Một nhóm từ Yale School of Management nghiên cứu cách làm tiêu đề trên mạng. Họ tập trung vào thử nghiệm A/B, nơi hai phiên bản tiêu đề được thử với độc giả để xem cái nào thu hút hơn.
Nhóm dùng dữ liệu từ Upworthy để cho mô hình đề xuất các giả thuyết tại sao một tiêu đề hiệu quả hơn. Sau đó họ kiểm tra các giả thuyết này và tinh chỉnh mô hình để viết tiêu đề hấp dẫn vì những lý do chính đáng thay vì lợi dụng từ ngữ bề mặt.
Từ khó
- thử nghiệm — phép kiểm tra để so sánh hai phiên bảnthử nghiệm A/B
- phiên bản — một dạng khác của nội dung hoặc sản phẩm
- độc giả — người đọc nội dung báo hoặc trang mạng
- mô hình — cách máy tính dùng để dự đoán hoặc phân tích
- giả thuyết — một ý tưởng cần kiểm tra xem có đúng khôngcác giả thuyết
- tinh chỉnh — sửa đổi nhỏ để làm cho tốt hơn
Mẹo: di chuột, dùng phím Tab hoặc chạm vào các từ được tô sáng trong bài để xem định nghĩa nhanh ngay khi bạn đọc hoặc nghe.
Câu hỏi thảo luận
- Bạn có nghĩ thử nghiệm A/B giúp chọn tiêu đề tốt hơn không? Tại sao?
- Bạn có thường nhấp vào tiêu đề hấp dẫn trên mạng không? Nêu một lý do ngắn.
- Theo bạn, vì sao quan trọng khi tiêu đề hấp dẫn vì lý do chính đáng?
Bài viết liên quan
Cảm biến nhà và AI giám sát sức khỏe người mắc ALS
Nhóm tại University of Missouri thử nghiệm hệ thống cảm biến trong nhà kết hợp trí tuệ nhân tạo để theo dõi thay đổi chức năng ở người mắc xơ cứng teo cơ một bên (ALS). Dự án xác minh dữ liệu rồi phát triển mô hình dự báo và tích hợp cảnh báo vào chăm sóc lâm sàng.
