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抖音成功讓所有人都沉迷在短視頻的算法下后，現(xiàn)在各種內(nèi)容、電商平臺都有弄推薦算法，但是否有那個必要，以及，準(zhǔn)確性如何？這篇文章，我們看看作者怎么說。

自從字節(jié)推薦體系，靠著把合適的內(nèi)容推薦給合適的人原則，做起來幾款成功產(chǎn)品后

太多公司產(chǎn)品的落地頁統(tǒng)統(tǒng)都是推薦feed，各種大力找推薦算法產(chǎn)品

好像推薦做好了產(chǎn)品就成功一半了

實際真的這樣嘛？

0-1階段推薦體系真的絕對重要嘛？1-100階段你的小團隊具備最好推薦的能力嗎？

先說幾點結(jié)論：

1. 社區(qū)產(chǎn)品在最初0-1階段最重要的還是做具象認(rèn)知場景的構(gòu)建，不是推薦；
2. 1-100當(dāng)人群足夠多樣，內(nèi)容豐富起來后，確實需要推薦機制來進行分發(fā)；
3. 推薦體系不能破壞原有的社區(qū)內(nèi)容運營準(zhǔn)則，尊重每一類創(chuàng)作者的內(nèi)容

第一點：產(chǎn)品0-1階段

0-1階段你的內(nèi)容豐富度，用戶數(shù)量其實并不會很恐怖

且團隊的算法能力很有限；也沒有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)能力支撐你做好推薦

則做好你的產(chǎn)品認(rèn)知場景，基礎(chǔ)功能的體驗更為重要

基礎(chǔ)功能（落地頁結(jié)構(gòu)，內(nèi)容發(fā)布流程，個人主頁，轉(zhuǎn)評贊通知等）

很多產(chǎn)品覺得這樣不應(yīng)該是成熟之后在完善嗎？

個人認(rèn)為不是的

如果你具備了體驗較好的基礎(chǔ)功能+清晰的內(nèi)容分發(fā)場景

即使你的分發(fā)就是時間倒序+處理好冷啟動內(nèi)容+運營輔助運營

（推一下話題/活動，優(yōu)秀內(nèi)容單獨上熱門）

你的第一波用戶是能夠流程玩起來的，并且覺得你這里不是小作坊產(chǎn)品，相對靠譜的相信你這

而你如果全力盯著推薦去做，又沒能力做好，可能會顧此失彼

推薦系統(tǒng)做的四不像，基礎(chǔ)能力也零零散散

整個產(chǎn)品的用戶感覺就是三個字：不完善

第二點：1-100確實需要上推薦體系

當(dāng)用戶數(shù)量+內(nèi)容豐富度起來后，在內(nèi)容分發(fā)側(cè)勢必會需要推薦機制

把合適的內(nèi)容推薦給合適的人，在此之前好下述工作

前置工作：內(nèi)容標(biāo)簽結(jié)構(gòu)化，用戶畫像結(jié)構(gòu)化，分發(fā)算法能力

內(nèi)容結(jié)構(gòu)化：對平臺內(nèi)容進行識別分類與分析能力

小白結(jié)構(gòu)化水平：基于用戶自主選擇的頻道，渠道對內(nèi)容進行粗分類；人工校準(zhǔn)

初級結(jié)構(gòu)化水平：通過模型理解出該內(nèi)容的大小類，人工輔助補充內(nèi)容實效性，內(nèi)容價值性? （分?jǐn)?shù)或星級體現(xiàn)）

成熟結(jié)構(gòu)化水平：模型理解出大小類，實效性，受眾人群，價值性數(shù)值等屬性

用戶結(jié)構(gòu)化：

主動標(biāo)簽：用戶通過引導(dǎo)頁，基礎(chǔ)資料設(shè)置中自己設(shè)置的興趣，年齡，偏好等標(biāo)簽

行為標(biāo)簽：基于用戶對各類內(nèi)容的完播，停留時長，互動數(shù)據(jù)（轉(zhuǎn)評贊）；負反饋行為；統(tǒng)計用戶的標(biāo)簽畫像

用戶主動標(biāo)簽在冷啟動會有一定參考意義；但隨著行為增加，推薦更多的是基于真實行數(shù)據(jù)反饋

算法能力：基于用戶畫像標(biāo)簽，相似用戶協(xié)調(diào)推薦，全局熱點內(nèi)容的插入，處理信息繭房等

補充一點：上述提到了數(shù)據(jù)反饋，就要求在產(chǎn)品落地時就要求具備成熟的數(shù)據(jù)采集，統(tǒng)計分析能力

不要小瞧這一點能力，很多小公司其實搞不定，或者定義的未必合理

除了通盤的DAU，時長，次留這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；

推薦需要精確到每個用戶每篇內(nèi)容的完播，幾秒跳出

各類內(nèi)容的停留時長，各類內(nèi)容的互動時長

你發(fā)布內(nèi)容的類型和表現(xiàn)數(shù)據(jù)等；同時還要清理無效或惡意數(shù)據(jù)；

這就要求從數(shù)據(jù)的定義，采集方式，上報統(tǒng)計等層面做好

這對頭條，鵝廠可能是稀松平常的事

可在很多中小公司其實也算小難點

我在蘇寧就折騰了至少2次整體數(shù)據(jù)埋點重構(gòu)

所以推薦系統(tǒng)要上，但要評估好自己的團隊能力和階段

第三點：不要讓推薦破壞了原有的社區(qū)氛圍與內(nèi)容生態(tài)

有兩個點運營會造成這個問題

1：算法推薦不準(zhǔn)

這個是硬實力問題，其實很多道理所有人都懂

但在真正落地的時候，算法如果處理好內(nèi)容時間的衰弱，處理好用戶負反饋了同類內(nèi)容還分發(fā)

處理好怎么評估怎樣的行為數(shù)據(jù)是真的感興趣這類內(nèi)容等等

2：一切跟著數(shù)據(jù)走，而丟了價值（可能受外部因素影響）

很多產(chǎn)品在發(fā)展到一定階段，會為了商業(yè)化，或某些原因

去緊緊圍繞用戶人均停留時長，DAU去做數(shù)據(jù)沖刺，而破壞了原有的社區(qū)氛圍與場景

示例美女黑絲，微擦邊內(nèi)容數(shù)據(jù)表現(xiàn)挺好的，但推薦要大力推嗎？

在前端而言人均消費條數(shù)是固定的，如果被分發(fā)的是流量內(nèi)容，勢必價值內(nèi)容的分的受到影響

這里最典型的例子就是“某乎”

曾經(jīng)有一段時間，某乎推薦feed每間隔4個內(nèi)容就會有一個小姐姐視頻，推薦流的內(nèi)容也都挺熱鬧的

壓根不尊重我這個關(guān)注了很多互聯(lián)網(wǎng)博主的用戶

并且隨著產(chǎn)品關(guān)注流位置不斷更改，和圈子等聚合場景的下架，產(chǎn)品我也就沒啥用的必要了

即使你發(fā)布了內(nèi)容，因為分發(fā)側(cè)場景受限，效果也會很差

實際情況：我最近幾篇內(nèi)容在知乎的閱讀量總和小于100；；在即刻和人人產(chǎn)品經(jīng)理社區(qū)均破千

所以當(dāng)原有最初建立起來的內(nèi)容生態(tài)破壞，會讓各博主流失很嚴(yán)重，且不可挽回

好了，今天先聊到這里

下期我們聊聊為什么大廠做不出成功的社區(qū)產(chǎn)品