策略产品经理子方向:内容评测

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在信息时代,推荐系统以其强大的个性化推送能力,链接用户与内容。本文将以用户和推荐内容相关性为核心,探讨推荐场景评测的内容、方法及其重要性,希望对你有所启发。

在信息爆炸的时代,推荐系统以其强大的个性化推送能力,成为连接用户与海量内容、商品的关键桥梁。推荐场景的评测工作对于确保推荐结果与用户需求高度相关,提升用户满意度与业务价值至关重要。本文将以用户和推荐内容相关性为核心,探讨推荐场景评测的内容、方法及其重要性,以下是我根据工作中遇到的常见评测内容及方法进行的汇总内容(仅供参考):

一、评测的核心目标评测的核心目标

用户相关性、模型准召率、模型训练样本筛选等。这里主要是从相关性的角度出发:用户与推荐内容的相关性,即推荐结果与用户实际需求、兴趣、情境的匹配程度,是衡量推荐系统性能的首要标准。高相关性意味着推荐系统能精准捕捉并满足用户的个性化需求,提供真正有价值的推荐内容,从而提升用户满意度、增加用户粘性、促进业务转化。

二、评测整体流程

关于一个评测需求从开始到完成,以下是我在工作中接触到的相关内容进行的汇总:

1、需求分发

首先是评测需求的分发,评测相关同学会根据需求的收益、量级、当前人力、评测频率等方面进行需求预估,是否要接这个需求。如果需求分发成功,双方会定好数据来源、取数逻辑等前置条件。

2、评测标准制定

需求双方进行标准制定和梳理,一般多是需求方自带标准,或直接复用已有标准,并对外包进行标准培训。

3、试标注+正式标注

标准培训后进行试标注,试标注主要是检查外包对标注标准的理解能力、准确率、以及标注速度来进行标注工作的时间预估。试标注若有问题,就优化标准重新培训再试标准并验证准确率,试标注若没有问题,就开始正式标注。

4、策略验收+业务验收

标注完成后进行结果抽样验收,测算准确率,如果没有问题并达标,就交给业务进行抽样验收,没有问题就会输出最终具体的指标结果,例如相关性、准确率等(指标为一开始标注的诉求指标)。

三、评测诉求

日常工作中的评测诉求来源主要有以下几方面:

1、核心场景定期评测:平台app核心场景的定期评测,主要是评测推荐内容和用户信息(画像等)的相关性和多样性,进行周期性评测,用来人工监测平台推荐能力的变化,并进行问题定位,阶段性优化。

2、实验效果评测:用户检测相关性实验的效果,对比试验组和对照组的相关性数据,量化实验带来的相关性增长,确保实验的正向准确性。

3、模型准召率评测:用来验证模型识别的准确率和召回率效果,是否符合预期。

4、模型训练样本评测:基于模型训练所需样本进行标注筛选,便于模型训练。

以上4个方向的评测内容基本上涵盖为相关性评测、多样性评测、准召率评测以及模型样本筛选4种类型;

三、评测标准

评测标准主要聚焦于内容的质量、效果、合规性及内容策略的实施与优化等方面。以下是具体的标准维度:

1、明确权责

确定内容生产、审核、抽审等各个环节的责任主体,确保评测标准与责任人各自职责。

2、易读性和可理解性

内容的结构、语言表达、视觉呈现要便于外包团队轻松阅读和理解,确保标准制定的简单易懂以及可传递,利于外包团队的消化理解。

3、标准边界明确且唯一

类似于层级划分或分数界定的标准,在制定时,需要明确各层级之间的标准,避免产生误解和模糊不清的地方。

4、培训与沟通

对外包团队进行评测标准培训,确保全员理解并执行标准,但在外包培训前,标准标准需要根据对样本的前置了解进行输出,确保标准准确、全面。

5、持续优化

标准的制定不能100%的涵盖所有范围,应列出所有遇到的和可能遇到的类别case,在标注过程中根据实际效果还需要实时作出调整和优化,形成持续改进的闭环。

四、评测数据获取与评测工具

确保评测工作正常有序交付的前置保证之一就是评测工具:取数看板和标注平台。

1、标注取数看板

标注取数看板是获取常用标注样本数据的得力工具,常用数据有以下3种:

(1)各场景在不同时间段的标注数据,用来对比同一场景相关性数据在周期性的变化监测等。(以上数据获取的逻辑通常会获取刷次的前n个内容进行对比,这个n在各业务线存在差异,通常是前10个。)

(2)AB实验评测数据,用来对比实验对照组和实验组的相关性指标,科学验证优化方案的效果。

(3)内容标签数据,用来校验平台各城市*类目下的内容标签的准确率和召回率,进一步优化平台内容标签体系。

(4)用户标签数据,用来校验平台上各偏好类目下的流量标签的准确率和召回率,进一步优化平台用户标签体系。

2、标注平台

标注和评估工作流程长、环节多、节奏快、影响大,需要专门的标注工具来支持标注和评估工作,以提升效率和质量、降低沟通和培训成本、帮助推动项目整体进程。

标注平台是外包团队用来线上标注的工具,审核团队也会用做标注结果抽检和校验。主要包括了标注内容上传、数量控制、标记等等标注模块和抽检比例、抽检内容、抽检权限、搜索等质检模块。

五、推荐场景评测的重要性

1、提升用户满意度与忠诚度

用户对推荐内容的满意度直接影响其对产品的整体评价与使用意愿。高度相关性的推荐能精准匹配用户的需求、兴趣和情境,为用户提供有价值的信息或内容,从而带来愉悦的使用体验,增强用户对产品的认同感与信赖感。反之,无关或低质的推荐可能导致用户感到困扰、失望,甚至产生反感,降低用户满意度,增加用户流失风险。因此,通过相关性评测不断优化推荐内容,是提升用户满意度、增强用户忠诚度、维持用户活跃度的关键举措。

2、提高转化率与商业价值

推荐系统的最终目标之一是驱动用户采取期望的行动,如点击、深度转化等,从而实现商业价值。相关性高的推荐内容更有可能引发用户的兴趣,引导其进行有效转化。评测用户与推荐内容的相关性,有助于识别哪些推荐策略、算法参数或内容源能够带来更高的转化率,据此调整产品策略,优化推荐逻辑,从而提升整体的商业效益。

3、优化内容分发效率与资源利用率

在信息过载的环境下,精准推荐能够避免资源浪费,确保优质内容被目标用户看到。相关性评测能够揭示推荐系统在内容分发上的效率,包括推荐内容的覆盖率、新颖性、多样性等,帮助策略产品判断是否有效地利用了内容资源,是否充分挖掘了用户兴趣潜力。通过对推荐相关性的持续评测与优化,可以提高内容分发的精准度与效率,减少无效推荐,提升整体内容生态的健康度与活力。

4、促进产品迭代与算法优化

相关性评测为产品迭代与算法优化提供了明确的方向与依据。通过深入分析用户与推荐内容的相关性数据,策略产品能够发现推荐系统的优势与短板,识别影响相关性的关键因素(如特征工程、模型选择、策略配置等),并据此制定针对性的改进措施。此外,评测结果还能为A/B测试、灰度发布等实验设计提供参考,帮助策略产品科学验证优化方案的效果,确保产品迭代基于数据驱动,具有较高的成功率。

用户与推荐内容相关性评测对于提升用户满意度、商业价值、内容分发效率,以及推动产品迭代与算法优化等方面具有不可忽视的重要性。作为推荐策略产品经理,应将相关性评测视为产品管理的核心环节,通过科学的方法与工具,持续优化推荐系统的相关性,实现用户价值与商业目标的双赢。

本文由 @大俗大雅 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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