用户内容个性化推荐的三个步骤

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个性化推荐,是用户研究与技术的结合体,两者相辅相成,缺一不可。

面对众多的平台和海量的内容,用户变得越来越“懒”,不想也没有太多的时间花在寻找内容上,也正是基于此,我们看到越来越多的应用,开始关注用户内容个性化推荐。最近一周体验一些内容类APP,初步整理了一个用户内容个性化推荐的三个步骤,供大家参考。

归纳起来,这三个步骤分别是:

  1. 发现用户偏好;
  2. 帮用户筛选;
  3. 提高用户使用效率。

下面分别来阐述。

发现用户偏好

关于发现用户偏好,我们可以从两个角度来分析,一个角度是引导用户设置偏好哪些内容;另一角度是通过用户的浏览行为来判断,用户偏好哪些内容。

引导用户设置偏好,我们可以看一下喜马拉雅的截图:

从截图中可以看到,用户可以三步设置自己的偏好:第一步,选择自己的性别;第二步,选择年龄区间;第三步,从分门别类的兴趣中,选择兴趣范围。如果大家APP用得比较多的话,会发现在引导用户设置偏好方面,基本上都是这个思路。

通过这样的设置,平台就大概知道用户偏好哪些内容了。之所以说大概,是因为这个选择的过程是有局限性的。对此,我们可以设想这样一个场景:

一个用户来设置他的偏好,第一步他选择了“男”;第二步的时候,他开始犹豫了。本身他是个80后,但却有着90后甚至00后的心态。最后他还是选择了“80后”;第三步,他选择了音乐、电影、外语等类别。

大家觉得这位用户会得到他想要的内容吗?答案是不一定,主要原因就是他选择的属性可能不能完全反映他的预期期望。所以这里就需要引入第二个角度:根据用户行为判断用户偏好。

因为体验的时间较短,所以对内容类APP这方面做得有多深不是特别了解。不过自己几乎每天都会看新闻媒体类APP,它们在这方面可是下足了功夫。例如,我喜欢看科技、体育、汽车类的内容,然后你就会发现在首页推荐里,不仅会出现这几类内容,还会出现相关的专题,当然还有广告。

通过这两个角度的结合,我们基本上就能知道用户偏好什么样的内容了。

帮用户筛选

知道了用户偏好什么样的内容后,如果把这些内容全部推荐给用户,估计用户会崩溃的,平台实现起来也不太现实,因为内容太多了。所以,发现用户偏好后,接下来的工作就是帮助用户做筛选了。

这一块的思路同样可以从三个维度考虑:

第一个维度是时间维度。几乎每一个面向终端用户的内容平台,每天都会更新很多内容,因此,我们可以考虑按照时间维度,把最新的推荐给用户。

第二个维度是受欢迎程度。很多时候,新内容会比较多,在有限的屏幕空间内,无法全部推荐给用户。这种情况下,我们可以考虑按照受欢迎程度,对内容做一个排序,把最受大家欢迎的内容推送给用户。其中,排序的规则又可以分为浏览量、评价数、分享量等方式。至于选择那种方式,还需要根据产品的定位及特点来确定,当然也要看公司技术的水平。

第三个维度用户行为。大家喜欢的且新的,不一定就是用户喜欢,所以基于前两个维度的筛选,还需要进一步根据用户行为进行筛选,最终将无限接近用户偏好的内容推荐给用户。

这里还有一个问题需要考虑,那就是初始状态下的推荐。前面我们讲的内容都是在知道用户偏好的基础上展开的。那如果用户并没有设置自己的偏好,或者平台就没有这方面的设置,该如何给用户推荐呢?这个问题是产品经理在规划产品时,不能忽视的一个点。

提高用户使用效率

用户体验的改进就是用户效率的提升,因此当我们有了适合用户的内容,就需要用合适的方式呈现给用户,让用户便捷而高效地使用。我们仍以喜马拉雅的截图来分析:

从截图中不难看出,要推荐给用户的内容还是非常多的,所以在“推荐”页面,内容是分几个层次来呈现的。

首先是专题。通过Banner图轮换,可以呈现若干个专题,实现用户的一键访问。

其次是分类导航。我们看到导航包括经典必听、每日必听、大师课等分类,点击某个分类的内容,基本上都会按照用户偏好设置推荐相关内容。

再次是猜你喜欢。根据用户偏好设置,结合平台维度,在最明显的位置给用户推荐内容。用户若不喜欢,可以点击“换一批”进行更换;若想看更多内容,可以点击“更多”链接,查看更多。

最后是分类推荐。当用户向下滚动时,会看到偏好设置中相应的兴趣分类,相应的也会推荐若干个内容,提供换一批、更多等功能。

整理起来,我们发现内容真的是不少,但这样的布局排版,是符合用户使用习惯,所以用户使用效率是可以保障的。

总结

个性化推荐,是用户研究与技术的结合体,两者相辅相成,缺一不可。也正因为如此,当我们真正想去做用户推荐而非仅仅追赶潮流的话,就一定要确保这两个方面都做到位了,否则很可能适得其反。

 

作者:古木,微信公众号:E木笔记

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题图来自PEXELS,基于CC0协议

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评论
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  1. 讲的浅显易懂,但是感觉可以有更深入的一些分析,或者更全面的一些案例讲解。

    来自广东 回复
  2. 引导用户设置偏好,结合用户行为
    最新的,最受欢迎的,结合用户行为
    高效的展示方式

    来自山西 回复