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Outbrain:基于內容發現和推薦引擎是一家幫助CNN和今日美國等出版商想讀者提供廣告的創業公司，Outbrain的業務模式是向出版商提供軟件，這些軟件能向讀者發出有關跟進報道的推薦，從而幫助出版商把讀者留在自己的網站上。

Outbrain總部位于紐約，由聯合創始人兼首席執行官亞倫·加萊(YaronGalai)負責運營，他是一位長期從事廣告技術行業的資深人士，創辦Outbrain的目的是為博客主和新聞網站提供了一個插件，裝上該插件后，每篇博客文章和新聞的最后將出現一個評分界面，讀者可以對文章內容進行評分。與此同時，讀者也將看到一些個性化的推薦其閱讀的內容。會在其推薦的報道中加入廣告，以此作為盈利渠道，并與出版商進行收入分成。

Outbrain的目標是利用插件，創建一個跨博客和跨網站的推薦系統。目前，該系統的運作方式主要是利用用戶的協作，然后根據算法生成一些推薦內容，并會在文章的后面提示:“你也許也喜歡”，然后列出一些文章。與國內的無覓網站插件類似。

Outbrain有一個特點，那就是使用非常方便，無需注冊，用戶就可以對文章進行評分。所有的評分都是匿名的，而且數據保存在用戶端的cookies中。用戶每進行一次評分，我們的系統就會進行一次計算，得出每一個用戶與其他用戶的相似度和興趣重合度。此后，在向你推薦內容的時候，與你的相似度比較大的用戶推薦的內容的比重就會更大。因此，你評分的次數越多，我們的推薦就越精準，不過，前提是你的評分是真實的。

這種方式和“相關文章”插件是不同的，因為“相關文章”插件的推薦依據是文章的內容。這種方式太過于粗暴專斷，推薦的東西基本就是以偏概全，內容基本一樣。我們認為，這種方式明顯是不合適的。因此，在別人在做內容相似的推薦的時候，我們做的是與你的喜好相關而不是與內容相關的推薦。

Outbrain更加強調用戶的參與度，用戶的參與度越高，推薦的精確度也越高。同時，由于有了用戶的參與，Outbrain的推薦也就更加的個性化，這也是其與基于內容的“相關文章”插件的巨大差別。