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社交3要素分別是關(guān)系、內(nèi)容和互動。筆者在上一篇講到社交3要素中的“關(guān)系”，現(xiàn)在分享“互動”、“內(nèi)容”這兩個要素，在社交產(chǎn)品設(shè)計中的重要性以及如何利用好這兩個要素設(shè)計出一款好的社交產(chǎn)品。

因為工作忙，好久沒有登錄人人pm了。但是我會堅持寫東西的，因為這是孤獨的我探索的一種社交方式。

祝大家新年快樂，希望大家堅持以閱讀作為娛樂，我的文章也是僅供娛樂。因為產(chǎn)品經(jīng)理本身就不是掌握真理的人，而是找出合理的人。如果你找出寫得不對的內(nèi)容，很有可能你是對的。

一、互動

互動是有來有往，人與人直接的有來有往就是互動。

社交產(chǎn)品中的常規(guī)互動功能，包括即時通訊、評論、點贊。我給一個定義：互動功能是出于人與人之間有來有往的目的而設(shè)計的功能。

說到這里，大家就明白了：為什么基本上評論功能都是A評論后，B可以回復(fù)A的評論——因為大多數(shù)評論功能都是為了讓人與人有來有往。

如果你碰到一個評論功能，不能相互評論，那么它的目的不是讓人們有來有往。那我們可以推理，這個功能是為了內(nèi)容而服務(wù)的，因為評論是一個內(nèi)容質(zhì)量的參考數(shù)據(jù)，也有再加工內(nèi)容的效果。

說到這里有人想到：為什么A點贊B，B不能點贊A的贊，也算互動功能？

好問題，我先給大家講個段子：

在二叔家吃著飯，二叔拿著手機(jī)，二嬸就嘮叨：“吃飯別玩手機(jī)。”二叔回答：“朋友圈看到老馬的兒子結(jié)婚了，要給他點個贊，上次我們女兒結(jié)婚時他也給我朋友圈點贊了。”

不知道你有沒有笑，我第一次聽到是笑了。其實點贊是評論的降維，點贊有兩個效果：第一是讓對方知道你在注意ta，第二是表達(dá)善意。

人們的思維習(xí)慣就是，你有注意我，我也得注意到你。你看到有人給他朋友打招呼，朋友仍然低著頭不看ta，是不是第一反應(yīng)是這個朋友做得不對。你在朋友圈經(jīng)常給某個人點贊，但是ta從來不給你點贊，時間久了你是不是對ta就有些不滿意了。

現(xiàn)在你應(yīng)該明了，點贊為什么是互動功能了。所以呢，收藏并不是互動功能，你在美團(tuán)外賣里給快遞小哥的評價也不是互動功能。這些功能是截然不同的目的性。

一個好的互動功能，需要更多的注意互動引導(dǎo)的設(shè)計——關(guān)注、性別篩選、距離顯示、親密度、訪客記錄、好友動態(tài)推送、消息及評論提示、智能匹配、小組或群以及@功能都是常用的互動引導(dǎo)設(shè)計。每一種都是針對不同用戶習(xí)慣及需求場景而設(shè)計的，其最終目的是讓觸發(fā)用戶更多地產(chǎn)生互動。

可以通過數(shù)據(jù)看出，只要具體設(shè)計合理 ，以上提到的功能的加入，都是可以拉高用戶活躍度的。

其中智能匹配功能大家可以參考網(wǎng)易云——通過聽歌品味匹配到陌生人，兩個人一邊聽共同喜歡的歌，一邊聊天；還有其他的智能匹配是通過做測試題，讓性格、三觀相同的人見到對方。

親密度可以參考QQ、soul，特別介紹一下soul的親密度設(shè)計——給用戶預(yù)設(shè)一個目標(biāo)，用戶達(dá)到親密度最大時有驚喜，開通2個用戶之間的專屬主頁。

但請勿濫用，要根據(jù)你的產(chǎn)品定位和用戶心智，合理添加功能。

最后是社交3要素中的內(nèi)容。

二、內(nèi)容

其實社交一直以來都是以內(nèi)容為依托展開的。

在春節(jié)的時候，我會看到身邊的小孩們聊著游戲就很快成為了朋友；七姑八姨們聊著各種八卦和吐槽老公，很快就成為了密友；男人們聊著賺錢的事，很快形成了朋友圈子。

我做了一個總結(jié)，人們發(fā)起社交，最后形成的朋友關(guān)系緊密度跟發(fā)起社交時的內(nèi)容質(zhì)量成正比——也就是往往陌生人碰到一起，交流的內(nèi)容越有深度，大家的朋友關(guān)系發(fā)展得越快，當(dāng)然前提是要找到大家共同感興趣的內(nèi)容。

所以，只要幫助一群人找到了合適的內(nèi)容，以及幫助提高內(nèi)容質(zhì)量，社交體驗就會提升，人們的關(guān)系也會進(jìn)展更快。這也適用于談戀愛，要想更快發(fā)展為男女朋友，記住，你們聊天的內(nèi)容是一個關(guān)鍵點。

所以，我始終相信，內(nèi)心世界豐富且會輸出的人，是更容易找到男女朋友的。

社區(qū)類產(chǎn)品都會優(yōu)先保證內(nèi)容供給，因為社區(qū)類產(chǎn)品就是以內(nèi)容為觸發(fā)點讓用戶體驗社交。當(dāng)然，非社區(qū)類的社交產(chǎn)品，仍然要考慮內(nèi)容，因為沒有內(nèi)容的社交產(chǎn)品，粘度低。

比如，微信增加了朋友圈功能，朋友圈就是先引導(dǎo)用戶生產(chǎn)內(nèi)容，基于內(nèi)容去社交互動。你只需要想想，自己打開微信有多少次是因為想去看朋友圈的點贊和評論，就能估算朋友圈讓微信的用戶粘度提高了多少。

1. 內(nèi)容設(shè)計

設(shè)計產(chǎn)品時，關(guān)于內(nèi)容，要考慮優(yōu)質(zhì)內(nèi)容門檻的設(shè)計和內(nèi)容分發(fā)機(jī)制的設(shè)計。

如果有UGC，那么你要引導(dǎo)用戶生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)內(nèi)容且降低優(yōu)質(zhì)內(nèi)容生產(chǎn)門檻。

微信朋友圈發(fā)布功能有明顯的引導(dǎo)用戶多發(fā)照片的交互設(shè)計。因為從閱讀者來講，閱讀有圖的內(nèi)容比起單純的文字體驗更好，有圖是比較下的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，微信這種設(shè)計就是引導(dǎo)用戶生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。

關(guān)于降低優(yōu)質(zhì)內(nèi)容生產(chǎn)門檻，以抖音為例，在抖音之前就有微視、秒拍、美拍等短視頻平臺，它們也一直在迭代，也在嘗試讓用戶自己拍自己的生活——但是為什么增長速度慢，而后來者抖音卻可以2年時間就增長到日活2億以上？

我在2017年3月的時候玩抖音，那時候抖音每周都在策劃不一樣的高質(zhì)量教學(xué)視頻，讓用戶跟著教學(xué)視頻拍同款。同時幫你挑選了最合適的BGM，最cool或者最魔性，又最容易學(xué)的舞蹈動作，跟著拍就完事了。如此才出現(xiàn)了越來越多的質(zhì)量好的UGC短視頻內(nèi)容。

以前秒拍、美拍等都有設(shè)計BGM功能，但真的比不上抖音的拍同款的體驗，從用戶習(xí)慣培養(yǎng)上來講，效果差距就很大了。

發(fā)布功能的多圖勾選、加圖片濾鏡等都是為了幫助用戶發(fā)布內(nèi)容更低門檻，制造更優(yōu)內(nèi)容。

UGC社區(qū)，還必須要打造社區(qū)氛圍，社區(qū)氛圍可以重塑用戶心智，引導(dǎo)用戶多發(fā)布內(nèi)容，以及發(fā)布什么樣的內(nèi)容。

比如曾經(jīng)的secret，那就是一個陰郁的社區(qū)——大家有負(fù)面情緒的時候就會打開，把自己的陰暗想法發(fā)表出來，然后用戶們撕逼，發(fā)泄情緒。

比如曾經(jīng)的糗事百科——那就是讓每個人帶著戲虐的態(tài)度來發(fā)文，以及評論。

社區(qū)氛圍可以通過你的OGC內(nèi)容、用戶激勵體系設(shè)計、社區(qū)活動運營、UI設(shè)計、文案，以及像匿名、花名、thumb down等小功能的設(shè)計來營造。唯一建議：要打造社區(qū)氛圍，先模擬完整的用戶心智模型。

2. 內(nèi)容分發(fā)

關(guān)于內(nèi)容分發(fā)，我們既要有通用的內(nèi)容質(zhì)量衡量機(jī)制，又要有針對每個用戶的個性化推薦機(jī)制。

內(nèi)容質(zhì)量衡量機(jī)制可以參考瀏覽量、閱讀時長、點贊、評論、轉(zhuǎn)發(fā)等用戶行為數(shù)據(jù)。

常見算法為：

P（P為內(nèi)容質(zhì)量）=k1*X+k2*Y+k3*M…

內(nèi)容質(zhì)量衡量機(jī)制決定了內(nèi)容的默認(rèn)排序和內(nèi)容的自然曝光量，特別對于新用戶來說，這是決定是否能第一時間讓用戶滿意，讓用戶留下來的關(guān)鍵點。

個性化推薦，講3點：用戶聚類、內(nèi)容聚類、協(xié)同過濾。

用戶聚類：

是通過用戶的個人信息，如性別、年齡、所在城市等描繪出用戶畫像。

用戶畫像接近的默認(rèn)為一類用戶，冷啟動時分析推理每一類用戶喜歡什么樣的內(nèi)容，然后給每一類的所有用戶推薦預(yù)判的他們喜歡的內(nèi)容；根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)判斷之前預(yù)判的推薦內(nèi)容是否合理，合理的加強(qiáng)推送，不合理的減弱推送。

內(nèi)容聚類：

系統(tǒng)識別每個內(nèi)容所攜帶的各字段中是否有相同關(guān)鍵詞，比如標(biāo)題、副標(biāo)題、作者、正文中有相同關(guān)鍵詞的內(nèi)容視為同類（以上可利用到近義詞判別以及文本相似度算法等）。在冷啟動時，通過專業(yè)分析，找到合理的標(biāo)簽規(guī)則，對推薦效果的影響是尤其顯著的。

協(xié)同過濾：

分成基于用戶的協(xié)同過濾和基于內(nèi)容的協(xié)同過濾。協(xié)同過濾不適用于冷啟動階段，而適用于有一定量級的用戶行為數(shù)據(jù)之后。

• 基于用戶的協(xié)同過濾：是將根據(jù)用戶的瀏覽、停留、點贊等行為判斷用戶是否喜歡某內(nèi)容。假若該用戶喜歡內(nèi)容A、內(nèi)容B、內(nèi)容C，我們還發(fā)現(xiàn)有另一個用戶也同樣喜歡內(nèi)容A、內(nèi)容B、內(nèi)容C，那么就判斷他們屬于相似用戶，然后給用戶推薦相似用戶喜歡的其他內(nèi)容。
• 基于內(nèi)容的協(xié)同過濾：同上，根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)判斷用戶是否喜歡某內(nèi)容——如果有100萬的用戶喜歡內(nèi)容A，這其中還有80萬用戶同時喜歡內(nèi)容B，那么我們就判斷內(nèi)容B是內(nèi)容A的相似內(nèi)容。當(dāng)某用戶喜歡內(nèi)容A時，我們就推薦相似內(nèi)容B給該用戶。

基于用戶的協(xié)同過濾的核心是：找出用戶之間行為的共同點，從而判斷用戶相似，這是將人歸類的邏輯。

其實每個人喜歡某事物都有一個根源，這個根源就是這個人接受了什么教育，成長中經(jīng)歷過什么。所以，喜歡同一個事物的人很可能接受了同樣的教育，有過同樣的經(jīng)歷。接受過同樣教育、有過同樣經(jīng)歷的人當(dāng)然很可能也同時喜歡另一個事物。

我們將“用戶為什么喜歡某個內(nèi)容”追溯到根源，然后我們又根據(jù)“該用戶喜歡的其他內(nèi)容”理解為是：因為該根源而喜歡其他內(nèi)容——只要兩個人根源相同，那么他們喜歡的事物都會是一樣的，同時喜歡的內(nèi)容越多，他們根源相同的可能性越大。所以，我們不能只看兩個用戶同時喜歡一個內(nèi)容，就判斷他們屬于同一根源，要他們同時喜歡多個內(nèi)容才做此判斷，從而降低誤差。

舉例說明，喜歡體育新聞的人，往往小時候都喜歡運動；喜歡學(xué)術(shù)論文的人，往往都念過研究生。

基于內(nèi)容的協(xié)同過濾的核心是：發(fā)生事件1后，大概率發(fā)生事件2的宏觀規(guī)律，這是將不同內(nèi)容打包綁定的邏輯。

舉例說明：看過《哈利波特1》的人，基本都會再看《哈利波特2》。

我們發(fā)現(xiàn)：喜歡內(nèi)容A的人中，80%也喜歡B內(nèi)容。那么，現(xiàn)在我們碰到一個喜歡內(nèi)容A的用戶，那就給他推內(nèi)容B吧，他大概率會喜歡——這就是宏觀數(shù)據(jù)告訴我們的大概率事件。至于內(nèi)容A跟內(nèi)容B有多少直接關(guān)聯(lián)性？

有時候可以直接觀察到，有時候卻不能。就好像誰會想到超市里買奶粉的人，都想再買瓶啤酒呢？

所以，有時候我們不去設(shè)計如何找出內(nèi)容之間直接關(guān)聯(lián)性的方案，只需要根據(jù)數(shù)據(jù)宏觀分析就行了。

關(guān)于個性化推薦，補(bǔ)充一點：用戶的閱讀-互動動態(tài)需求——也就是實時熱點，社會大事件等會影響用戶當(dāng)下的瀏覽、閱讀需求。但這是產(chǎn)品運營部分，不贅述。只要記住，產(chǎn)品設(shè)計之初，就需要考慮運營需求。

作者：鄧生，5年產(chǎn)品經(jīng)驗

本文由 @鄧生 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。

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