本系列前面章節(jié)介紹的基本都是底層策略，而樣式和創(chuàng)意是用戶實(shí)際接觸到的，本章節(jié)將介紹如何基于內(nèi)容類型和業(yè)務(wù)屬性去設(shè)計(jì)平臺內(nèi)容的樣式和創(chuàng)意，相信對于推薦效果的提升也將起到非常大的作用。歡迎閱讀。

前百度鳳巢首席科學(xué)家：張棟，曾經(jīng)提出過一個(gè)很有意思的“4321”理論。他認(rèn)為推薦系統(tǒng)作為一個(gè)整體，包括UE/UI、數(shù)據(jù)、行業(yè)知識和算法四個(gè)方面。而其中對于整個(gè)推薦效果的貢獻(xiàn)，UI/UE（40%）＞ 數(shù)據(jù)（30%）＞ 知識（20%） ＞ 算法（10%）。這里面算法起到的作用反而是最小的，給到用戶實(shí)際展現(xiàn)的樣式和觀感是最重要的。

上述四個(gè)模塊對最終效果起到的作用我們無法科學(xué)評估，但是我們通過大佬的分享可以判斷出最終給用戶呈現(xiàn)的內(nèi)容展現(xiàn)樣式和創(chuàng)意是十分影響用戶點(diǎn)擊欲望的。

本系列章節(jié)前面介紹的基本都是底層策略，而樣式和創(chuàng)意是用戶實(shí)際接觸到的，作為策略產(chǎn)品經(jīng)理如何基于內(nèi)容類型和業(yè)務(wù)屬性去設(shè)計(jì)平臺內(nèi)容的樣式和創(chuàng)意也是我們?nèi)粘９ぷ髦蟹浅Ｖ匾囊徊糠郑@部分工作對于推薦效果的提升也將起到非常大的作用。

一、內(nèi)容、樣式和創(chuàng)意分別是什么

首先介紹一下內(nèi)容、樣式和創(chuàng)意分別是什么，我們以淘寶APP為例，大家打開淘寶首頁會覺得眼花繚亂，其實(shí)是因?yàn)椴煌瑑?nèi)容、樣式和創(chuàng)意組合在一起導(dǎo)致的，下面將詳細(xì)展開介紹。

1.1 內(nèi)容

淘寶推薦目前有多種內(nèi)容類型，下圖是常見的一些內(nèi)容類型。

如上圖所示，淘寶首頁推薦常見的內(nèi)容類型有：普通商品、視頻、店鋪、直播、商品聚合頁、活動會場和頻道頁等多種類型。不同的內(nèi)容類型代表的內(nèi)容不一樣，前端展現(xiàn)的樣式不一樣，點(diǎn)擊后跳轉(zhuǎn)的詳情頁也完全不一樣。

比如點(diǎn)擊普通商品后直接進(jìn)入商品詳情頁，可以直接加購和下單。點(diǎn)擊直播后進(jìn)入直播間詳情頁，可以觀看直播詳情并在直播間中下單。

不同的內(nèi)容類型是為了提升用戶在平臺上的可逛性，單一的內(nèi)容只會讓用戶產(chǎn)生審美疲勞。

1.2 樣式

不同的內(nèi)容前端展示的樣式完全不一樣，不同的樣式是為了適配內(nèi)容的不同特性。

如上圖所示，普通商品樣式核心要突出商品主圖和商品標(biāo)題，而商品聚合頁核心要突出此聚合頁的主題，讓用戶明白是哪些商品被聚合在了一起，具體商品的標(biāo)題和價(jià)格等信息在詳情頁里面展示即可。同時(shí)即使是同一種內(nèi)容，前端展示的樣式也會有多種。

如上圖所示，針對普通商品這種內(nèi)容就會有長圖和方圖兩種樣式，長圖樣式適合展示那種圖片信息量比較多或者內(nèi)容沖擊感比較強(qiáng)的內(nèi)容，比如直播和視頻一般也都是長圖樣式，而方圖樣式適合信息量本身較少簡約風(fēng)格的內(nèi)容。

1.3 創(chuàng)意

樣式上的各種元素都可以稱之為創(chuàng)意，比如標(biāo)題、封面圖、利益點(diǎn)信息、首單優(yōu)惠信息等。

我們可以將創(chuàng)意分為兩大類型：主創(chuàng)意和附加創(chuàng)意。

對于電商領(lǐng)域來說主創(chuàng)意主要包括：圖片、視頻、標(biāo)題、價(jià)格等，附加創(chuàng)意主要包括：價(jià)格優(yōu)惠（先用后付、滿減）、售后服務(wù)（假一賠十、買貴必賠）、系統(tǒng)推薦（好評榜）、用戶行為（好友買過、收藏上千）等。

上圖即為淘寶首頁推薦場景相關(guān)創(chuàng)意的示例，通過給內(nèi)容增加各種各樣的創(chuàng)意去促進(jìn)用戶點(diǎn)擊，進(jìn)而促成轉(zhuǎn)化。

二、樣式策略

我們重點(diǎn)介紹推薦場景下的單內(nèi)容的樣式設(shè)計(jì)策略，任何一種樣式都是為了更好地呈現(xiàn)內(nèi)容，給用戶帶來更好的視覺體驗(yàn)。我們在設(shè)計(jì)樣式時(shí)需要注意以下幾個(gè)基本原則。

（1）信息的完整性

樣式中必須包含完整展示該內(nèi)容的核心元素，比如商品樣式必須得包括商品主圖、標(biāo)題和價(jià)格，店鋪樣式必須得包括店鋪標(biāo)題和封面圖。

單個(gè)內(nèi)容樣式展示信息過多時(shí)會使得整個(gè)頁面非常雜亂，有種牛皮癬的感覺，展示信息過少又無法讓用戶獲取核心信息。

所以正常情況下單個(gè)樣式的行數(shù)不會超過四行，單行內(nèi)容無法展示完全時(shí)也直接是縮略，不進(jìn)行折行展示。

（2）內(nèi)容和樣式的適配性

樣式是為了更好地展示內(nèi)容，所以樣式尺寸大小需要和內(nèi)容類型進(jìn)行適配。

比如短視頻平臺上視頻和直播內(nèi)容都是豎版長圖樣式，而電商平臺上商品和店鋪內(nèi)容基本都是方圖樣式，當(dāng)然也有部分商品是長圖樣式比如美妝時(shí)尚類目，是因?yàn)橛脩粼谫徺I這些商品時(shí)需要更多的美感視覺刺激，而家電類商品核心在于產(chǎn)品功能和價(jià)格，產(chǎn)品的美觀反而不是最重要的，所以此類商品使用方圖樣式即可。我們在上線一個(gè)新樣式時(shí)都是需要做AB Test小流量實(shí)驗(yàn)，對比新舊樣式的線上效果。

這里面有一個(gè)誤區(qū)，就是長圖樣式和方圖樣式的效果對比，因?yàn)殚L圖樣式占據(jù)屏幕面積大，先天性的CTR就高于方圖樣式。所以我們在對比長圖和方圖樣式時(shí)，不能僅觀察單個(gè)素材的CTR對比效果，需要關(guān)注推薦大盤整體的效果。

比如說在商品內(nèi)容上上線了長圖樣式，商品內(nèi)容可能CTR有了比較大的提升，但是推薦大盤可能CTR下降了，因?yàn)殚L圖樣式將占據(jù)更大的屏幕空間，導(dǎo)致用戶下拉深度變小了。所以我們在做新樣式升級時(shí)一定既要觀察單個(gè)素材的效果變化，也要關(guān)注大盤整體效果的變化。

三、創(chuàng)意策略

創(chuàng)意分為主創(chuàng)意和附加創(chuàng)意兩大部分，主創(chuàng)意里可以繼續(xù)細(xì)分為圖片、標(biāo)題、視頻創(chuàng)意等，關(guān)于主創(chuàng)意的策略設(shè)計(jì)我們將在后續(xù)章節(jié)單獨(dú)寫文章進(jìn)行詳細(xì)介紹。本部分里我們核心介紹附加創(chuàng)意里的推薦理由生成。

3.1 推薦理由是什么

首先什么是推薦理由，我們?yōu)槭裁匆獙ｉT去介紹推薦理由的生成策略了？

推薦理由，字面上的意思就是為什么給你推薦了這個(gè)物品，也可以被叫做推薦解釋。在推薦結(jié)果上增加一些“推薦理由”的目的也很簡單，就是為了提升推薦結(jié)果的可解釋性，進(jìn)一步提升點(diǎn)擊率，推薦理由可以說是附加創(chuàng)意里最重要的一種創(chuàng)意類型了。

目前在各個(gè)領(lǐng)域的APP上基本都會有推薦理由，挑選了9家比較有代表性的公司給大家介紹一下：

（1）電商領(lǐng)域

• 淘寶：“1000+美食愛好者買過”；是為了告訴用戶這個(gè)商品很多美食愛好者都喜歡買，你也不能錯(cuò)過；
• 京東：“近期超千用戶買過”+“為你探索的熱搜商品”；同樣是為了告訴用戶這個(gè)商品是很多人共同的選擇以及最近熱門搜索的商品，你也可以嘗試；
• 拼多多：“男高幫休閑鞋銷榜第1名”；直接告訴用戶這款鞋子很火，銷量排名第一；

（2）本地生活領(lǐng)域

• 美團(tuán)：“海淀區(qū)新店，快來種草吧”是為了告訴你有新店，可以來嘗嘗新；“經(jīng)典必吃紅燒牛肉米粉”是告訴你經(jīng)典款不容錯(cuò)過；
• 大眾點(diǎn)評：“五道口北京菜口味榜第一名”和“2022上榜一鉆餐廳”都是通過排行榜的形式來告訴給你推薦的這些餐廳都是榜上有名的餐廳；
• 盒馬：”回頭客3.2萬人“是通過歷史上有大量人復(fù)購來告訴你這款商品很不錯(cuò)；

（3）內(nèi)容領(lǐng)域

• 知乎：“超過9.1萬的用戶關(guān)注了TA”是為了告訴你這個(gè)創(chuàng)作者的粉絲很多，在一定的領(lǐng)域具有一定的影響力，你可以看看；“你關(guān)注的XXX贊同”是為了告訴你關(guān)注的某個(gè)博主對這個(gè)內(nèi)容也很感興趣，你也可以看看；
• 視頻號：“XXX朋友點(diǎn)贊過”，和知乎的那個(gè)推薦理由差不多，都是基于社交屬性來設(shè)置的推薦理由；
• 網(wǎng)易云音樂：“根據(jù)常聽推薦”表示這首歌和之前你經(jīng)常聽的歌很相似；“昨日上萬播放”表示這首歌昨天很火，給你推薦你也可以嘗試聽聽；

我們可以通過三大領(lǐng)域，9個(gè)APP的推薦理由案例發(fā)現(xiàn)一個(gè)好的推薦理由其實(shí)是可以提升用戶的點(diǎn)擊欲望，讓推薦結(jié)果更加透明化；

3.2 推薦理由的作用

為什么推薦系統(tǒng)的推薦結(jié)果展示要添加推薦理由，其實(shí)這和我們?nèi)粘Ｉ钜捕际窍⑾⑾嚓P(guān)的。

• 場景一：當(dāng)我們想看一部電影卻不知道該看什么的時(shí)候，我們會咨詢朋友的意見，朋友們會告訴我們XX電影好看，主演是XX，劇情非常好，演員的演技也很好。“劇情非常好，演員的演技也很好”其實(shí)就是我們生活中給出的一種推薦理由。
• 場景二：當(dāng)我們?nèi)ヒ患也蛷d吃飯不知道點(diǎn)什么的時(shí)候，我們通常會叫來服務(wù)員問他有沒有什么菜推薦。服務(wù)員會說”這幾道菜是我們店經(jīng)典菜必點(diǎn)，這道菜是我們店剛剛上新的新菜可以嘗試一下“。其實(shí)服務(wù)員給出的推薦理由和大眾點(diǎn)評和美團(tuán)給出的推薦理由邏輯是一樣的。

一個(gè)值得信任和說服力強(qiáng)的推理理由會降低我們的選擇成本和決策時(shí)間。

如果我們將現(xiàn)實(shí)中的推薦場景同樣復(fù)制到互聯(lián)網(wǎng)上，在為用戶推薦某一個(gè)商品或者服務(wù)時(shí)，不再是只告訴商品或服務(wù)是什么，同時(shí)也告訴為什么給他推薦這個(gè)商品或服務(wù)時(shí)。

• 從平臺側(cè)，提升了推薦結(jié)果的透明度，提升推薦結(jié)果的可解釋性，進(jìn)而提升推薦結(jié)果的點(diǎn)擊率；
• 從用戶側(cè)，提升了用戶體驗(yàn)，用戶更加信服推薦結(jié)果。

如下表3-18所示，一個(gè)好的推薦理由應(yīng)該具備以下三個(gè)核心要素：可解釋性強(qiáng)、準(zhǔn)確度高和信服度高，三者缺一不可；

在2023年這個(gè)時(shí)間點(diǎn)，在頭部互聯(lián)網(wǎng)大廠的APP推薦結(jié)果里基本都已經(jīng)附上了推薦理由，只是推薦理由的覆蓋度并沒有很高以及種類比較少。

隨著推薦系統(tǒng)的進(jìn)步以及用戶自主意識的不斷增強(qiáng)，推薦系統(tǒng)的透明化以及結(jié)果可解釋性也需要不斷增強(qiáng)。

推薦理由就是一種很好地提高推薦系統(tǒng)透明度，提升推薦結(jié)果可解釋性，拉近系統(tǒng)與用戶之間距離的方式，未來所有的推薦系統(tǒng)里都需要加上推薦理由。

3.3 推薦理由生成策略

首先我們將推薦理由進(jìn)行分類，然后基于不同類型的推薦理由介紹不同的生成方式。如下表3-19所示，主要分為以下5大類。

（1）用戶特征

一般分為兩個(gè)大類，一個(gè)是用戶的行為特征，另一個(gè)是用戶的偏好特征。基于用戶行為特征的推薦理由生成基本都是統(tǒng)計(jì)學(xué)的方式，就像上文中盒馬的例子”你經(jīng)常購買的商品“；而基于用戶偏好特征的，一般都是使用Item-CF算法，將基于Item-CF算法召回的物料都可以加上這類的推薦理由”根據(jù)常買推薦、根據(jù)常聽推薦“?；谟脩籼卣鞯耐扑]理由可以在各個(gè)領(lǐng)域使用，是一種普適性的推薦理由。

（2）行業(yè)權(quán)威

這類主要用在一些內(nèi)容和媒體領(lǐng)域，一種是將一些行業(yè)大V關(guān)注或點(diǎn)贊過的內(nèi)容推薦給其他用戶；一種是基于用戶現(xiàn)有關(guān)注的一些大V，從他們歷史曾經(jīng)點(diǎn)贊過的內(nèi)容中尋找和用戶興趣愛好匹配度比較高的物料進(jìn)行推薦，然后附上推薦理由，可以進(jìn)一步提升點(diǎn)擊率。

（3）熱門潮流

可以分為很多種類型，比如近期流行的和歷史上榜的。這類推薦理由基本都是通過統(tǒng)計(jì)學(xué)的方式來進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，尤其是排行榜類的信息，在很多電商公司會基于各種類目和屬性的組合生成五花八門的排行榜，一個(gè)平臺上的排行榜可能有幾千種。

（4）社交關(guān)聯(lián)

基于社交屬性的推薦理由其實(shí)是在相關(guān)社交軟件或者媒體軟件上經(jīng)常使用的，在我們?yōu)g覽視頻號的時(shí)候，如果一個(gè)視頻被很多微信好友點(diǎn)贊過，這個(gè)視頻里面會被放在首位推薦給我們，甚至視頻號還會有醒目的紅點(diǎn)提醒我們點(diǎn)擊觀看，這就是一種基于微信社交生態(tài)專門有的推薦理由，我們看到這個(gè)視頻下有哪些好友點(diǎn)贊了，我們就可以再去找這些好友聊這些視頻，創(chuàng)造共同話題。

（5）好評如潮

基于歷史用戶評論信息進(jìn)行好評挖掘，然后再進(jìn)行一個(gè)千人千面的用戶匹配。因?yàn)樵u論信息中各種各樣的信息都會有，有的評論側(cè)重于產(chǎn)品功能，有的評論側(cè)重于使用體驗(yàn)，如何實(shí)現(xiàn)推薦理由與用戶之間的千人千面匹配而不是一個(gè)推薦理由分發(fā)給所有用戶這是技術(shù)上的難點(diǎn)。

3.4 推薦理由生成和使用的挑戰(zhàn)

推薦理由可以讓我們的推薦系統(tǒng)更加透明化，提升用戶的點(diǎn)擊率，但是實(shí)際在落地時(shí)還是會有很多技術(shù)難點(diǎn)需要突破以及合規(guī)性需要注意。

（1）如何保證推薦理由的準(zhǔn)確性和及時(shí)性

推薦理由的準(zhǔn)確性是必須要得到保證的，不然會起到反作用。同時(shí)推薦理由的及時(shí)性也很重要，比如“熱門潮流”類的推薦理由，此類推薦理由就需要及時(shí)更新，很多SKU可能在夏天是流行的，比如西瓜、雪糕等，到了秋天立馬就不再是流行的了，所以相對應(yīng)的推薦理由我們也不能再使用。

（2）如何保證披露信息的合規(guī)性

推薦理由里面的信息是不是都適合披露，都是合規(guī)的？比如基于用戶評論信息里面的一些信息，很多評論可能會比較直接或比較敏感，雖然確實(shí)和商品有關(guān)，但可能不適合直接披露在最外頁給用戶展示。還有一些類似于功效的商品屬性信息，有一些信息可能不適合直接披露給用戶。

（3）如何做到更進(jìn)一步千人千面的適配和動態(tài)生成

這個(gè)是目前推薦理由領(lǐng)域最大的挑戰(zhàn)和重點(diǎn)攻克的方向。我們上面介紹的很多種推薦理由其實(shí)都是千人一面的，當(dāng)一個(gè)SKU被推薦給所有用戶時(shí)可能使用的推薦理由都是一個(gè)，比如排行榜信息。而推薦系統(tǒng)需要做到的就是千人千面，以往實(shí)現(xiàn)的是千人千面用戶和物料的匹配。

未來需要實(shí)現(xiàn)的是同樣一個(gè)物料推薦給不同用戶時(shí)可能推薦理由也是不一樣的，需要做到推薦理由的千人千面動態(tài)生成，而不是單純離線千人一面的生成方式。