硬核干货:信息流内容策略实践

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编辑导语:我们在刷微博刷抖音时会发现,如果你经常看关于吃播的视频,那后面给你推荐的新内容很多都是关于吃播或者美食的;这就是信息流产品的作用,它可以根据你的兴趣给你推荐相应的内容;本文作者详细介绍了信息流内容策略实践,我们一起来看一下。

信息流产品做什么?怎么做?都有哪些模块?每个模块的核心点是什么?

本着万物皆可拆的原则,结合实践经历,我们一起来聊聊信息流的内容策略。

一、信息流产品是什么

信息流=内容(载体:图文+视频+直播)+瀑布流,以瀑布流展现的内容,供给充足的情况下,无限下来、无限刷新、无限填充。

典型的信息流产品:头条、抖音、快手、手淘、B站,所有爆炸的供给形态,都适合瀑布流展现。

为什么信息流产品会在最近几年大爆发?如果单纯以展现形势来衡量,那古早时期的门户算不算信息流呢?

我认为当前定义的信息流产品,与传统的门户网站的区别在于:个性化+互动性+供给体量。

  • 个性化推送:用户标签和内容标签匹配,实现千人千面的分发(从千人一面的中心化分发);
  • 互动性:用户行为干预推送流,“用脚投票”;
  • 供给体量:亿级SKU,亿级内容库存,背后是生产能力的倍数级扩大;

这里插播一个问题:你认为头条的成功中个性化推送是否是决定性因素?

二、信息流产品有哪些模块

从头开始构建一款信息流产品,需要做哪些事?

  • 内容池:内容生产;
  • 内容理解:给内容打标签;
  • 用户理解:给用户打标签;
  • 内容链路:内容加工;
  • 推荐策略:给合适的人推合适的内容;
  • 分发策略:内容配比;
  • 生态策略:CP管理;

接下来我们按顺序详细聊一下各个模块要做什么。

1. 内容生产:解决供给问题

内容生产:需要解决的是供给问题。

头条号、企鹅号、百家号等等,这些创作者平台会为生产者提供基本的创作工具,保证基础的创作体验;除此之外,平台还会通过各种激励活动(比如,青云计划)激发用户生产,同时给新人露出的机会。

内容行业中,生产者就是内容的工厂,想要扩大生产规模,就需要提升生产能力;因此各个平台还会提供引导和培训的功能,帮助创作者学习优秀的创作经验。

2. 内容理解:像素级描述

内容理解要解决的是“内容是什么”的问题。

电商里面,商品理解的粒度是到SKU,包括:SKU的属性(名称、产地、材质、尺寸、颜色等)、类目(一级——二级——三级)、标签(美少女最爱、美白、热销、折扣等)、还有用户UGC信息。

内容理解要做的就是对内容进行像素级描述,一般会从内容本身和用户的角度来理解内容。

比如:

  • 属性:标题、时长、简介、封面图等;
  • 分类:电视剧、电影、搞笑;
  • 标签:郭德纲、暮光之城、乘风破浪的姐姐;

用户角度是指,通过用户的行为来给内容贴标签,最简单的,女生爱看,男生爱看。

此外,大型公司中,还有引入知识图谱来加深对内容的理解,尤其是建立机器无法识别的关联;比如,拉肚子和腹泻,徐大sao和吃大蒜(这个是自己开的脑洞,大家也可以自己尝试下利用实际的场景来发现一些好玩的关系)。

除此之外,公司也会根据业务的情况,单独把某些特征拎出来单独做,比如热点识别——因为热点内容自带流量,头条会单独把热点聚合成Tab推送。

3. 用户理解: 构建用户模型

用户理解要解决“如何标签化描述用户”的问题。

人类可读的对于用户的理解:性别、年龄、喜好、生日、星座、爱听的歌、喜好的颜色……;是不是很像90后小时候毕业时候的同学录?这种可以算最早的“用户画像”了(感觉暴露了年龄……)。

做好用户理解,就是要更精准的刻画用户,由于有大量的用户行为数据,包括用户和内容的交互行为,用户使用APP的行为等;从这些数据中,可以挖掘出大量对用户的认知:你喜欢什么样的内容、你和哪个账号互动最多、你看了谁的直播……;从而抽象出“你”的标签:美女、高互动性、夜间型用户等。

对用户刻画的越精细、越准,给用户推送的内容就会越准,做各种定向营销和转化的效果就会更好。

4. 内容链路:高风险低质内容处理

大家可以把内容生产——内容处理——内容分发的过程想象成一个工厂的流水线:工人把原材料投入机器(生产者利用工具进行创作)-> 一次成品被送上传送带进行质检(内容处理)-> 合格的一次成品被统一包装(打标签,规则化处理)->出厂进入市场(分发)。

内容链路就是这条处理的流水线,从发文侧获取内容,然后进行各种各样的质检和加工——黄赌毒,pass;色情低俗,pass;涉政敏感,pass;重复洗稿,pass……内容平台的低质特征上百计算;与此同时,这里注意,基本上是并行的,模型会对内容打上各种各样的标签。

经过流水线的内容,满足质检标准,才会进入下一步。(想要知道详细的处理流程、特征项、以及如何建模识别,感兴趣的可以留言。)

如同工厂追求效率一样,内容处理也追求效率,因此这个环节要考虑处理耗时。

5. 推荐策略:给谁看什么,千人千面

推荐的核心价值是匹配。

在信息流场景,推荐要解决在什么时候让什么人看到什么内容的问题。

如果我们从技术的角度来拆推荐策略,核心可以分为召回模块和排序模块。

召回要圈定推送的集合:可以通过分类、标签、主题等召回,也可以根据CTR、时长、点赞、评论等召回,还有运营的强制干预等。

产品可以不了解具体的模型是如何运作的,但最少要理解,召回源和用户可能感兴趣这个点是要有关联的。(比如,为什么要召回热点?因为用户爱看热闹,热门的大概率会感兴趣。)

排序是对你召回的集合打分:用户对ABCDE都可能感兴趣,先给用户展示哪个呢?

这个时候,你需要和研发对齐业务目标,选择合适的排序模型;选型的工作,产品也参与不了,你需要关注离线指标,比如AUC之类;此外,一定要做好AB。

6. 分发策略:关注内容配比

为什么单独拎出来分发策略?因为想强调,除了推荐之外,还有更多的分发方式,要保持思路开阔。

  • 编辑分发:古早的门户时代的分发方式,按栏目归类;
  • 订阅、社交分发:基于订阅、关注关系的分发,典型的产品形态如微博、人人网;
  • 算法分发:基于用户画像和内容理解的推荐;

除了优化算法提升精度之外,产品经理还应该考虑内容的多样性,探索用户“隐藏”的偏好,或者基于生态的考量对类目进行加权或者降权,或者引导生产;不同公司所处的阶段,关注的重点不同,需要根据情况思考手头有哪些工具可以实现目标。

7. 生态策略:奖罚+流动机制

生态策略听起来比较“玄”,似乎不太好落地,但我认为是对业务直接影响最大的模块。

如何影响业务?如何能和业务保持好的联动?这是做生态的产品要持续思考的问题。

奖罚和流动机制是生态中最核心的机制。

奖罚:两个方向,头部CP(生产者)和内容的权益,比如原创——头条对于原创的内容会进行全网保护;另一个方向,底部劣质生产者和内容的打击,包括各种维度识别“坏”的内容,手段是黑名单——不同程度、类型的坏的内容,要用不同的手段来打击。

流动:我们都向往具有阶层流动性的社会,对于一个体系来说,流动性是保持活力的关键;对于体系中的新人,要设置向上的机制;比如头条的青云计划,当年手淘的聚划算也算,GMV计入搜索权重,对于很多商家来说,这是一个赶超的切入点。

以上就是信息流策略实践中总结出来的点;主讲框架,细节的点没有展开讲,如果有对某个方向感兴趣的朋友,可以留言讨论;尤其欢迎打脸的认知,一起成长。

#专栏作家#

时雨,人人都是产品经理专栏作家。电商出身,专注零售行业。

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题图来自Unsplash,基于 CC0 协议

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