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榮耀標識保護隱私同時，內容推送該如何做？
互聯(lián)網行業(yè)對于用戶的隱私保護越來越重視，那么在這樣的情境下，企業(yè)該如何制定內容推送計劃，推送用戶感興趣的內容，讓企業(yè)實現(xiàn)效果和利益最大化。本文從三個方面進行分析，希望對你有所啟發(fā)。
隨著某平臺因違規(guī)收集隱私數據而受到處罰的事件后，互聯(lián)網行業(yè)將越來越重視用戶隱私問題。以往違規(guī)隱私行為也將不復存在，那么在用戶隱私管理越來越嚴苛時，應該如何推送用戶感興趣的內容使其完成內容消費，實現(xiàn)平臺的高轉化率、讓效果最大化。
一、抓住新用戶
如今流量紅利逐漸褪去獲客渠道相對局限，大部分新用戶從某些特定渠道進入后，僅僅只是知道產品，但并不了解產品。
新用戶并未產生任何有效數據，因此無法推算其喜好，想要打動新用戶就需要增加他的內容閱讀數量與質量，從而提升內容與喜好的命中率。因此在閱讀質量提升的基礎上增加閱讀數量，關鍵在于屏效提升。
1. 高密度-提升內容瀏覽量
通常用戶在瀏覽前三屏時轉化最高，但是因為屏幕尺寸是有限的，想要快速轉化，就需要增加用戶在單屏下的內容瀏覽量。結合單屏視覺密度增加，同時內容信息承載量也會隨之提升。針對的單屏視覺密度優(yōu)化，可以通過簡化內容、調整卡片間距、優(yōu)化信息結構等方式達成。
2. 短路徑-縮短瀏覽路徑
新用戶瀏覽路徑較短，不容易接受相對復雜的瀏覽路徑。如果使用深度用戶的瀏覽路徑，新用戶很難完成復雜操作，極易中斷瀏覽。因此針對新用戶通過將路徑較深的金剛位二級、三級業(yè)務列表，調整在首頁一級列表中進行展示，采用簡單的Tab橫劃操作，直接縮短瀏覽路徑。
3. 有效性-聚合同類內容
當用戶對某類內容感興趣時，相似的內容也會容易被用戶關注。為了方便用戶能夠快速瀏覽全局范圍的同類內容，減少用戶的搜索成本，將平臺中相似的同類內容進行整合以專題、話題、圈子等形式，形成有效的內容聚合板塊。
二、建立用戶畫像
1. 開啟個性化推薦服務
根據用戶隱私協(xié)議，用戶可以自由開啟、關閉個性化推薦服務。推薦服務主要包括平臺內收集使用位置、瀏覽記錄、互動記錄等信息。當用戶開啟個性化服務后，就會建立用戶畫像。
用戶畫像就是將用戶標簽化，隨著用戶使用產品的不同階段，結合使用深度，會逐步增加他的標簽屬性，一步步精準畫像內容。
2. 建立標簽庫
用戶標簽主要由基礎標簽、行為標簽兩類構成。
基礎標簽：就是用戶的基礎信息，由用戶的位置、職業(yè)、使用習慣等標簽組成，內容較為固定。
行為標簽：則與用戶使用產品行為相關，包括用戶的瀏覽記錄、瀏覽量、瀏覽時長、互動率等動態(tài)行為，同時隨著用戶行為轉變所產生的標簽信息也會產生變化。
3. 建立推薦能力
當原始數據搭建完成后，就可以從0到1逐步推進推薦能力的落地。推薦能力能夠接針對用戶以往的行為偏好，對用戶感興趣的內容進行強化、放大，幫助用戶深化相關內容，做到同類內容、人同類群互相關聯(lián)。
三、改善“愚蠢”的智能推薦
雖然用戶畫像支持了“千人千面”的推送能力，但推送結果并非智能。主要有兩大問題，一是推薦內容與用戶喜好的匹配不高、二是推薦內容越發(fā)局限，降低了用戶對多元化信息的瀏覽造成產品內容局限意識。
1. 反哺
推薦結果想要做到與用戶喜好完美匹配，還是需要回到用戶中去，由用戶自由控制內容推薦方向，結合用戶自身喜好干預推薦結果。
正向反饋是用戶的喜好體現(xiàn)，使用場景比較清晰，包括點贊、關注、收藏、評論等行為。而負向反饋屬于用戶興趣變化的結果對體現(xiàn)，隨著用戶喜好的改變在一段時間后，推送內容已經不能滿足當前喜好，用戶已毫無興趣，甚至已經厭煩。
此時用戶就可以通過屏蔽、過濾等方式將此類內容在推送中減少或消除。結合用戶的正負聯(lián)動反饋，完成推薦結果矯正，提升推薦內容的精準度。
2. 多元化內容推薦
智能推薦容易造成內容類別單一，用戶對某類內容不斷點贊、就會不斷推送形成閉環(huán)，最終導致該用戶在平臺所看到的內容似乎一樣，內容維度會越來越窄陷入其中。因此需要權衡推薦結果與其他內容占比，適當加入多元化的優(yōu)質信息，幫助用戶開拓視野。
四、總結
伴隨用戶增速減緩，精準推送才是提升轉化的關鍵。同時合理收集、使用已授權的隱私內容，在保障用戶信息安全同時合理根據用戶使用深度的不同階段，進行內容喜好匹配。
初期可以通過增加內容瀏覽數量、質量獲得用戶好感，并以建立用戶畫像為目標。中期需要依據初期積累的用戶畫像數據，進行內容精準匹配提升用戶粘性，后期應避免內容局限性為用戶拓展更多維度內容。
作者：環(huán)鐵藝術家
來源公眾號：58UXD（ID：i58UXD），58UXD，全稱58同城用戶體驗設計中心。
本文由人人都是產品經理合作媒體 @58UXD 授權發(fā)布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。
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精準推送的內容的確更能捉住用戶的眼球，因為用戶對內容會更感興趣。