要找准用户内容消费需求,首先,要划分好人群内容池,对不同的池子进行内容画像,精准投放内容;然后,要根据不同内容池的数据变化,做到对内容池内容与推荐策略的针对性调整。
之前在一本书中看到这样一个案例:
某知企业的领导(领导A),毕业于名牌大学,关注财经、科技等领域资讯,一次和某新闻资讯平台的运营总监(运营总监B)吃饭,开始报怨不止:
领导A:“你们APP总是给我推荐娱乐类内容,我并不喜欢这类内容,我喜欢看财经、科技等专业领域内容。”
运营总监B:“我们是做个性化推荐,只要你有兴趣表达,推荐的内容应该都会是精准的,你把用户id给我,我来查查。”
领导A把用户id给了运营总监B,过了一会儿,运营总监B收到了收下的人发来的结果反馈,结果让他哭笑不得。
他对那位领导A说:“并不是我们的APP总给你推荐娱乐类内容,而是每次给你推荐娱乐、财经、军事、科技等领域内容,你点击娱乐内容最多,兴趣表达最为强烈,由此积累的画像信息很明显,因此造成总是给你推荐娱乐类内容。”
领导A:“沉默不语……”
从上面这个例子可以得到这些信息点:
通过上面的案例,我联想到最近负责的内容池项目,通过用户教育程度来划分本科以上与本科以下的内容池,利用池子聚合不同维度下优质内容,来满足不同群体用户的内容需求。
下面我将用这个例子,来谈谈:怎样找准用户内容消费需求?
本科以上与本科以下,可以广义理解为高学历与低学历。按照通常意义的理解,高学历与低学历人群存在着诸多差异点,去问稍微有点互联网知识的人,都能说出几点:
实际情况真是如此?
相信会有很多人站出来反对这些结论。因此,按照这种逻辑来搭建内容池,方向有失偏驳。
我们再往深层思考,每个人群都有专属的共性需求,但不同人群也有共通的共性需求,这种需求就是人类本性所需要的,老少皆宜,文章开头提到的案例就是很好的例证。因此除了搭建满足本科以上与本科以下的各自特有共性内容池,还需要搭建满足两者的共性内容池。
当划分好人群内容池,那么该怎样去寻找不同人群内容池各自的共性需求?
个人认为可以从以下几个方面进行:
1)调研不同人群的的用户,了解他们的内容消费需求。比如:针对本科以上与本科以下的用户可以调研初高中、本科、研究生、博士、博士后等,从中挖掘共性需求,且这些内容需求画像的颗粒度要细,这样才具有很强的区分度。
2)利用平台已有的不同人群用户阅读行为数据,按照不同的数据指标,拉取不同人群的消费内容,从中挖掘不同人群的共性需求。
3)搜寻网络上各种研究报告,借用别人的研究结论,从中梳理总结自己需要的东西。
4)根据过往认知与经验,进行头脑风暴。
当确定好池子的内容画像后,即可着手搭建池子,进入投放阶段。就拿本科以上与本科以下内容池来说,在投放阶段,需要再增加一个两个人群皆可看的内容池进行混合推荐。
逻辑拆解:本科以上与本科以下,旨在满足各自人群的共性内容消费需求,老少皆宜旨在满足不同人群共性的内容需求。在机器推荐时,合理配置池子内容,根据用户点击反馈,灵活调整内容配比。
当内容池内容开始投放之后,我们需要观查哪些数据:
通过观察不同内容池数据变化,做到对内容池内容与推荐策略的针对性调整。
通过教育程度对用户进行拆分,从确定分层用户—确认分层用户的共性内容需求—确认内容推荐策略—数据验证—分层用户调整,形成一个闭环。通过不断的实验,不断的内容优化调整,从用户到内容,再从内容到用户,不断的循环往复,逐渐达到用户与内容,内容与用户的完美匹配。
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