最近几年，各家App开始尝试内容精细化运营，市面上同质化产品泛滥。对此，可从内容主题化聚合入手，做好产品创新，以实现内容消费价值最大化。

优质内容聚合的价值应用，个人将其定义为：聚合满足用户消费场景的内容，利用算法精准推荐，实现内容消费价值最大化。

内容聚合这个概念并不新奇，一直都有产品在做，很多都是内容聚合型平台。只不过这一两年，各家APP都在尝试内容精细化运营。端内聚合优质内容和拆分孵化垂类产品，悄然兴起。

可能也是市面上同类产品竞争加剧、信息同质化严重，做好产品创新、实现内容消费价值最大化，开始变得尤为重要。

看到这里，也许有人会问：怎样才能做好产品创新，抓住用户的心理，实现内容消费最大化？

这里我想从去年做的主题化项目谈起（一款新闻资讯类产品）：

在信息流推荐的时代，强调个性化，千人千面，但也很容易让用户陷入信息茧房。并且，如今同类产品越来越多，信息流同质化严重。所以，只有产品创新，找准内容消费场景，搭建内容消费链条，才能为用户提供源源不断的感兴趣内容，实现内容消费最大化。

主题化内容聚合项目：就是从用户兴趣出发，不断细化主题颗粒度，多方资源的配合下，找到长尾内容的分发场景。

整体框架可拆分成四大板块——产品设计、主题内容运营、算法推荐、数据分析，四大板块相辅相成，形成闭环，共同推荐项目前进。

一、产品：前端UI不一定非得体现聚合

先期讨论主题卡片设计，大家似乎都陷入一个思维定式，卡片前端UI必须要体现聚合——也就是要有对个内容展现。

其实经后续的试验验证：针对竖屏小视频等类型内容很适合，针对图文、横屏短视频似乎不那么适合。

即刻（左）与豆瓣（右）主题卡片样式

以上分别是新闻资讯类产品与泛兴趣社交产品的两组对比，后一组产品调性更加突出内容聚合：

• 腾讯与一点资讯：二者主题卡片前端UI皆体现了聚合，展现多条内容，点击任意一条皆进入主题内容落地页。无论如何，用户都只能点击一条，那剩下的几条内容可谓是无效的曝光。
• 即刻与豆瓣：每条短内容左上方添加主题入口，落地页支持UGC内容发布。内容卡片前端UI皆没有体现聚合，用户点击内容，直接进入该条内容落地页，只有点击主题标签，才会进入主题落地页。

据此前我们做实验验证：60%的用户不会滑动查看卡片未露出内容——也就是说很多内容无效曝光，用户根本没有checkview，就会产生很大的资源浪费。这与原先设想每次为用户展现更多优质内容，提高可选择性的理想状态相差甚远。

另外，据此前AB实验：用同样的内容池，一组用户用普通单图、三图和大图形式展现，一组用户用主题聚合卡片展现。

结论显示：普通文章进入率略高于图文与横屏视频主题卡片，低于竖屏小视频主题卡片。

由此可以看出：针对不同类型的内容，利用AB实验，寻找最适合的展现形式尤为重要。

也验证了：搭建内容聚合消费场景时，前端UI是否体现聚合并不重要，重要的是吸引用户点击，进入落地页消费。所以，要加强在落地页内的路径引导，形成内容消费完整链条。

要抛弃门户时代专题内容集纳式排布，让内容以最直接的方式触达用户，可采用短内容形式——将图文、视频、小视频等内容直接转成短内容形式。

1. 图文

图文可从文中截取最精华的摘要（利用标题关键字，从文中寻找相似度最高的段落截取），用最简单直接的形式，传递最有效的信息，吸引用户点击。

当用户点击进入文章落地页，消费完一篇文章后，支持一键滑动切换文章，可减少用户内容消费路径，提高内容消费效率。

主题落地页需要支持UGC内容发布功能，制定奖惩规则，形成社区闭环。

2. 视频

利用视频的动态特点，采用集纳或者沉浸式播放的形式，用户进入主题落地页即可自动播放，提高用户体验。

主题落地页需要支持UGC内容发布功能，制定奖惩规则，形成社区闭环。

二、内容：热点与泛娱娱乐内容是头部，优质垂类是重点。

“内容为王”这句话的分量有多重，想必大家应该都清楚。做好内容运营，内容聚合是最重要的一环。

项目开始之初，细致分析即刻头部主题消费场景（订阅人数100w以上），大致分为：家居生活需求、消遣娱乐需求、了解新鲜事需求、兴趣爱好需求和情感恋爱需求。

即刻头部主题消费场景脑图梳理

由此来看，主要还是集中热点、泛娱乐等内容方面——也是用户关注度比较高的几个领域，比如家居生活、时尚变美，情感恋爱，休闲娱乐等。

另外，即刻主题名称更具吸引力。

比如：“一觉醒来世界发生什么”、“豆瓣又有8.0分电影”、“又有新的安利”等。

• 动词较多，代入感强
• 传递的信息点清晰明确
• 语言轻松活泼，新颖新潮，网络流行语较多。

这个内容方向成为第一批主题的种子来源，主题名称也成为学习的对象。后续验证，这部分主题数据不错。

热点与泛娱乐内容可替代性很强，大家都可以提供，且数量与质量也可以更好。那么，只有寻找到可替代性弱的东西，才能真正留住用户——也就是深入挖掘垂类、系统数量垂类架构，细化拆分垂类内容，用小颗粒度内容配合个性化推荐，才能刺激用户真实的兴趣点。

对于各个垂类架构拆解，当时也是花费很大精力，这里就不一一赘述，有兴趣的同学可以自己试着拆解拆解。

当确定好主题定位，就需要寻找符合定位的内容，且保证持续的输出。前期人工基本可以cover，但随着内容聚合生态体系不断完善，依靠人工的力量远远不够。这时就需要制定严格的规则，让机器各个主题提供优质内容：

1. 根据主题定位，查询现有频道是否可支持。接着，定义主题关键词，提高各类文章属性过滤阈值，保证进入主题内容安全且优质。
2. 根据主题定位，搜集站内符合定位的优质内容源，将其加入主题，保证内容源持续更新，从而保证为主题持续输出内容。
3. 部分细颗粒度内容库存量小，需要站外搜集优质内容。可利用爬取与洽谈合作等方式引入，并将其加入对应主题。
4. 人工实质性参与，运营好头部内容之余，还需重点监控各个环节，及时发现问题，及时反馈。

三、算法：死磕用户兴趣点，做到精准推荐

说到算法推荐，其实就可以回到此前主题卡片产品设计逻辑。

前端展现一篇与展现四篇，在算法推荐上其实差异挺大。已有的算法推荐单篇图文、视频逻辑已基本成熟，现将其换成一个主题卡片，则是一个新的推荐逻辑，这里牵涉到几层画像信息。

• 主题卡片画像：后端工具上线，对其人工定义适宜分发人群性别，年龄等。
• 主题内容的文章画像：涉及到的具体信息不做赘述
• 用户画像：涉及到的具体信息不做赘述

做好这三层画像的匹配，才能做好做到精准推荐，实现那些细颗粒度主题价值。

具体算法推荐策略不做赘述，当时也是踩了很多坑，都是一把辛酸泪。

四、数据：死磕数据准确度与多维度，指导主题更新迭代

主题进入率：评判一个主题受欢迎程度最重要的数据指标。

由于我们当时设计的卡片一次曝光四篇文章，用户只能点击一篇，而数据是从后端取的，无法从前端取（即只取用户checkview的文章曝光），导致计算出的进入率与实际存在偏差。

主题落地页停留时长、点击文章个数、浏览文章个数，评论数、订阅数、转发数等数据指标都是用来评判用户进入落地页后的消费情况的。

据此前的实验，视频类主题进入率、停留时长等各项指标均高于图文主题。图文主题的聚合消费场景存在较大问题，也是探索的主要障碍点。

其实也可以通过不同数据分析方法，寻找主题存在的问题：

• 漏斗分析法：对用户从点击进入主题到退出主题的整个完整行为，进行漏斗分析，可以洞察用户整个内容消费过程，判断哪个环节流失的用户较多，由此找到优化路径。
• 内容分析法：分析主题内每篇文章具体消费情况。按照点击率，视频完播率等指标找到那些表现很差的内容，将其提出主题。分析数据表现好的内容规律，制定对应的召回规则，寻找相似内容。

说完这四大板块，想必大家也大致了解搭建主题化内容聚合的大致流程框架。

当然这只是整个内容聚合生态体系中很小一部分，内容聚合生态体系涉及的面就非常广。

比如：搜索结果主题投放、端内底栏tap发现页建设、文章正文页的相关主题投放、主题信息流中发散性相似推荐等等，每部分都可以拿出单独成文，这里就不一一赘述。

聊了这么多，内容精细化运营已是当下内容生态不可缺少的一环。利用各种运营手段，利用最直接的触达手段，就实现内容消费最大化。

纵观如今互联网市场，做内容的产品，随着平台的不断壮大，都开始不断细化拆分垂类。其实这是做好内容精细化的重要一步，只有做好这一步，才能用更精、更专、更优质的内容去服务那些对此更有需求用户。

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