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對(duì)一款內(nèi)容產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，由于內(nèi)容數(shù)量龐雜、內(nèi)容質(zhì)量參差不齊，為了給用戶(hù)帶來(lái)良好的內(nèi)容消費(fèi)體驗(yàn)，推薦機(jī)制成了篩選/推薦優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的不二之選。而本文也以短視頻模塊的推薦機(jī)制為例，幫助大家了解推薦機(jī)制的要點(diǎn)。

我從事內(nèi)容產(chǎn)品有兩三年了，從最初接觸的長(zhǎng)視頻到現(xiàn)在風(fēng)靡的短視頻，從最初的各類(lèi)推薦位設(shè)計(jì)到現(xiàn)在的大屏內(nèi)容推薦流設(shè)計(jì)，在此過(guò)程中積累了很多的經(jīng)驗(yàn)，但卻沒(méi)有停下腳步來(lái)思考和總結(jié)。趁著疫情，我開(kāi)始回想整個(gè)推薦方案，突然想總結(jié)一下，于是就有了如下——我的推薦四步曲。

我現(xiàn)在做的產(chǎn)品是內(nèi)容型客戶(hù)端（具體名字不便于透露，望諒解）。從產(chǎn)品核心功能設(shè)定到前后端詳細(xì)功能設(shè)計(jì)，到項(xiàng)目跟蹤，到發(fā)布上線(xiàn)，到運(yùn)營(yíng)培訓(xùn)，再到用戶(hù)數(shù)據(jù)跟蹤和產(chǎn)品維護(hù)都是我參與和推動(dòng)的。

推薦功能只是作為整個(gè)產(chǎn)品的一部分，今天要說(shuō)的是短視頻模塊的推薦機(jī)制。

短視頻推薦機(jī)制經(jīng)歷了如下四步曲：

1. 發(fā)布時(shí)間排序推薦；
2. 根據(jù)用戶(hù)喜好推薦；
3. 增加運(yùn)營(yíng)干擾；
4. 增加平臺(tái)內(nèi)容過(guò)濾機(jī)制。

下面，我按照順序跟大家分步講講。

第一步：發(fā)布時(shí)間排序

在現(xiàn)在這個(gè)信息技術(shù)高速增長(zhǎng)的社會(huì)，只要提到推薦，首先想到的是智能學(xué)習(xí)，但是我們首先選擇的是發(fā)布時(shí)間排序，原因下面會(huì)說(shuō)到。

1. 項(xiàng)目背景

1. 缺少內(nèi)容沉淀：我們主要采用公司專(zhuān)有人員創(chuàng)作，所以在內(nèi)容數(shù)量上會(huì)有一定的缺陷。另外目標(biāo)用戶(hù)對(duì)內(nèi)容的接受程度待考量，創(chuàng)作人員需要快速試錯(cuò)。創(chuàng)作人員需要根據(jù)的用戶(hù)反饋，快速調(diào)整創(chuàng)作方案，再迅速投到產(chǎn)品中等待再次反饋，所以最新的內(nèi)容，從用戶(hù)角度來(lái)講是更愿意看到的，從創(chuàng)作者來(lái)講，也是最愿意讓用戶(hù)看到的。
2. 沒(méi)有用戶(hù)數(shù)據(jù)：新產(chǎn)品，沒(méi)有存量的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)做參考，如果立即使用智能推薦，對(duì)推薦結(jié)果好壞判斷未知。
3. 快速上線(xiàn)：產(chǎn)品需要一個(gè)月時(shí)間完成研發(fā)和上線(xiàn)工作。當(dāng)時(shí)的人員配置是：1個(gè)安卓、1個(gè)ios、3個(gè)后臺(tái)，在資源和時(shí)間上來(lái)看，難以完成數(shù)據(jù)量極大的推薦機(jī)制。

2. 方式機(jī)制

最終選擇的是按照內(nèi)容發(fā)布時(shí)間倒序?yàn)橹鳌Ⅻc(diǎn)贊量、評(píng)論量、轉(zhuǎn)發(fā)量和收藏量為輔的排序方式。

1. 發(fā)布時(shí)間倒序：按照內(nèi)容發(fā)布時(shí)間新舊排序，新發(fā)布的內(nèi)容用戶(hù)先看到；
2. 點(diǎn)贊量、評(píng)論量、轉(zhuǎn)發(fā)量和收藏量為輔：如果存在發(fā)布時(shí)間相同的內(nèi)容，先按照用戶(hù)點(diǎn)贊量遞減排序；點(diǎn)贊量相同，按照評(píng)論量遞減；評(píng)論量相同按照轉(zhuǎn)發(fā)量遞減；轉(zhuǎn)發(fā)量相同按照收藏量遞減。如果收藏量相同則按照后臺(tái)獲取的優(yōu)先順序排序。

3. 線(xiàn)上運(yùn)營(yíng)情況

產(chǎn)品上線(xiàn)后2-3個(gè)月，不同類(lèi)型間的內(nèi)容播放數(shù)據(jù)（平均瀏覽量環(huán)比前日增長(zhǎng)）出現(xiàn)兩級(jí)分化的情況，有的類(lèi)型是正增長(zhǎng)，而較多類(lèi)型處于負(fù)增長(zhǎng)主要原因有兩個(gè)：

1. 用戶(hù)基數(shù)較小，探究的樣本空間就相對(duì)較小，所以分化比較嚴(yán)重；
2. 這段時(shí)間為內(nèi)容創(chuàng)作適應(yīng)階段，需要長(zhǎng)期對(duì)標(biāo)用戶(hù)，調(diào)整創(chuàng)作方案和創(chuàng)作類(lèi)型。

在大半年到1年時(shí)間，各類(lèi)型間播放數(shù)據(jù)差異（平均瀏覽量環(huán)比前日增長(zhǎng)）逐步減少，負(fù)增長(zhǎng)類(lèi)型有了明顯減少，并且用戶(hù)次日留存也逐步穩(wěn)定在15%左右。

第二步：根據(jù)用戶(hù)喜好推薦

1. 項(xiàng)目背景

上面說(shuō)到按照發(fā)布時(shí)間為主的推薦排序在某些數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較好，但是在用戶(hù)平均使用時(shí)長(zhǎng)在2分鐘左右，比較低，為了提升用戶(hù)平均使用時(shí)長(zhǎng)和進(jìn)一步提升留存，我們進(jìn)入喜好推薦。

2. 方式機(jī)制

用戶(hù)喜好推薦是通過(guò)用戶(hù)行為和內(nèi)容標(biāo)簽關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)為依據(jù)，喜好強(qiáng)度做判斷，然后按照由強(qiáng)及弱進(jìn)行推薦。做此類(lèi)推薦首先需要有內(nèi)容數(shù)據(jù)支撐和用戶(hù)行為支撐。

1. 內(nèi)容數(shù)據(jù)支撐：在我們的內(nèi)容庫(kù)里面由運(yùn)營(yíng)人員設(shè)置了108個(gè)內(nèi)容標(biāo)簽；
2. 用戶(hù)行為數(shù)據(jù)支撐：用戶(hù)行為數(shù)據(jù)庫(kù)里面記錄了所有已登錄用戶(hù)歷史的瀏覽、播放、點(diǎn)贊、分享、收藏?cái)?shù)據(jù)。
3. 喜好強(qiáng)弱評(píng)定方案：

• ? 行為分?jǐn)?shù)定義：對(duì)用戶(hù)播放、點(diǎn)贊、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)、收藏行為按照行為可靠性定義分?jǐn)?shù)，總分10分；（每個(gè)平臺(tái)不一樣，我們播放分?jǐn)?shù)5分，點(diǎn)贊2分，其他各1分）
• 強(qiáng)弱判斷：每條內(nèi)容播放后，根據(jù)用戶(hù)行為算出總分，以后就優(yōu)先為用戶(hù)推薦得分高內(nèi)容的同類(lèi)型內(nèi)容；

3. 線(xiàn)上運(yùn)營(yíng)情況

上線(xiàn)后1周，用戶(hù)平均使用時(shí)長(zhǎng)上升到了2分鐘—3分鐘；

上線(xiàn)后1個(gè)月，次日留存穩(wěn)定在20%-25%。

第三步：增加運(yùn)營(yíng)配置

1. 項(xiàng)目背景

1. 運(yùn)營(yíng)需要：運(yùn)營(yíng)活動(dòng)、時(shí)效性?xún)?nèi)容需要強(qiáng)制推薦；
2. 優(yōu)化上個(gè)方案：完全按照用戶(hù)喜好推薦，導(dǎo)致同類(lèi)型問(wèn)題比較嚴(yán)重

2. 方式機(jī)制

在服務(wù)端返回的每組內(nèi)容列表里面，增加適當(dāng)個(gè)數(shù)的運(yùn)營(yíng)位（每個(gè)平臺(tái)根據(jù)自己的規(guī)則來(lái)，我們服務(wù)端每次返回20條數(shù)據(jù)，所以我們配置的是第三個(gè)、第6個(gè)為運(yùn)營(yíng)位，原因是平臺(tái)用戶(hù)平均瀏覽數(shù)量是4個(gè)，所以在第三個(gè)放置，能保證大部分用戶(hù)首次啟動(dòng)可以看到，同時(shí)也不會(huì)影響用戶(hù)體驗(yàn)）。

3. 線(xiàn)上運(yùn)營(yíng)情況

很慶幸，上線(xiàn)后沒(méi)有讓用戶(hù)評(píng)價(jià)使用時(shí)長(zhǎng)降低，由于運(yùn)營(yíng)活動(dòng)的有效觸達(dá)，用戶(hù)次日留存得到了很大提升，達(dá)到30%以上。

第四步：增加內(nèi)容過(guò)濾機(jī)制

1. 項(xiàng)目背景

運(yùn)營(yíng)配置雖然解除了少數(shù)按照同質(zhì)化問(wèn)題（按照用戶(hù)喜好推薦，可能會(huì)導(dǎo)致同類(lèi)型問(wèn)題比較嚴(yán)重），但是運(yùn)營(yíng)配置位置較少，而且具有較強(qiáng)主觀(guān)意識(shí)。所以本次為平臺(tái)過(guò)濾內(nèi)容增加了兩個(gè)位置

2. 方式機(jī)制

平臺(tái)內(nèi)容過(guò)濾機(jī)制：指的是通過(guò)平臺(tái)用戶(hù)對(duì)內(nèi)容打分，過(guò)濾出優(yōu)質(zhì)內(nèi)容和劣質(zhì)內(nèi)容，將優(yōu)質(zhì)內(nèi)容推送給其他更多用戶(hù)，劣質(zhì)內(nèi)容則淘汰不在推送。具實(shí)現(xiàn)方式如下：

1. 制定隨機(jī)種子：內(nèi)容隨機(jī)推送給100個(gè)用戶(hù)（數(shù)量根據(jù)平臺(tái)用戶(hù)規(guī)模和庫(kù)內(nèi)內(nèi)容存量定），然后通過(guò)100個(gè)用戶(hù)對(duì)內(nèi)容的行為操作統(tǒng)計(jì)分?jǐn)?shù)；
2. 優(yōu)劣判斷：設(shè)定優(yōu)劣分?jǐn)?shù)判定標(biāo)準(zhǔn)，150分以上為優(yōu)質(zhì)。（每個(gè)平臺(tái)不一樣，根據(jù)用戶(hù)規(guī)模、內(nèi)容情況和歷史數(shù)據(jù)判定）
3. 優(yōu)質(zhì)推送規(guī)則：100個(gè)隨機(jī)用戶(hù)完成打分后，將優(yōu)質(zhì)內(nèi)容按照分?jǐn)?shù)高低推送給其他用戶(hù)，同時(shí)優(yōu)質(zhì)內(nèi)容每天也會(huì)再次進(jìn)行重計(jì)分和重排序。
4. 打分規(guī)則：內(nèi)容得分=完播系數(shù)*分?jǐn)?shù)+是否分享*分?jǐn)?shù)+是否關(guān)注*分?jǐn)?shù)+是否評(píng)論*分?jǐn)?shù)+是否點(diǎn)贊*分?jǐn)?shù)+是否收藏*分?jǐn)?shù)；

• 分?jǐn)?shù)：指的是每個(gè)行為占比，這里，設(shè)定所有行為總分=10，完播分?jǐn)?shù)=5，其余各項(xiàng)分別=1；
• 完播：指的是內(nèi)容完整播放，進(jìn)度條滑動(dòng)不計(jì)算在內(nèi)。

3. 線(xiàn)上運(yùn)營(yíng)情況

1. 功能上線(xiàn)后，保持每天10條以上優(yōu)質(zhì)內(nèi)容產(chǎn)生，目前來(lái)看，屬于穩(wěn)定的循環(huán)；
2. 用戶(hù)平均使用時(shí)長(zhǎng)達(dá)到4分鐘到5分鐘；
3. 用戶(hù)留存達(dá)到35%以上。（留存增長(zhǎng)較快，和運(yùn)營(yíng)、推廣都有較大關(guān)系）。

后話(huà)

目前我正在著手機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)接方案，后面上線(xiàn)后再和大家做進(jìn)一步分享。

以上就是截止到今年年初推薦功能的大策略調(diào)整，中間有幾個(gè)小版本迭代就不再這里過(guò)多講述了，希望能和大家共勉。

本文由 @pangTT 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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