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編輯導(dǎo)語：內(nèi)容型產(chǎn)品也就是作者產(chǎn)出內(nèi)容，給用戶消費或互動，平臺也會對內(nèi)容、流量、用戶進(jìn)行分析；本文作者以資訊型產(chǎn)品為例，講了如何進(jìn)行分析指標(biāo)及分析方向，我們一起來看一下。

一、內(nèi)容型產(chǎn)品框架

內(nèi)容型產(chǎn)品是個稱謂，它可以是視頻類、音頻類、直播類等，區(qū)別在于內(nèi)容形態(tài)不同，通常分為幾類，即資訊型、娛樂型、工具型、知識型和社交型。

今天我們以資訊型產(chǎn)品為例，講講本類型產(chǎn)品常見的分析指標(biāo)及分析方向。

此類產(chǎn)品通?？梢圆鸾鉃槿齻€維度，即作者——內(nèi)容——用戶：

• 作者：可以生產(chǎn)內(nèi)容，也可以和用戶互動；
• 內(nèi)容：通過一系列過濾策略、內(nèi)容分發(fā)、推薦策略盡量展示給對應(yīng)需求的用戶看到；
• 用戶：可以對內(nèi)容進(jìn)行消費以及和作者或者其他用戶進(jìn)行互動。

框架圖：

二、常見指標(biāo)

1. 作者側(cè)常見指標(biāo)

作者屬性：

語言、地區(qū)、發(fā)文方式、作者評級、賬戶類型、渠道、簽約狀態(tài)、創(chuàng)建時間、帳號id、年齡、性別、站內(nèi)粉絲、站內(nèi)關(guān)注、平臺等。

常見作者分析指標(biāo)：

• 新老作者分布量、占比；
• 作者特征分布：評級、賬戶類型、簽約狀態(tài)、作者狀態(tài)分布等；
• 重點作者特征分布：重點MCN、PGC、TOPN分布情況等；
• 作者基本屬性：年齡、性別、地區(qū)、語言分布等。

2. 內(nèi)容側(cè)常見指標(biāo)

內(nèi)容漏斗：不論任何渠道抓取、站點抽取或者平臺作者自主發(fā)文的內(nèi)容，通常都需要經(jīng)過層層過濾。

首先進(jìn)行通用消重，然后通過機器審核的一些模型及人工審核過濾掉黑名單、低質(zhì)內(nèi)容、抄襲內(nèi)容、不完整內(nèi)容、涉黃涉暴等不適合在平臺內(nèi)展現(xiàn)的內(nèi)容。

然后在內(nèi)容分發(fā)過濾的時候根據(jù)一些規(guī)則，設(shè)定什么特征的內(nèi)容可以分發(fā)給什么特征的用戶等規(guī)則，例如用戶評級評分、垂類等進(jìn)行分發(fā)過濾。

到了前端展示側(cè)，根據(jù)頻道主feed頁的推薦位進(jìn)行個性化推薦分配，展示給用戶；最后內(nèi)容展示一定時間后會過了其時效性，便不再展示。

常見內(nèi)容屬性數(shù)據(jù)包括：內(nèi)容語言、地區(qū)、推薦狀態(tài)、展示狀態(tài)、內(nèi)容垂類、內(nèi)容評級、內(nèi)容來源、內(nèi)容關(guān)鍵詞、內(nèi)容分類(多層級)、內(nèi)容創(chuàng)建時間、放出時間、過期時間等。

常見內(nèi)容分析指標(biāo)：

• 進(jìn)文的內(nèi)容評級分布、內(nèi)容展示狀態(tài)分布、內(nèi)容推薦量、內(nèi)容topic分布、內(nèi)容垂類分布；
• 展文的內(nèi)容評級分布、內(nèi)容topic分布、內(nèi)容垂類分布等；
• 內(nèi)容的生命周期分析(漏斗轉(zhuǎn)化和異常監(jiān)控)，內(nèi)容發(fā)布量->內(nèi)容過機/人審量->內(nèi)容可展量->內(nèi)容展示量->內(nèi)容過期。

3. 作者&內(nèi)容&用戶組合分析指標(biāo)

作者&內(nèi)容分析指標(biāo)：

• 作者發(fā)文量分布(多特征)、新老作者發(fā)文量分布、不同渠道發(fā)文量(渠道評估)、活躍作者量、投稿率；
• 各類型作者分文類別分布、作者發(fā)文內(nèi)容類別分布、作者發(fā)文重復(fù)率、作者發(fā)文過審率等；
• 作者生命周期(轉(zhuǎn)化漏斗及異常監(jiān)控)：新增作者、留存(當(dāng)日/多日)、發(fā)文留存(當(dāng)日/多日)、流失、召回。

內(nèi)容&用戶分析指標(biāo)：

各用戶+內(nèi)容維度用戶點擊率、各維度用戶+各類內(nèi)容用戶的動作(展現(xiàn)/點擊/轉(zhuǎn)發(fā)/收藏/評論…）、各維度用戶+各渠道內(nèi)容用戶的動作、各維度用戶的hot內(nèi)容/hot分類/hot話題。

作者&內(nèi)容&用戶分析指標(biāo)：

各維度用戶針對+各類內(nèi)容維度+各類作者維度 的消費動作（展現(xiàn)／點擊／轉(zhuǎn)發(fā)/收藏/評論…）。

三、常用分析框架及對應(yīng)指標(biāo)

構(gòu)建作者內(nèi)容的分析指標(biāo)體系，可以為產(chǎn)品提供內(nèi)容/作者/用戶相關(guān)例行化的分析框架及數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

關(guān)注的分析方向可以有以下幾點：

• 核心指標(biāo)波動的歸因，通過洞察用戶留存變化->歸因到人均瀏覽內(nèi)容數(shù)的變化->歸因到創(chuàng)作者和內(nèi)容上，為業(yè)務(wù)人員提供具有指導(dǎo)性的產(chǎn)品優(yōu)化的抓手；
• 評估創(chuàng)作者來源的渠道，為平臺發(fā)展新的優(yōu)質(zhì)創(chuàng)作者，優(yōu)化創(chuàng)作者結(jié)構(gòu)來源，合理分配拉新成本，為作者側(cè)渠道拉新roi提供分析依據(jù)；
• 監(jiān)控內(nèi)容從進(jìn)文->審核->展文->過期的全鏈路漏斗，監(jiān)控各層機審人審分發(fā)等過濾策略是否正常合理，內(nèi)容在各個階段的損耗程度，優(yōu)化內(nèi)容的生命周期漏斗及各層級策略；
• 監(jiān)控創(chuàng)作者的生命周期，衡量作者的發(fā)文->回饋機制是否合理且可持續(xù)，監(jiān)控整體作者的新增情況、登錄/發(fā)文留存情況，優(yōu)質(zhì)作者是否得到足夠的激勵；
• 監(jiān)控?zé)狳c內(nèi)容/話題的集中程度，豐富產(chǎn)品內(nèi)容的多樣性，評估各類內(nèi)容是否供需平衡，稀缺內(nèi)容是否得到流量保護(hù)，為內(nèi)容的引進(jìn)及生態(tài)平衡提供優(yōu)化建議；
• 監(jiān)控作者用戶的關(guān)注關(guān)系，分析作者-用戶的互動行為的健康和深入度；
• 推薦算法效果的評估，本篇文章指標(biāo)未涵蓋，主要用次日瀏覽留存、vv、人均瀏覽時長、ctr等指標(biāo)來衡量。

以上就是以資訊型產(chǎn)品為例的常見且較通用的分析指標(biāo)及分析框架。

作者：趙小洛，公眾號：趙小洛洛洛

本文由 @趙小洛 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議