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如何提升内容产品的分发效率?

这个问题,也是最近在探索36氪产品方向时的一些思考和心得,写下来和大家分享。

如何提升内容产品的分发效率?

分发效率的提升,应该是所有内容产品都在追求的目标,但什么是分发效率?分发效率如何衡量?有哪些提升分发效率的方法呢?今天就来聊聊这个话题。

先说分发效率的定义,我理解:所谓分发效率的提升,就是让更多人在启动App时立刻就能看到自己想看的内容

沿着上面的逻辑,可以拆分成两个判断依据:

  1. 立即看到想看的内容
  2. 看到的内容是他想看的

再分别将以上两条翻译成数据语言,我认为可以有2个衡量标准:

  1. 从启动App到找到想看的内容之间的时间间隔,越小越好
  2. 看了M篇内容,有N篇是他喜欢的,N/(M-N),越高越好

接下来就分别针对以上两点,讲讲可能的提升方法。

一、内容分层

所谓内容分层,分为2步:第一步是定义内容形态,第二步是定义内容组织方式。

1.内容形态:就是指内容本身呈现给用户的类型,可以是文章、图片、视频、音频、动态短内容。

具体选择什么样的形态,一方面根据自己的生产能力,比如音视频的成本就比普通图文要高;一方面根据目标受众需求,解决焦虑型产品,短内容会比长图片的接受度高。

2.内容组织方式:则是指将同一形态,或不同形态的内容分类打包。

根据目的不同,打包方法也不同:

  • 有的包用于拉新冷启动,适合将优质、精品、热门、有趣的内容打在一起;
  • 有的包用于用户留存,适合按领域(如数码、生活、娱乐)、按属性(如公司、人物、技能)、按时间(如当日、一周、月度)、按常识分类认知(如心情、天气、城市)、按主动归类方式(如关注),把内容打在一起,方便留存用户查找;
  • 有的包用于商业变现,适合将稀缺性、体系化、用户价值高的内容打在一起,如研究报告、电子书、课程等。

二、用户分层

用户分层的做法,可以按用户生命周期理论进行,分为:新用户、成熟用户、重度用户、流失用户四层。

1.新用户:指通过拉新手段,从各渠道下载并启动App的人群。

这群人由于是首次使用,其心态一定是无目的、满怀期待、好奇的。那就需要在启动那一刻就提供清晰的指引,为其提供产品内最吸引人的内容,否则他们就会迅速流失。

2.成熟用户:新用户被吸引后,产品就要提供更多留住他们的理由。

这些理由,可以是让他看到更丰富的内容形态,更多扩展内容,更多和他有关的内容。产品层级可以为成熟用户提供更定制化的功能(如关注),更明确的内容分类,更精准的搜索功能等

3.重度用户:这类用户已经养成了经常来App看看的习惯,形成了一定忠诚度。

那从产品层级就要更进一步为其营造参与感,让他感知到自己的习惯是有价值的。产品层级可以为重度用户提供展示自己的空间和机会(如UGC功能)

4.流失用户:这类用户属于生命周期的末端,通常是老用户转化而成,他们本来对产品有强依赖,但由于一些原因发现现有产品形态无法满足其更多样的需求,于是会被其他同类新品吸引走(如微博之于抖音)。

针对流失用户,一方面是制定召回策略;另一方面则是对产品内容边界的探索,开发出符合流失用户新诉求的内容形态,这一步本身也是另一角度的拉新(比如即刻对社交功能的探索,微博对短视频的探索、抖音对图文内容的探索)。

三、内容匹配

有了不同层级的内容,也有了对应层级的用户,那接下来就是让合适层级的用户,看到合适层级的内容。从实施角度,可以有3步:

第一,用户打标签。不同层级的用户,都可以从:个人画像(性别、年龄、职业、职位、工作地点、兴趣爱好等)、主动行为(搜索、点击、收藏、点赞、分享、关注等)、UGC行为(评论、发动态)、负反馈(取消关注、取消收藏、点击“不感兴趣”、负面评论)这四个角度,标记每个用户可能对哪一层内容感兴趣。

第二,内容打标签。内容的分层,其实就是打标签的一种,只不过还可以再精确,根据每一层的内容再细化多种子标签。当然,每个标签都要对应到用户兴趣倾向性,对喜欢“创投”的用户群就没必要打“美食”的内容标签。

第三,确定匹配规则。所谓匹配,就是把有倾向性标签的用户,分配给他带有相同倾向性标签的内容。行业常见的匹配规则有算法自动匹配和用户主动筛选。

算法匹配是个挺大的话题,具体细节这里就不再展开了,简单来说就是满足:匹配度 = 时间(按新旧衰减)+质量(按阅读点赞收藏评论分享维度计算高的)+倾向性(协同过滤+向量重合)的公式,做到每个人的匹配度最高。而用户主动筛选,则只需要提供清晰的筛选维度即可。

以上就是今天的一些关于内容分发效率方面的思考,未来也会将这些理论应用到36氪的产品设计中去,到时候再回来聊聊实践心得。

你在做内容产品时如何提高分发效率呢?期待你的回复与我分享~

#专栏作家#

申悦,微信公众号:互联网悦读笔记(ID:pmboxs),人人都是产品经理专栏作家,36氪产品总监,起点学院优秀导师。

本文原创发布。未经许可,禁止转载。

题图来自 pexels,基于CC0协议

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