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    内容型产品Feed流的生成、效果评估及优化

    时间:2020-04-10 来源:人人都是产品经理(业界动态)

    不论是产品、运营还是数据分析从业者,只要是内容型产品形态,便都会需要接触到Feed流,且整个工作几乎都围绕着内容优化这一主题。本篇我将讲述自己对这方面方法论的理解总结,相信读完本篇文章会对你有所帮助。

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    一、Feed流是什么?

    Feed流是将若干消息源组合在一起,帮助用户持续地获取最新的内容。我们无需主动搜索,自动呈现琳琅满目的内容。它对我们了如指掌,给我们想了解的,让我们不停的刷新。

    我们熟知的微博、知乎、今日头条、微信朋友圈、各类短视频等都是feed流的展示模式。

    我们以今日头条为例,Feed流如图:

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    看了图片,相信大家对Feed流有了基础了解,其核心就是个性化推荐,即通过各种策略,从内容池中筛选部分内容,经策略排序后展现给用户。

    二、Feed流如何产生?

    Feed流的产生,遵循策略制定的四步骤:问题->输入->计算->输出,即为了给用户展示其合适的内容,输入一系列数据指标,进行逻辑计算,最后输出一个令用户满意的Feed流结果。

    1. 内容推荐的指标输入维度

    我们可以从内容、用户、环境这三个维度去考虑输入指标;

    2. 用户特征

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    3. 常用匹配数据特征

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    4. 特殊人为策略

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    有了上述输入特征、进行逻辑计算生成策略,即可输出一个Feed流结果,那么如何判断用户对这个Feed流是否满意呢?

    三、Feed流的效果评估

    一个基本原则是,要想评估Feed流展现效果好不好,就是要通过各方面进行打分,从而得出该Feed流在用户心中的喜爱程度。打分可以从排序和内容本身两个维度来考虑,即用户喜爱的内容越靠前、用户感兴趣的内容出现的越多,则说明该Feed流效果越好。细化评估指标可以考虑以下数据维度:

    有了评估指标,便可以将各个指标分段设置权重分数,计算一个Feed流的效果总得分。以下行为权重分数示例:

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    四、Feed流的优化策略

    通过以上步骤,我们初步产生了一个Feed流及其分数,下面就需要不断优化迭代了。

    咱们还是以今日头条为例,看看其Feed流存在最大的问题是什么。基于这些问题,我们看看有什么解决方案可以解决这些问题,优化Feed流。

    于是我们采用抽样分析法,去抽样不同用户其推荐Feed中的文章,进行调查评估,分析各类问题badcase寻找解决方案。以下为抽样分析结果:

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    1. 内容同质化

    从内容生产角度说,平台创作者发布的内容越来越趋于相似,从读者角度来说,每天推送的内容不够新鲜,都是差不多类型的。头条是资讯平台,内容同质化会大幅降低用户使用体验,影响了头条核心的竞争力,且这部分问题占比将近40%,是亟待优化的,优先级较高。

    2. 内容质量低

    一些内容会挂着各种大佬的名字做标题危言耸听,点进去却发现文章内容质量非常低。不同用户对内容的感知也是不同,如果用户觉得看到的内容质量低,且连续点击几篇文章都看到大部分低质内容,用户会选择跳出平台。

    3. 旧闻

    不同的频道、不同层级的标签都要精细化设置对应的时效限制,如果用户还可以在主Feed看到几个月前的不知名老新闻,可能会认为平台内容不够,无法及时获得一手资讯。

    4. 内容标签缺失

    标签定义太少,不够聚焦。若是高频词标签,则导致匹配大量不相关内容,若低频词标签,则可能匹配到的内容不够。

    5. 重复主题

    热点话题文章是必不可少的,但是如果重复主题过重,用户则会觉得平台过于单调,需要控制同主题文章的出现频次。

    通过对各类问题分析,我们可以根据对应问题,制定初步优化方案:

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    推荐内容优化是个持续的过程,需要综合各个维度、多个角色,不断的优化迭代,评估再优化迭。且产品每个阶段,问题的类型、解决问题的方案都会不同。此外,在制定各类标准时,也要将产品的调性纳入考量因素,这样才是真正的用户导向。

    以上,就是我对内容型产品的Feed流生成、效果评估以及优化方法论的理解。欢迎关注我的微信公众号,随时交流数据分析方面问题。

     

    作者:赵小洛,公众号:赵小洛洛洛

    本文由 @赵小洛 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

    题图来自pexels ,基于 CC0 协议

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