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榮耀標識如何做好創新，實現內容消費價值最大化
最近幾年，各家App開始嘗試內容精細化運營，市面上同質化產品泛濫。對此，可從內容主題化聚合入手，做好產品創新，以實現內容消費價值最大化。
優質內容聚合的價值應用，個人將其定義為：聚合滿足用戶消費場景的內容，利用算法精準推薦，實現內容消費價值最大化。
內容聚合這個概念并不新奇，一直都有產品在做，很多都是內容聚合型平臺。只不過這一兩年，各家APP都在嘗試內容精細化運營。端內聚合優質內容和拆分孵化垂類產品，悄然興起。
可能也是市面上同類產品競爭加劇、信息同質化嚴重，做好產品創新、實現內容消費價值最大化，開始變得尤為重要。
看到這里，也許有人會問：怎樣才能做好產品創新，抓住用戶的心理，實現內容消費最大化？
這里我想從去年做的主題化項目談起（一款新聞資訊類產品）：
在信息流推薦的時代，強調個性化，千人千面，但也很容易讓用戶陷入信息繭房。并且，如今同類產品越來越多，信息流同質化嚴重。所以，只有產品創新，找準內容消費場景，搭建內容消費鏈條，才能為用戶提供源源不斷的感興趣內容，實現內容消費最大化。
主題化內容聚合項目：就是從用戶興趣出發，不斷細化主題顆粒度，多方資源的配合下，找到長尾內容的分發場景。
整體框架可拆分成四大板塊——產品設計、主題內容運營、算法推薦、數據分析，四大板塊相輔相成，形成閉環，共同推薦項目前進。
一、產品：前端UI不一定非得體現聚合
先期討論主題卡片設計，大家似乎都陷入一個思維定式，卡片前端UI必須要體現聚合——也就是要有對個內容展現。
其實經后續的試驗驗證：針對豎屏小視頻等類型內容很適合，針對圖文、橫屏短視頻似乎不那么適合。
即刻（左）與豆瓣（右）主題卡片樣式
以上分別是新聞資訊類產品與泛興趣社交產品的兩組對比，后一組產品調性更加突出內容聚合：
- 騰訊與一點資訊：二者主題卡片前端UI皆體現了聚合，展現多條內容，點擊任意一條皆進入主題內容落地頁。無論如何，用戶都只能點擊一條，那剩下的幾條內容可謂是無效的曝光。
- 即刻與豆瓣：每條短內容左上方添加主題入口，落地頁支持UGC內容發布。內容卡片前端UI皆沒有體現聚合，用戶點擊內容，直接進入該條內容落地頁，只有點擊主題標簽，才會進入主題落地頁。
據此前我們做實驗驗證：60%的用戶不會滑動查看卡片未露出內容——也就是說很多內容無效曝光，用戶根本沒有checkview，就會產生很大的資源浪費。這與原先設想每次為用戶展現更多優質內容，提高可選擇性的理想狀態相差甚遠。
另外，據此前AB實驗：用同樣的內容池，一組用戶用普通單圖、三圖和大圖形式展現，一組用戶用主題聚合卡片展現。
結論顯示：普通文章進入率略高于圖文與橫屏視頻主題卡片，低于豎屏小視頻主題卡片。
由此可以看出：針對不同類型的內容，利用AB實驗，尋找最適合的展現形式尤為重要。
也驗證了：搭建內容聚合消費場景時，前端UI是否體現聚合并不重要，重要的是吸引用戶點擊，進入落地頁消費。所以，要加強在落地頁內的路徑引導，形成內容消費完整鏈條。
要拋棄門戶時代專題內容集納式排布，讓內容以最直接的方式觸達用戶，可采用短內容形式——將圖文、視頻、小視頻等內容直接轉成短內容形式。
1. 圖文
圖文可從文中截取最精華的摘要（利用標題關鍵字，從文中尋找相似度最高的段落截?。?，用最簡單直接的形式，傳遞最有效的信息，吸引用戶點擊。
當用戶點擊進入文章落地頁，消費完一篇文章后，支持一鍵滑動切換文章，可減少用戶內容消費路徑，提高內容消費效率。
主題落地頁需要支持UGC內容發布功能，制定獎懲規則，形成社區閉環。
2. 視頻
利用視頻的動態特點，采用集納或者沉浸式播放的形式，用戶進入主題落地頁即可自動播放，提高用戶體驗。
主題落地頁需要支持UGC內容發布功能，制定獎懲規則，形成社區閉環。
二、內容：熱點與泛娛娛樂內容是頭部，優質垂類是重點。
“內容為王”這句話的分量有多重，想必大家應該都清楚。做好內容運營，內容聚合是最重要的一環。
項目開始之初，細致分析即刻頭部主題消費場景（訂閱人數100w以上），大致分為：家居生活需求、消遣娛樂需求、了解新鮮事需求、興趣愛好需求和情感戀愛需求。
即刻頭部主題消費場景腦圖梳理
由此來看，主要還是集中熱點、泛娛樂等內容方面——也是用戶關注度比較高的幾個領域，比如家居生活、時尚變美，情感戀愛，休閑娛樂等。
另外，即刻主題名稱更具吸引力。
比如：“一覺醒來世界發生什么”、“豆瓣又有8.0分電影”、“又有新的安利”等。
- 動詞較多，代入感強
- 傳遞的信息點清晰明確
- 語言輕松活潑，新穎新潮，網絡流行語較多。
這個內容方向成為第一批主題的種子來源，主題名稱也成為學習的對象。后續驗證，這部分主題數據不錯。
熱點與泛娛樂內容可替代性很強，大家都可以提供，且數量與質量也可以更好。那么，只有尋找到可替代性弱的東西，才能真正留住用戶——也就是深入挖掘垂類、系統數量垂類架構，細化拆分垂類內容，用小顆粒度內容配合個性化推薦，才能刺激用戶真實的興趣點。
對于各個垂類架構拆解，當時也是花費很大精力，這里就不一一贅述，有興趣的同學可以自己試著拆解拆解。
當確定好主題定位，就需要尋找符合定位的內容，且保證持續的輸出。前期人工基本可以cover，但隨著內容聚合生態體系不斷完善，依靠人工的力量遠遠不夠。這時就需要制定嚴格的規則，讓機器各個主題提供優質內容：
- 根據主題定位，查詢現有頻道是否可支持。接著，定義主題關鍵詞，提高各類文章屬性過濾閾值，保證進入主題內容安全且優質。
- 根據主題定位，搜集站內符合定位的優質內容源，將其加入主題，保證內容源持續更新，從而保證為主題持續輸出內容。
- 部分細顆粒度內容庫存量小，需要站外搜集優質內容?？衫门廊∨c洽談合作等方式引入，并將其加入對應主題。
- 人工實質性參與，運營好頭部內容之余，還需重點監控各個環節，及時發現問題，及時反饋。
三、算法：死磕用戶興趣點，做到精準推薦
說到算法推薦，其實就可以回到此前主題卡片產品設計邏輯。
前端展現一篇與展現四篇，在算法推薦上其實差異挺大。已有的算法推薦單篇圖文、視頻邏輯已基本成熟，現將其換成一個主題卡片，則是一個新的推薦邏輯，這里牽涉到幾層畫像信息。
- 主題卡片畫像：后端工具上線，對其人工定義適宜分發人群性別，年齡等。
- 主題內容的文章畫像：涉及到的具體信息不做贅述
- 用戶畫像：涉及到的具體信息不做贅述
做好這三層畫像的匹配，才能做好做到精準推薦，實現那些細顆粒度主題價值。
具體算法推薦策略不做贅述，當時也是踩了很多坑，都是一把辛酸淚。
四、數據：死磕數據準確度與多維度，指導主題更新迭代
主題進入率：評判一個主題受歡迎程度最重要的數據指標。
由于我們當時設計的卡片一次曝光四篇文章，用戶只能點擊一篇，而數據是從后端取的，無法從前端取（即只取用戶checkview的文章曝光），導致計算出的進入率與實際存在偏差。
主題落地頁停留時長、點擊文章個數、瀏覽文章個數，評論數、訂閱數、轉發數等數據指標都是用來評判用戶進入落地頁后的消費情況的。
據此前的實驗，視頻類主題進入率、停留時長等各項指標均高于圖文主題。圖文主題的聚合消費場景存在較大問題，也是探索的主要障礙點。
其實也可以通過不同數據分析方法，尋找主題存在的問題：
- 漏斗分析法：對用戶從點擊進入主題到退出主題的整個完整行為，進行漏斗分析，可以洞察用戶整個內容消費過程，判斷哪個環節流失的用戶較多，由此找到優化路徑。
- 內容分析法：分析主題內每篇文章具體消費情況。按照點擊率，視頻完播率等指標找到那些表現很差的內容，將其提出主題。分析數據表現好的內容規律，制定對應的召回規則，尋找相似內容。
說完這四大板塊，想必大家也大致了解搭建主題化內容聚合的大致流程框架。
當然這只是整個內容聚合生態體系中很小一部分，內容聚合生態體系涉及的面就非常廣。
比如：搜索結果主題投放、端內底欄tap發現頁建設、文章正文頁的相關主題投放、主題信息流中發散性相似推薦等等，每部分都可以拿出單獨成文，這里就不一一贅述。
聊了這么多，內容精細化運營已是當下內容生態不可缺少的一環。利用各種運營手段，利用最直接的觸達手段，就實現內容消費最大化。
縱觀如今互聯網市場，做內容的產品，隨著平臺的不斷壯大，都開始不斷細化拆分垂類。其實這是做好內容精細化的重要一步，只有做好這一步，才能用更精、更專、更優質的內容去服務那些對此更有需求用戶。
本文由 @珂然 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 Unsplash，基于 CC0 協議
老鐵寫得真好，私下微信聊一下呀，或者先即刻聊聊呢。