App传参安装如何赋能推荐算法更精准？

在这个信息爆炸的互联网时代，人们既是内容的消费者，也能轻易成为内容的制造者，还可以主动成为内容的分享者。在海量的信息中，用户想要找到自身所需、所想、所爱的优质内容变得异常困难，基于推荐算法衍生的个性化推荐也因此应运而生。

所谓的个性化推荐是集分析用户行为、跨平台打通、精准的统计能力等要素结合起来的推荐算法所构建的体系，能够给每个用户提供高质量、高精准的个性化内容，起到提高用户活跃度、降低信息分发冗余、挖掘长尾流量价值的作用。

由openinstall提供的App传参安装功能就能很好的打通渠道与App之间的信息隔阂，将用户在渠道端的兴趣爱好标签传递到App端，从而辅助推荐算法更精准地优化个性化推荐系统，使用户初次下载的体验更加优异。

传参安装如何辅助推荐算法

潜在用户从外部获取信息的手段多种多样，包括但不限于：广告推送、短信触达、主动搜索、社交分享、公众号阅读等方式，对于不同的App类型，侧重的渠道推广方式自然不同，但无论哪种方式，在移动端都绕不开通过H5页面承载并展现内容。

H5页面集成openinstall后，可以实现对自定义参数的精准传递。用户通过该页面下载后，能够将H5页面中的活动ID、内容ID、用户ID、用户下载坑位等动态信息传递给App服务端，从而大致判断出用户下载App的最初动因，以及感兴趣的内容，进行针对性的个性化推荐。

比如用户是从一篇“乌镇”相关的旅游攻略下载App，在下载启动App时，服务端在接收到来自openinstall传递的参数后，App首先根据参数自动跳转到这篇“乌镇”文章页面，同时在底部推荐“乌镇”周边相关的景点（比如杭州、千岛湖同程攻略），以及推荐食宿等游玩内容（比如酒店、特产等），根据IP推荐出行行程信息（比如航班的最低价格）…

简单来说，在用户感知层面，就是通过精准的参数标签反哺推荐算法，让用户在冷启动时既能极速触达心中所想的内容页，又能精准感知到衣食住行等需求上的贴心推荐，活跃度与留存度将远高于什么都不做。

在数据运营层面，openinstall提供了全渠道数据统计服务，根据渠道来源的精准追踪和对后续用户的操作行为分析，将完整展现各种类型渠道下，用户从页面点击、安装到App内的注册、活跃、付费、留存等全生命周期数据，帮助App实现精细化运营、及时调整推广策略。

这套框架具备较强的通用性，能够兼容多种场景和多种业务共同使用，不同类型的App在个性化推荐方面也可以做不同的尝试。比如：

• 教育类App：用户通过页面下载App，根据内容ID判断，App可以推荐相关知识点的资讯、直播间或文具。
• 资讯类App：用户下载启动后，首先帮助用户跳转直达下载时的文章，并推荐相关关键词资讯。
• 金融类App：用户在线下通过客户经理二维码下载App，启动后可以推荐相关客户经理进行绑定服务。
• O2O类App：用户通过页面下载后，除了推荐页面内容相关的服务外，还可以根据IP推荐本地生活服务。

经过数据赋能的加持，针对不同的业务类型和服务人群，App可以实现千人千面，切实为不同的用户类型实现个性化服务以及精准推荐，而这仰赖于经验丰富、技术可靠的第三方支持，在精准成熟的传参方案加持下，让业务开展更具竞争力。