找准用户内容消费需求,完美匹配内容与用户

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要找准用户内容消费需求,首先,要划分好人群内容池,对不同的池子进行内容画像,精准投放内容;然后,要根据不同内容池的数据变化,做到对内容池内容与推荐策略的针对性调整。

之前在一本书中看到这样一个案例:

某知企业的领导(领导A),毕业于名牌大学,关注财经、科技等领域资讯,一次和某新闻资讯平台的运营总监(运营总监B)吃饭,开始报怨不止:

领导A:“你们APP总是给我推荐娱乐类内容,我并不喜欢这类内容,我喜欢看财经、科技等专业领域内容。”

运营总监B:“我们是做个性化推荐,只要你有兴趣表达,推荐的内容应该都会是精准的,你把用户id给我,我来查查。”

领导A把用户id给了运营总监B,过了一会儿,运营总监B收到了收下的人发来的结果反馈,结果让他哭笑不得。

他对那位领导A说:“并不是我们的APP总给你推荐娱乐类内容,而是每次给你推荐娱乐、财经、军事、科技等领域内容,你点击娱乐内容最多,兴趣表达最为强烈,由此积累的画像信息很明显,因此造成总是给你推荐娱乐类内容。”

领导A:“沉默不语……”

从上面这个例子可以得到这些信息点:

  1. 高学历的人,关注的信息更加符合自己的身份层次,带有强烈的身份价值认同,比如:财经、军事、科技、互联网、时政、国际等等具有深度、专业门槛的内容。
  2. 即使你是一个高学历的人,关注各种有深度的内容,也无法避免人类所共通的本性,也会下意识的去关注泛娱乐、无需动脑的消遣性内容。
  3. 不管处于何种社会地位,拥有怎样的教育程度,回归本真,都是一个普通的人,有着人类所共有的特性,即使你极力想要证明自己是多么高端、有逼格,但人类共通的本性是无法磨灭的。

通过上面的案例,我联想到最近负责的内容池项目,通过用户教育程度来划分本科以上与本科以下的内容池,利用池子聚合不同维度下优质内容,来满足不同群体用户的内容需求。

下面我将用这个例子,来谈谈:怎样找准用户内容消费需求?

本科以上与本科以下,可以广义理解为高学历与低学历。按照通常意义的理解,高学历与低学历人群存在着诸多差异点,去问稍微有点互联网知识的人,都能说出几点:

  • 高学历更多关注财经、军事、科技互联网、时政国际、社会深度等领域内容。
  • 低学历更多关注搞笑幽默、情感娱乐、家居生活等领域内容。

实际情况真是如此?

相信会有很多人站出来反对这些结论。因此,按照这种逻辑来搭建内容池,方向有失偏驳。

我们再往深层思考,每个人群都有专属的共性需求,但不同人群也有共通的共性需求,这种需求就是人类本性所需要的,老少皆宜,文章开头提到的案例就是很好的例证。因此除了搭建满足本科以上与本科以下的各自特有共性内容池,还需要搭建满足两者的共性内容池。

当划分好人群内容池,那么该怎样去寻找不同人群内容池各自的共性需求?

个人认为可以从以下几个方面进行:

1)调研不同人群的的用户,了解他们的内容消费需求。比如:针对本科以上与本科以下的用户可以调研初高中、本科、研究生、博士、博士后等,从中挖掘共性需求,且这些内容需求画像的颗粒度要细,这样才具有很强的区分度。

  • 优点:当样本量足够大时,得到的结论会无限接近于实际情况,具有代表性。
  • 缺点:需要耗费人力物力
  • 总结:可以在人力物力允许的情况下,每个人群(比如每个学历层级)实际调研一些用户,数量不用太多,然后从中总结共性需求,由此得出的结论为头脑风暴提供验证数据。

2)利用平台已有的不同人群用户阅读行为数据,按照不同的数据指标,拉取不同人群的消费内容,从中挖掘不同人群的共性需求。

  • 优点:实操性强
  • 缺点:不同平台对人群的定义不尽相同,且定义的准确性有待商榷,可能会导致最后得出的结论与实际情况相差甚远。
  • 总结:可以利用这部分用户数据作为参考。

3)搜寻网络上各种研究报告,借用别人的研究结论,从中梳理总结自己需要的东西。

  • 优点:方便、快捷可操作
  • 缺点:不能保证研究报告是否真实可靠,需要自己考证,梳理总结时,需要一定的鉴别能力。
  • 总结:这种途径获得的结论虽然快速便捷,但是需要验证,防止结论有失偏颇。

4)根据过往认知与经验,进行头脑风暴。

  • 优点:实操性强,随时随地都可进行。
  • 缺点:受限于认知水平,结论可靠性较低。
  • 总结:积沙成塔,众人拾柴火焰高,但得出结论需要慎重。

当确定好池子的内容画像后,即可着手搭建池子,进入投放阶段。就拿本科以上与本科以下内容池来说,在投放阶段,需要再增加一个两个人群皆可看的内容池进行混合推荐。

  • 本科以下人群推荐逻辑:本科以下+老少皆宜
  • 本科以上人群推荐逻辑:本科以上+老少皆宜

逻辑拆解:本科以上与本科以下,旨在满足各自人群的共性内容消费需求,老少皆宜旨在满足不同人群共性的内容需求。在机器推荐时,合理配置池子内容,根据用户点击反馈,灵活调整内容配比。

当内容池内容开始投放之后,我们需要观查哪些数据:

  1. 文章粒度数据:各个内容池的文章曝光量、点击量、ctr、停留时长、文章分发占比等。
  2. 内容池粒度数据:各个内容池整体曝光量、点击量、ctr、停留时长等。
  3. 用户行为路径数据:不同刷新数与点击数下的留存率,人均点击量、人群-人均点击量等,需要查看用户id,亲自体验不同人群的内容推荐,验证实际效果与预期是否有偏差。

通过观察不同内容池数据变化,做到对内容池内容与推荐策略的针对性调整。

通过教育程度对用户进行拆分,从确定分层用户—确认分层用户的共性内容需求—确认内容推荐策略—数据验证—分层用户调整,形成一个闭环。通过不断的实验,不断的内容优化调整,从用户到内容,再从内容到用户,不断的循环往复,逐渐达到用户与内容,内容与用户的完美匹配。

 

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题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

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