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关于信息推荐的策略
  • 发布:昆明达内
  • 来源:人人都是产品经理
  • 时间:2017-03-22 10:51

今天昆明达内培训机构小编跟大伙一起聊聊:信息推荐的策略,因为我几乎没设计过内容型产品,对信息流推荐算法什么的更可以说是一窍不通。

1.一个大前提是,整个平台内容虽说不需要一个整体的调性,但是信息源的品质或者说理解难度应当成层次分布。这样能够使用户在使用过程中有探索和进步的感觉。

2.平台应该给出每个信息源大概的更新频率,比如平均5条每天。feedly就会在用户订阅某个RSS时告诉用户更新频率,作为用户决定是否关注其的一个参考依据。

3.当用户关注信息源过多(比如某个临界值)时,应当弱提示用户,告诉用户关注这么多每天大概会获取多少信息。这个做法旨在让用户有节制地关注,因为用户关注了并不代表一定就会看,也许是没有那么高的兴趣,也许是没有那么多的精力。

4.与此同时,提醒用户对关注的信息源自建分组管理阅读。

5.当用户阅读数据样本量不够大时,按照时间排序排列信息流,不作其他处理。

6.记录用户如何和信息交互,是点赞,评论,转发,分享了,还是草草扫了一眼,或者是关注了几乎就没看过,不同操作应该给予不同的赋值,再根据诸如此类的数据量化不同信息源对该用户的价值。

7.高用户价值的信息优先展示在用户的信息流中,偶尔插播低用户价值的。需要设置规则,比如4条高价值的,1条非高价值这样排序。

8.调整策略后的信息流给予那些用户关注了却交互少的信息源一个再次曝光的机会。经过一段时间的展示后,如果对用户的价值明显上升,就将其视为高用户价值的信息源。不难看出,此处所说的用户价值不是恒常的,是处于动态变化的,需要争先恐后来争夺用户的眼球。

9.对于调整策略后却依旧在长时间内被用户忽略的信息源,就应当提示用户可以考虑取关这些信息源,但是同时告诉用户产品有关注信息源的记录,还可以按照时间查询,这样就不必担心需要看的时候找不到。

10.当用户又新关注了新的信息源,均默认为是低用户价值的信息,只有打开率高,互动率高了,才认为其是对用户价值比较高的信息。

以上就是我期望中的信息流设计或者说信息推荐策略。价值是我最在乎的,我希望驱动用户获取信息的不是简单的兴趣或是名人效应,而是这个信息源是否真的对你有用。

这就是今天昆明达内培训机构小编跟大家分享的知识,大家如果在老师的讲述中有好的建议或看法,都可以跟老师分享噢!

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