有時(shí)候，不同的角度或身份可以讓我們透視不同內(nèi)容背后的邏輯，比如在短視頻內(nèi)容背后，當(dāng)你站在內(nèi)容策略產(chǎn)品視角上來(lái)看時(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)其背后其實(shí)是標(biāo)簽跟數(shù)據(jù)體系的建構(gòu)邏輯。具體如何理解？不妨來(lái)看看作者的解讀和分析。

日常刷小紅書(shū)，我們有時(shí)候只是會(huì)感覺(jué)內(nèi)容挺好的，對(duì)特定目標(biāo)人群來(lái)說(shuō)比較有價(jià)值，如果在內(nèi)容策略產(chǎn)品視角來(lái)看，背后則是標(biāo)簽跟數(shù)據(jù)體系的建構(gòu)邏輯。

這個(gè)命題之中，短視頻基礎(chǔ)內(nèi)容體驗(yàn)是過(guò)程，為誰(shuí)提供體驗(yàn)是服務(wù)目標(biāo)。用戶與內(nèi)容本質(zhì)上來(lái)說(shuō)是兩類完全不同的體裁，需要通過(guò)過(guò)程服務(wù)好目標(biāo)來(lái)實(shí)現(xiàn)。

一、什么是內(nèi)容？

正常來(lái)講，短視頻內(nèi)容池子里，基礎(chǔ)內(nèi)容可以簡(jiǎn)單理解為平臺(tái)內(nèi)支持了大部分DAU的消費(fèi)vv的內(nèi)容。具體到各平臺(tái)的內(nèi)容形態(tài)不同，表現(xiàn)情況可能會(huì)不一致，如果我們拆解平臺(tái)DAU增長(zhǎng)的情況來(lái)說(shuō)，vv的形態(tài)基本上可以表達(dá)70%的DAU趨勢(shì)，所以在當(dāng)前平臺(tái)，我們以vv（video view）來(lái)描述內(nèi)容在平臺(tái)的呈現(xiàn)情況。

二、什么是好的內(nèi)容體驗(yàn)？

回歸到定義出發(fā)，vv是表達(dá)基礎(chǔ)內(nèi)容的兌換數(shù)據(jù)，那么好的基礎(chǔ)內(nèi)容體驗(yàn)直觀來(lái)說(shuō)就是能帶來(lái)持續(xù)vv供給的內(nèi)容。如果說(shuō)策略一定要有北極星做指標(biāo)的話，vv可以算得上是內(nèi)容體驗(yàn)的北極星指標(biāo)，至少滿足以下四個(gè)屬性（可量化、可執(zhí)行、可監(jiān)控、可分析）。

那vv持續(xù)增長(zhǎng)就一定是好的嗎？如果真的要拆解這個(gè)定義，那又要回歸到好內(nèi)容的本質(zhì)問(wèn)題：內(nèi)容多樣性、可持續(xù)、安全。在vv持續(xù)增長(zhǎng)的情況下，內(nèi)容要求足夠的多樣，輸出多樣內(nèi)容的持續(xù)性也需要不斷加強(qiáng)，與此同時(shí)，這些向外輸出的內(nèi)容得守住平臺(tái)底線。

1. 如何量化？上述的基礎(chǔ)內(nèi)容體驗(yàn)？

可持續(xù)看投稿，創(chuàng)作者在平臺(tái)滲透率、日均投稿量、過(guò)程指標(biāo)則會(huì)關(guān)注跟投稿有關(guān)系的曝光、互動(dòng)、分發(fā)。

2. 安全性

看過(guò)濾，主動(dòng)過(guò)濾看badness率，被動(dòng)過(guò)濾看舉報(bào)滲透率。

3. 多樣性

多樣性在目前任何一個(gè)平臺(tái)都是主要的功課，如何做好多樣性、如何量化多樣性既需要持續(xù)修煉內(nèi)功（內(nèi)部指標(biāo)），也需要橫向?qū)Ρ绕渌脚_(tái)各內(nèi)容類目占比。

向內(nèi)求，如何抓住內(nèi)部的生態(tài)，通過(guò)流量控制也能幫助我們挖掘多樣性的缺失，比如周期性開(kāi)AB，觀察在某類內(nèi)容供給占比減少/增多的情況下用戶消費(fèi)的時(shí)長(zhǎng)是否會(huì)增多/保持不變？

向外求，橫向?qū)Ρ炔煌惸肯赂髌脚_(tái)的內(nèi)容優(yōu)質(zhì)量、內(nèi)容分發(fā)量。

以上是我們?nèi)ニ伎純?nèi)容好的幾個(gè)重要參照，不過(guò)話說(shuō)回來(lái)，內(nèi)容生態(tài)本質(zhì)上是圍繞用戶做供給的，最終評(píng)估的視角還是要回到目標(biāo)群體上。

在這里可以思考下，如果我們想要給線上用戶提供基礎(chǔ)內(nèi)容，我們要怎么做？在回答這個(gè)問(wèn)題之前，首先要挖掘用戶類型。跟做內(nèi)容標(biāo)簽跟數(shù)據(jù)拆解一個(gè)思路，用戶本身是平臺(tái)給出的用以定位用戶的載體，而從內(nèi)容分發(fā)的視角來(lái)看，這些實(shí)體再往深一層則是數(shù)據(jù)跟標(biāo)簽，如何拆解這些標(biāo)簽？

三、我們通常會(huì)把用戶標(biāo)簽分成描述型、計(jì)算型、預(yù)測(cè)型

描述型：表達(dá)客觀的用戶使用平臺(tái)過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息。

按照數(shù)據(jù)來(lái)源方向可以拆解為：設(shè)備信息、用戶基本信息、行為數(shù)據(jù)。設(shè)備信息：設(shè)備型號(hào)、IMEI、常用\登錄WiFi、IP等；用戶注冊(cè)手機(jī)、用戶名、平臺(tái)ID。行為數(shù)據(jù)：消費(fèi)內(nèi)容數(shù)據(jù)，互動(dòng)數(shù)據(jù)，搜索數(shù)據(jù)、關(guān)注數(shù)據(jù)

計(jì)算型：經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)加工與分析獲得大致描述用戶在平臺(tái)特征的數(shù)據(jù)。時(shí)間相關(guān)：月消費(fèi)天數(shù)、日使用時(shí)長(zhǎng)、日互動(dòng)次數(shù)、關(guān)注量級(jí)、粉絲量級(jí)、日消費(fèi)額。

預(yù)測(cè)型數(shù)據(jù)：本質(zhì)上生成的是平臺(tái)通過(guò)預(yù)測(cè)規(guī)則對(duì)用戶的畫(huà)像體現(xiàn)，從而生產(chǎn)的標(biāo)簽。具體的標(biāo)簽如何按照類目劃分可能是：喵星、人文景色。

按照類目表現(xiàn)類型還可以分為：紀(jì)錄片、飼養(yǎng)方式、可可愛(ài)愛(ài)。

按照預(yù)測(cè)可信度，可以在每個(gè)標(biāo)簽后都給出預(yù)測(cè)數(shù)值，從0-1的區(qū)間做分類，可信度分?jǐn)?shù)的獲得方法通過(guò)用戶在平臺(tái)的行為獲取，比如用戶歷史瀏覽過(guò)、并且給他人分享過(guò)；跟用戶相似度較高的其它用戶曾經(jīng)瀏覽過(guò)；瀏覽過(guò)相同內(nèi)容的用戶瀏覽過(guò)并且有分享行為。

那么通過(guò)預(yù)測(cè)型數(shù)據(jù)我們可以得到的結(jié)果就是：用戶A在可可愛(ài)愛(ài)的喵星標(biāo)簽關(guān)聯(lián)可信度0.98，這樣就可以解釋為什么我們打開(kāi)抖音刷出的內(nèi)容都是自己比較喜歡的內(nèi)容。

以上是關(guān)于取悅用戶要從用戶行為標(biāo)簽需要做的努力。

四、GID的引入

那這里會(huì)有個(gè)問(wèn)題是，如果線上所有的用戶都用這套方法，算法的壓力得打爆了，怎么做到簡(jiǎn)單高效的分發(fā)邏輯確?；A(chǔ)內(nèi)容的消費(fèi)用戶快準(zhǔn)狠的達(dá)到目標(biāo)用戶身上呢？這里需要引入一個(gè)GID的概念（groupID）。

GroupID是個(gè)虛擬的概念，它相當(dāng)于對(duì)線上相似內(nèi)容、相似用戶做了聚合。引入GID的概念能有效的把目標(biāo)用戶跟目標(biāo)內(nèi)容快速關(guān)聯(lián)，快速試錯(cuò)，快速調(diào)整推薦的方向。

舉個(gè)例子，最近線上產(chǎn)生了一些新內(nèi)容形態(tài)，這些內(nèi)容被70后大量轉(zhuǎn)發(fā)點(diǎn)贊，如果復(fù)用線上的推薦流程，我們可以先給滿足70相似度高的GID10%的流量進(jìn)行boost，結(jié)果發(fā)現(xiàn)這類內(nèi)容的消費(fèi)vv短時(shí)間被打到高熱，如此便能夠很快的切換推流視角。而我們推薦的70后GID相似度也高的政務(wù)GID同樣可以做相似的推薦。那么這類信息流在平臺(tái)就很容易達(dá)到“基礎(chǔ)內(nèi)容高熱”的目標(biāo)。

以上介紹的都是推薦側(cè)的基礎(chǔ)常識(shí)，如果把這套架子搭建起來(lái)是不是就意味著我們可以高枕無(wú)憂了？然而，流量無(wú)論如何也是有天花板的，當(dāng)我們把一切基建搞定之后，面臨的難題則會(huì)聚焦在“存量用戶持續(xù)活躍”“流失用戶的再度召回”。這倆命題之所以能難搞，主要原因是大刀闊斧的工作已經(jīng)做到了80分，而細(xì)枝末節(jié)的策略還尚待挖掘，細(xì)枝末節(jié)的策略如果也希望做一個(gè)完整的策略鏈路，驅(qū)動(dòng)力跟收益都會(huì)受到挑戰(zhàn)。

五、面對(duì)這些問(wèn)題常用的策略手段

• 正向解法：用戶刷feed的問(wèn)卷（GID分發(fā)邏輯調(diào)整）。
• 負(fù)向解法：雙棲用戶在平臺(tái)定義為低頻率的用戶類型（補(bǔ)齊特定內(nèi)容供給的問(wèn)題）。
• 離線評(píng)估：自查，會(huì)不會(huì)有內(nèi)容聚集的問(wèn)題。

以上，都只是圍繞內(nèi)容本身。但現(xiàn)階段，所有大廠都在做聚合，這么一來(lái)還需要回答的問(wèn)題在于：從基礎(chǔ)內(nèi)容能最大化滿足目標(biāo)人群的口子里，我們需要分配多少流量給用戶創(chuàng)作、給內(nèi)容分發(fā)、給本地生活、給商家投廣告？

除了決策層的意見(jiàn)輸出之外，回答這個(gè)問(wèn)題本質(zhì)上還是要回到背后的數(shù)據(jù)跟標(biāo)簽，只是這些數(shù)據(jù)標(biāo)簽要拆解的更細(xì)，比如剛剛提到的，服務(wù)目標(biāo)人群的量化，除了現(xiàn)有基礎(chǔ)內(nèi)容的價(jià)值、頻次之外，還需要引入價(jià)值因子，即用戶實(shí)際的消費(fèi)潛力。

關(guān)于消費(fèi)潛力本質(zhì)上也是標(biāo)簽的預(yù)測(cè)能力，未來(lái)詳細(xì)介紹關(guān)于商業(yè)化視角對(duì)消費(fèi)潛力的拆解動(dòng)作。