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如何评估小红书feed流的影响?

新乡云优化2020-10-18Feed流
如何评估小红书feed流的影响?
大家好,今天我去见了伊莎贝尔·百度。职位为战略产品经理,部门为推荐技术平台部门,主要为百度移动应用程序提供提要建议。
在面试过程中,除了通常的深入简历项目外,还需要现场回答一些公开的业务问题。
在答复过程中,面试官一直在使用计算机记录我回答的答复。就个人而言,百度似乎很看重访调员的现场思维表现,并根据现场回答来判断整体素质。
当我顺利通过问题时,面试官还说我的回答很好,所以我想与您分享我当时发现的开放性问题和我的答案。
他们问我一个经典的问题:“您最喜欢的应用程序是什么?”,而我的答案是小红书。众所周知,在产品面试中,面试官基本上是用这个问题来挖洞的。果然,下一步是三者的死亡:如何评估小红书的喂食流量的效果?小红树的提要又如何呢?怎么解决?
也许许多朋友没有像我这样的相关经历。看到看似很高的术语“FeedStream”,他们似乎很困惑-这是什么?
因此,在分享我的答案之前,我将首先简要介绍什么是feed流。然后以小红树为例,讨论feed流量如何评估效果并不断优化效果。
1.什么是feed流?
feed流的确切定义一直存在争议。简而言之,feed流是不断更新并向用户呈现内容的信息流。它存在于多种应用中。ByteBeatDouyin从feed流开始。
小红书的喂食流程如下:
通过图像,每个人都应该对feed流有一个大致的了解。接下来,让我们讨论一下我理解的feed流:feed流的核心是“自定义推荐”。它的两个主要主体是内容和用户,以及用户和内容匹配,这是显示“寻找某人的信息”的方式。
通常,提要产品的下一个定义是通过某种策略从大量内容中过滤掉某些内容,并在分类后将其显示给用户。
2.饲料流的生命周期:从生产到效果评估
feed流是用户与内容之间的匹配,其目的是在大量内容中找到用户喜欢的内容。那么,采用哪种策略来产生这种效果,以及如何对其进行优化?接下来,让我们讨论从生成到优化的整个feed流过程。
生成feed流遵循策略制定的四个步骤:问题(目的),输入,计算和输出。具体来说,这是一个这样的过程:
为了达到“显示用户感兴趣的内容”的目的,输入一系列指标,进行逻辑计算,最后输出用户满意的进料结果。
除了通常由RD(开发伙伴)实施的“逻辑计算”部分外,战略产品经理必须考虑并完成其他步骤。
接下来,我将完成策略制定的四个步骤,并逐步讨论如何生成feed流。
目的
显然,feed流的目的是在大量内容中找到用户喜欢的内容。
进来
如何找到指标输入?
关于这个问题,我们可以消除匹配的两个维度的问题,即用户和内容。
从用户的角度来看,我们需要获取尽可能多的数据来构建用户画像,以便了解用户是什么样的人。
从内容的角度来看,我们需要获取大量,多样化和高质量的内容,并拥有足够的内容来推动它。通过这一系列操作,我们可以知道我们要向您推送什么类型的内容。
根据具体指标,您可以考虑以下方面:
(1)从用户的角度出发,我们的目标是考虑以下指标,从多个角度寻找用户的利益:
1)人口属性
从性别和年龄等维度进行思考:基于性别和年龄的应用程序相对简单,其思想有点像数学中的“分组算法”:它检测到用户是女性,并且会产生更多内容女人喜欢它和“女孩喜欢它”。“内容”再次基于其他用户的数据。
基于LBS的定位:可以从两个方面考虑:
一种是简单地根据地理位置提交内容。如果用户在北京市海淀区,则将相关内容推送到北京市海淀区;
第二种是根据地理位置划分城市级别,例如北京,上海,广州,第一级城市,第二级城市等,并且在第二级城市中检测到用户时,向您发送用户在二线城市喜欢的内容。
2)过去的行为
以前的搜索行为:如果用户以前搜索过“食物”,则接下来将发布与食物相关的内容。
上次点击行为:用户单击摘要流中与“技术”相关的内容,表明用户对技术更感兴趣,因此将更多的技术内容发送给用户。
3)其他可用信息
例如,在手机型号的信息中,如果用户正在使用iPhone,则可以判断用户可能对与iPhone有关的内容感兴趣,以便向用户发送与iPhone有关的内容。
并结合特定的商业条件,可以获得其他信息。
(2)从内容的角度来看,我们的目标是从这三个维度中获取大量,多样且高质量的内容,可以采取各种措施:
1)很多
建立社区生态并使用激励措施来增加用户生成内容的规模。
2)品种
通过内容操作,鼓励用户产生各种类别的UGC内容。
向用户显示的内容不仅限于兴趣匹配,还可以发送给用户:活动平台信息,猜测信息等,并且推送内容多样化。
3)高品质
吸引互联网名人和名人等KOL安装并提高内容质量。
小红书主要基于图像内容,具有内置的配乐,滤镜,贴纸和其他美化功能,以提高UGC内容的质量。
出口
跳过“逻辑计算”部分,让我们讨论该策略的最后一步,即生成用户满意的feed流结果。
如何判断用户是否满意?
这涉及评估feed流影响的问题。
一个基本原理是,要评估feed流的效率,有必要对几个方面进行评分,以便在用户心中获得feed流的“相似性”。
计分规则可以从两个角度大致看待:一个是分类。用户喜欢的内容越高,feed流效果越好。其次,从内容本身的角度来看,用户喜欢的内容越多,feed流得分越高,效果越好。
可以从以下维度考虑详细的评估指标:
前n次点击:例如,请考虑用户点击的前10个内容中有多少。通过计算比例值来评估效果
点击次数:这些是最直观的数据。用户在新闻源中单击的内容越多,用户的偏好就越高。
停留时间:用户在Feed流中花费的时间越长,用户对Feed流越感兴趣。
活动-用户喜欢,评论,重新发布等。
三,feed流量优化策略
通过上述步骤,我们最初生成了一个feed流。但是,俗话说“在线不是终点,而是新起点”。进料feed流后的过程是连续优化和迭代的历史。
接下来,以小红书为例,让我们谈谈小红书的进食流量问题。并基于此问题,如何优化feed流量。
作为忠实的小红书用户,使用小红书时遇到的最大问题是内容的同质性。
一方面是正常内容的均质性:
从内容制作的角度来看,由于跟踪,模仿等原因,普通用户倾向于发布越来越多的相似内容。
从内容接受的角度来看,每天推送的内容并不是什么新鲜事物,而只是最近和过去有趣的内容。
另一方面,这是异常的同质性-例如,一些流畅的广播发布了很多相似的内容。
小红书是一个内容平台,内容同质化显然会大大降低内容的质量,从而导致一些用户的流失,并降低产品的核心竞争力。因此,对于小红书,同质性问题应被优先考虑。
为了解决内容同质性的问题,我们可以从内容本身开始,然后从“内容重复”的维度对其进行广泛分类,然后考虑不同类型的解决方案:
选项1:反作弊限制了高度重复的内容
简而言之,对于可疑的广告行为,必须识别并处理内容。
从识别的角度来看,以下指标可用于确定内容是否为广告行为,并对单个内容的“广告怀疑”进行评分:
非常重复的内容
更多代表
相似的IP段可发布重复的内容
其他数据指标异常(喜欢和评论的数量在短时间内迅速增加)
从处理的角度来看,由于小红书是一个内容社区,因此简单粗暴地删除内容可能会导致意外伤害或损害内容生态。
我认为可以从“降低优先级”的角度考虑处理方法:基于单个内容的“广告内容可疑”,适当降低广告内容在家庭供稿和搜索中的排名。
如果内容被认为是具有高概率的广告,则优先级将降低,甚至根本不会显示给用户。这样,限制了高重复性内容。
方案2:内容运营鼓励产生多样化的内容
遵循趋势并模仿和发布相似内容的用户可以有两种思维方式:一种是他们不知道要发布什么内容,另一种是他们想通过模仿来获得归属感和认同感。
基于此背景,我们可以鼓励用户通过向内容发布页面添加文本消息来发布各种内容。例如,以下准则足以指导用户发布的内容:
美食:晚上好,让我们来展示您的美味宴会
健身:告诉我您最近的减肥结果。听说在小红树上张贴健身计划的人80%体重减轻了。
...
一方面,从用户的角度来看,快速的语言与场景相结合,缩短了用户与内容社区之间的距离,适当的指导可以解决用户在使用时不知道要选择的主题的问题。发布内容。
另一方面,从业务角度看,实时监视和调整也可以用于改善各种类型的社区内容。具体来说,当您遇到“食品用户生产较少”的问题时,请增加食品介绍词的比例,以促进社区内容的完整性。
解决方案3:在精确的推送策略和多元化的推送策略之间取得平衡
feed流的最终目标是“找到用户喜欢的内容”。为了实现这个目标,一种有效的方法是“精确匹配”用户和内容,并根据过去的信息(即准确的插入策略)判断用户的兴趣。
但是实际上,用户对“他们喜欢的内容”的定义非常模糊。有时甚至用户自己也无法准确描述他们喜欢的东西。它们仅限于根据过去的信息来判断用户的利益,而将忽略用户的未来和可能的利益。因此,将存在推荐内容的均质性的问题。
因此,除了推荐准确预测的内容外,还应推动多样化的内容。执行内容匹配时,显示给用户的内容不仅限于兴趣匹配,还可以发送给用户:来自平台的活动信息,与猜测的信息相似的信息等。,货件内容多样化
面试是我们表达自己并向面试官表达自己的过程,当面试过程中不断提出新问题时,我们可以通过积极地询问信息并在复习阶段进行深入思考来了解更多信息。
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