之亦然。比如，版面编辑可以为一个事件发布5个不同的头条新闻和3个不同的图片介绍，之后系统就会接管，并判断哪个头条和图集应该更多地引用以便提高阅读量。OpBandit的一个令人惊奇的特性就是能根据读者喜好进行划分，这就意味着，针对不同来源的读者群，出版商可以有针对性地选择不同头条或者图集。比如，相对于一个来自Drudge Report（美国一家新闻网站，通常被认为观点较为保守）的读者，出版商对一个来自MSNBC（一个微软和美国国家广播电台合作创办新闻与信息频道）的读者就会提供不同的图集；先是奥巴马的图片，然后是罗姆尼的图片可能会显得更有吸引力。
OpBandit可以帮助出版商更有效地向广告商出售广告位，主要是通过对影响力较大的读者和用户资料进行详细的数据利用和分析（基于浏览页面内容、网站停留时间、人口特征等），同时也能够帮助出版商争取更多的赞助资金。OpBandit现在正和一些挑选出来的公司对该项服务进行公测。他们的技术一定会以其操作的便捷性和对网站访问量快速提升的良好特性而备受瞩目。
联系方式
电子邮箱：info@opbandit.com。
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