列表【熱度排序】你設計對了嗎?

13 評論 15451 瀏覽 117 收藏 10 分鐘

編輯導語:我們在刷微博時,會發現微博下的評論大都是以點贊量進行排序,經常聽到“熱評第一”之類的詞;但這樣就導致一些后來的評論沒有機會到前排,所以要怎么進行列表排序的設計?本文作者提出了幾個方法,我們一起來看一下。

一、背景

作為一款內容產品,其平臺上的內容必定是海量的,內容與內容的質量高低、發布時間等都是有很大差距的。

所以我們要在魚龍混雜的內容里,通過哪些手段挑選出用戶想看的內容并優先展示呢?

也許只有——“熱度排序”可以滿足。

熱度排序市面上內容產品常見的排序方式,按照內容的熱度進行高低排序,可以讓用戶從海量內容中看到對自己價值較高的內容;今天給大家一起討論一下內容產品列表的熱度排序該去怎么設計。

市面上有很多用戶體量不是很大的細分產品,里面的內容列表都會有熱度排序。

但是大多都是按照點贊量、評論量、交易量等等一些簡單的字段結合成一個新字段,再根據新字段進行排序,就成了熱度排序。

也確實是熱度排序,但是也有很多的問題,比如舉一個例子:知識付費平臺,作者方上傳自己的付費課程到平臺,用戶可在平臺內查看到所有作者上傳的課程,那么這個所有課程的熱度排序該怎么去設計呢?

按照“贊轉評”組合字段排序?那么新上架的課程這些數據肯定不高,那就給它排到最后嗎?

排名靠前的永遠就只是那些最早上傳,且銷量領先的課程;這就會導致后上傳的課程因為新上架,銷量低,所以得不到應有的曝光。

最終導致的結果就是:后上傳的作者沒有得到公平的曝光,沒有持續的動力去迭代課程、或產生新的課程;那么這個課程列表的用戶活躍曲線便會在前期到達峰值后,持續下滑。

除了上述的問題之外,還有出現:

  • 用戶使用該熱榜的需求是什么?是否得到滿足呢?
  • 作弊惡意刷榜,怎么辦,人工干預嗎?
  • 如何給新出內容相對公平的曝光量?
  • 如何避免列表的內容出現馬太效應,即熱度越大,曝光越多,曝光越多,熱度越大?

一個真正的熱度排序,會在內容列表里起了至關重要的作用:

  • 從用戶角度來看:熱度排序說明了該列表里的內容是會不斷更新,不斷給自己推一些質量好,并且喜歡的內容;
  • 從產品角度來看:熱度排序決定了這個列表是否能滿足用戶當下最流行需求;
  • 從運營角度來看:熱度排序則可以更好的扶持新內容的產生,打造一個相對公平的內容平臺,避免出現馬太效應。

流行的定義——“流行”是不斷變化的,是根據社會上新出現的某一事務、觀念等并被大眾所接受、采用、進而迅速推廣得來的。

二、熱度排序分析

1. 列舉用戶場景問題

小明平時喜歡看言情小說,這三年來也讀過不少小說了,市面上耳熟能詳的小說基本上都有看過。

正好最近剛讀完一本,想再找一本新的,但是在網上找來找去發現找到的小說不是已經讀過的就是寫的不好;于是就想找一個可以看到最近新出的,而且質量還不錯的言情小說排行榜,以便于找到想看的小說。

2. 分析用戶需求

可以從在用戶場景中拆分出用戶的關鍵需求:“想找一本最近新出的、質量還不錯的小說”。

“質量還不錯的”要判斷小說的質量就要依靠用戶的行為數據,某些數據越高,說明大部分用戶是喜歡該小說的,并且用戶愿意拿出時間或金錢與該小說進行交換;那么就是說該內容的受歡迎度比較高

“最近新出的”就是說列表的內容必須要有時效性,發布時間比較早的就要考慮是否還有必要讓它排序靠前。

符合以上場景的熱度排序就要圍繞著內容的時效性和受歡迎度兩個關鍵點進行設計,以滿足場景中用戶的需求。

3. 熱度排序分析

熱度排序是由兩個核心點構成,一個是時效性,一個是受歡迎度,

時效性要隨著時間的流失,熱度值會越來越低,并且應該是越減越快,直到接近0熱度,便停止該內容的熱度計算;其目的就是為了滿足用戶當下最流行的需求。

受歡迎度可以利用用戶與內容產生的行為交互的某一字段或多個字段的組合值進行表達,字段要能準確反映出該內容是否可以滿足當下流行的因素的影響下用戶的需求,如:點贊評轉收藏等字段都可以反映出內容是否符合最流行需求。

4. 結合用戶場景設計熱度排序

結合用戶場景、熱度排序分析,選取合適的字段,對其進行組合加工。

從場景分析中可以得出結論——熱度排序要圍繞時效性和受歡迎度來進行設計。

1)那么就可以定義一個簡單的公式:

列表【熱度排序】你設計對了嗎?

  • H=內容的熱度值;
  • W=小說的閱讀量、點贊量、評論量、加入書單量加權求和的數值;
  • I=作者本身的影響因子,影響因子與作者本身的歷史數據有關;
  • G=一個衰減的重力參數;
  • T=小說發布的時長;

2)公式特點:

  • 時間T值越大,熱度H值越低;
  • 對于不同的作者I,內容的初始熱度是不同的,作者I值大則內容初始熱度越大;
  • 面對不同的重力G,即使初始質量高,重力大時其熱度衰減很快;
  • 一個內容的質量W越高,此內容熱度高于新內容的時間越長。

3)不同問題下的參數調整

新小說太多,近期熱門的不足:

  • 降低初始數值I;
  • 降低衰減重力G;

內容都是熱門,新東西看不到:

  • 提高初始數值I;
  • 提高衰減重力G;

一會是一個老的熱門的,一會是一特別新的:G較小的同時,I過大。

每一篇小說內容要按照以上公式進行計算,得出每一篇小說的熱度權重,根據每條小說的熱度權重進行降序排序;同時根據自身的業務類型確定熱度排序列表的刷新頻率,保證新內容產生的頻率和列表刷新頻率能夠匹配,以打造一個相對公平的平臺。

三、結語

本文根據了某一場景來對熱度排序進行分析、設計;最終列舉的熱度排序公式不是很復雜,很適合前期小體量的內容產品使用。

目前很多內容產品的列表的排序方式不止一個,不同排序方式就是為了滿足不同用戶不同場景下的不同問題;但是一般情況下,熱度排序都會作為默認排序方式。

有一點可以確定,那就是熱度排序的目的,可以說所有排序的目的,都是是為了提高用戶的“效用”,《俞軍的產品方法論》里提到:“效用 = 欲望的滿足程度”。

不合適的熱度排序會滿足用戶的“效用”嗎,可能會滿足,但是“效用”的滿足程度肯定不高。

歡迎大家指導~

 

本文由 @毛小驢 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

更多精彩內容,請關注人人都是產品經理微信公眾號或下載App
評論
評論請登錄
  1. 要是只按量的話是不行的,熱度,最好是公共入口,看瀏覽量和整個互動量的比例,就可以看出觀眾是否對這個文章有興趣,同時,還要排除觀眾的來源是否是隨機觀眾,不然會有其他干擾因素干擾結果,

    來自福建 回復
  2. 你這個時間因子最小粒度是分鐘?天?

    回復
  3. 衰減參數怎么取的?

    回復
    1. 拍腦袋嗎?╰(‵□′)╯

      回復
  4. I=作者本身的影響因子,影響因子與作者本身的歷史數據有關;這個數據怎么算的?

    來自安徽 回復
  5. 疑點主要2個:
    1、該公式如何根據你所說的小說得出,依據是什么?
    2、對于分母來說,為什么要T+1,為何不能T

    來自廣東 回復
    1. 2、T+1是為了避免分母為0吧

      來自黑龍江 回復
  6. 我是很納悶,你怎么得出這個公式來的,

    來自廣東 回復
  7. 以小說為例,我認為后半部分不大合理??梢詤⒖茧娚填惖臒岫?,熱度可以降低,但是應該有一個保底的熱度值(比如一批無人問津的書,它們的先后排序,應該要有區分等。)
    細化下來還有其他的元素去拆解如果給予小說適當的熱度,比如高頻更新的作者與低頻更新,或斷更的作品的熱度加成是不同的。

    來自福建 回復
  8. 這個公式感覺對新人的新內容曝光不太公平?

    來自廣東 回復
  9. 解決不了短時間內上傳的帖子,馬太效應的問題。曝光多的帖子,行為量基本必然會多

    來自北京 回復
  10. 產品新人,希望大家指點指點,有哪些地方分析的不太對嗎

    來自北京 回復
    1. 你這個并沒有解決馬太效應的問題啊

      來自北京 回復