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不論是產品、運營還是數據分析從業者，只要是內容型產品形態，便都會需要接觸到Feed流，且整個工作幾乎都圍繞著內容優化這一主題。本篇我將講述自己對這方面方法論的理解總結，相信讀完本篇文章會對你有所幫助。

一、Feed流是什么？

Feed流是將若干消息源組合在一起，幫助用戶持續地獲取最新的內容。我們無需主動搜索，自動呈現琳瑯滿目的內容。它對我們了如指掌，給我們想了解的，讓我們不停的刷新。

我們熟知的微博、知乎、今日頭條、微信朋友圈、各類短視頻等都是feed流的展示模式。

我們以今日頭條為例，Feed流如圖：

看了圖片，相信大家對Feed流有了基礎了解，其核心就是個性化推薦，即通過各種策略，從內容池中篩選部分內容，經策略排序后展現給用戶。

二、Feed流如何產生？

Feed流的產生，遵循策略制定的四步驟：問題->輸入->計算->輸出，即為了給用戶展示其合適的內容，輸入一系列數據指標，進行邏輯計算，最后輸出一個令用戶滿意的Feed流結果。

1. 內容推薦的指標輸入維度

我們可以從內容、用戶、環境這三個維度去考慮輸入指標；

• 內容：今日頭條是一款綜合信息聚合平臺，涵蓋圖文、視頻、小視頻、微頭條、問答等，每種內容有自己的特征及垂類，需要考慮如何提取不同內容類型的特征以做好推薦。
• 用戶：涵蓋用戶基礎信息，職業、年齡、性別等，以及基于用戶過往行為數據的興趣偏好標簽，甚至可以拿到用戶的設備信息以及在其他app上的行為信息。
• 環境：用戶隨著周圍環境的不同，在工作場合、家中休息、通勤、旅游等不同場景，信息會有特定偏好。

2. 用戶特征

3. 常用匹配數據特征

4. 特殊人為策略

有了上述輸入特征、進行邏輯計算生成策略，即可輸出一個Feed流結果，那么如何判斷用戶對這個Feed流是否滿意呢？

三、Feed流的效果評估

一個基本原則是，要想評估Feed流展現效果好不好，就是要通過各方面進行打分，從而得出該Feed流在用戶心中的喜愛程度。打分可以從排序和內容本身兩個維度來考慮，即用戶喜愛的內容越靠前、用戶感興趣的內容出現的越多，則說明該Feed流效果越好。細化評估指標可以考慮以下數據維度：

• 點擊量：前N刷點擊量
• 點擊率(前N刷點擊率、整體點擊率)：最直觀數據，用戶點擊該Feed流點擊率越高，越說明推薦的內容感興趣，前幾刷內容的點擊率高于后面內容的點擊率則說用戶喜愛的內容越靠前
• 停留時長：用戶在該Feed流內容中的停留越長，越說明該Feed內容吸引用戶(排除標題黨導致ctr虛高的干擾)
• 閱讀完成度：與停留時長概念類似，完成度高說明該內容符合用戶
• 活躍度：用戶點贊、評論、分享、關注、收藏等行為

有了評估指標，便可以將各個指標分段設置權重分數，計算一個Feed流的效果總得分。以下行為權重分數示例：

四、Feed流的優化策略

通過以上步驟，我們初步產生了一個Feed流及其分數，下面就需要不斷優化迭代了。

咱們還是以今日頭條為例，看看其Feed流存在最大的問題是什么?；谶@些問題，我們看看有什么解決方案可以解決這些問題，優化Feed流。

于是我們采用抽樣分析法，去抽樣不同用戶其推薦Feed中的文章，進行調查評估，分析各類問題badcase尋找解決方案。以下為抽樣分析結果：

1. 內容同質化

從內容生產角度說，平臺創作者發布的內容越來越趨于相似，從讀者角度來說，每天推送的內容不夠新鮮，都是差不多類型的。頭條是資訊平臺，內容同質化會大幅降低用戶使用體驗，影響了頭條核心的競爭力，且這部分問題占比將近40%，是亟待優化的，優先級較高。

2. 內容質量低

一些內容會掛著各種大佬的名字做標題危言聳聽，點進去卻發現文章內容質量非常低。不同用戶對內容的感知也是不同，如果用戶覺得看到的內容質量低，且連續點擊幾篇文章都看到大部分低質內容，用戶會選擇跳出平臺。

3. 舊聞

不同的頻道、不同層級的標簽都要精細化設置對應的時效限制，如果用戶還可以在主Feed看到幾個月前的不知名老新聞，可能會認為平臺內容不夠，無法及時獲得一手資訊。

4. 內容標簽缺失

標簽定義太少，不夠聚焦。若是高頻詞標簽，則導致匹配大量不相關內容，若低頻詞標簽，則可能匹配到的內容不夠。

5. 重復主題

熱點話題文章是必不可少的，但是如果重復主題過重，用戶則會覺得平臺過于單調，需要控制同主題文章的出現頻次。

通過對各類問題分析，我們可以根據對應問題，制定初步優化方案：

推薦內容優化是個持續的過程，需要綜合各個維度、多個角色，不斷的優化迭代，評估再優化迭。且產品每個階段，問題的類型、解決問題的方案都會不同。此外，在制定各類標準時，也要將產品的調性納入考量因素，這樣才是真正的用戶導向。

以上，就是我對內容型產品的Feed流生成、效果評估以及優化方法論的理解。歡迎關注我的微信公眾號，隨時交流數據分析方面問題。

作者：趙小洛，公眾號：趙小洛洛洛

本文由 @趙小洛 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載

題圖來自pexels ，基于 CC0 協議