文章针对“日活激增”“产品每日打开频率增加”“内容评论量增加”“人均浏览帖子数量增加”四个常见的数据变化，阐述由于数据上涨而带来的常见误区，希望对您有所启发。

随着互联网的快速发展，具有产品自活跃能力高、用户粘性强等优势的UGC软件，也在如火如荼的发展，目前井喷式的发展，让市场进入红海阶段，想要在众多同质化严重的软件中脱颖而出，运营的作用愈发明显。

今天让我们来看下在运营UGC产品时，容易出现的几大常见误区，一些软件看似各项数据蓬勃发展最终却因陷入数据的误区盲目乐观，最终昙花一现，本文希望或多或少的帮助各位少踩雷。

一、日活激增

日活这一核心数据，时时刻刻牵动着运营人的心，日活的增加当然是每个人都希望看到的，但如果某一段时间日活突然暴涨，那就一定要小心了，因为每一项数据的大幅变化，其背后一定有变化原因，可能是因为某一热点事件的带动（例如百万答题玩法的带动），也有可能是用户群体的回归（超级课程表这种用户群体身份明确的产品，在开学季这一时间节点出现日活暴增）。

日活的激增不一定是一件绝对意义上的好事，可能原因如下几点：

（1）功能无法满足

如果是运营时间不长的产品，产品的完善度不够，产品功能还停留在满足用户的基础需求层面，无法满足大量用户的各种需求，大量非种子用户的进入，可能会要求很多功能的增加，一方面无法留住这批新用户，另一方面打乱产品本身的计划。

（2）社区氛围被打乱

社区例如早期的知乎，社区内的氛围基本围绕“互联网”“创业”等高端话题内容，如果此时任由大量用户进入，发布或回答与互联网无关的内容，会冲散知乎的精英氛围与沉淀的精品内容，达到适得其反的目的。

（3）用户生态体系不完善

用户怀着一种好奇的心情进入社区，发现没有足够丰富与优秀的内容供自己浏览，同时社区内用户也没有紧密联系，自己在此处的存在感很低，不清楚该做什么。由于大量新用户进入，让产品很难针对这批用户建立完整的用户生态体系，最终新用户来的快走得也快。

而对于无法找到日活激增原因的公司，打击则更为严重，如同一颗隐藏的糖衣炸弹，让躺在蛋糕上的社区随时有崩盘危险。

中小公司在面对这种情况时，一定要及时找到激增原因，同时要想办法提高留存，将这批用户留住，如果新用户群体与自己产品的核心用户差别太大，建议对于新用户进行一定取舍。

二、产品每日打开频率增加

产品每日打开频率越高，代表用户每天打开产品的次数越多，根据app用户的生命周期来分析，用户从安装、下载、使用到卸载一款app应用，大概会经历4个阶段：忠诚、活跃、消极、怠惰。如下图所示：

将打开频次这一数据与产品类型紧密结合，能够看出用户群体的行为变化，甚至是心理变化。

因此打开频率基本反映用户与产品之间的关系，但此处要结合一个最主要的点来看这个问题：产品类型。

正所谓数据尤如双刃剑一样，没有绝对的好也没有绝对的坏，数据的变化体现了用户群体的变化，此处我们以社交软件为例。

产品类型决定用户每天打开频率处在哪一范围合适，例如陌生人社交的软件“探探”“陌陌”，在某一时间段内，产品每日打开频率增加，可能代表产品使用频次高、利用率高，但也可能代表用户在产品内无法找到有意思的内容，无法长时间停留这就背离了初衷。

UGC类产品也是如此，频繁的打开可能是因为UGC内容不够丰富，或者推荐的内容不够迎合用户喜好，也有可能是用户在社区内的归属感不够，让用户频繁在社区中游走。

三、内容评论量增加

内容评论通常是各位媒体人、内容运营人非常关注的点，通常认为评论量越多内容越优秀，但实则不然，这里对于内容评论量有一个普遍误区：内容评论量实际上仅代表用户对内容的关注程度

内容评论量/内容浏览的UV=用户对内容的关注程度

内容评论中包含正面、负面、建议性等多种方面，单纯看评论数量而忽视评论内容，会盲目乐观内容质量，举例来说：

如果产品中的某篇UGC精品内容，存在较大的逻辑漏洞，其他用户看到后进行大量抨击，此时负面评论的大量增多，会导致评论量大量增加。

或者某个UGC的精品内容，因为其本身争议性比较大，主观程度比较高的内容，也会让评论增加，此时需要注意评论量是由内容本身带来，还是产品带来的。

归根结底，在内容评论量增加时，我们首先要看内容评论中褒贬意见的占比，其次需要看内容评论增加，是由于内容本身所带来，还是受产品整体影响。

四、人均浏览帖子数量增加

人均浏览帖子数量顾名思义，代表每名用户每天平均看多少篇内容，数量越多代表用户在软件中浏览的数量越多，但人均浏览帖子数量越来越多真的是好事么？

个人认为不一定，因为单纯看人均浏览帖子的数量，主要有以下几种成因：

1. 帖子内容质量上升，优质内容增加，用户兴趣增加。
2. 内容推荐更加完善，用户找到更多自己喜欢的内容。
3. 不符合用户需求的内容增加，用户在频繁寻找适合自己的内容，走马观花式的浏览。

那么我们如何确定呢，此时我们应该与用户在产品的停留时间和内容长度结合：

首先应该确认每篇内容的大致浏览时间，假设在一个UGC社区中，每篇内容的篇幅在1000字左右，用户平均看完一篇内容的时间为5分钟；然后我们找到已知的用户在产品的停留时间，假设为30分钟，就可以确定出，理论上每名用户每天平均会看6篇内容。

这时将实际人均浏览帖子数量与理论人均浏览帖子数量对比。由于产品停留时间不变：

• 如果实际浏览帖子数>正常浏览帖子数，则说明每名用户在内容上的浏览并未达到5分钟，用户在浏览内容中途退出，选择浏览其他内容，说明内容质量下降或推荐不符合用户喜好。
• 如果实际浏览帖子数<正常浏览帖子数，则说明每名用户在内容上的浏览超过5分钟，用户在浏览每篇内容的时间增加，说明用户对于内容的关注程度更高，或者内容晦涩难懂，让用户理解成本增加。

五、总结

UGC类产品依赖于用户的产出与黏性，大家在产品数据发生变化时，无论是数据激增还是暴跌，都不要太过乐观或悲观，迅速找到数据变化的原因，并找到应对方法，才能以不变应万变。

有任何疑问欢迎各位在下方评论区探讨，祝愿大家工作顺利！

本文由 @阿润 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。

题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议