當我們網購時，會看到一些不喜歡的商品，這時候會有一個類似【不感興趣】的按鈕，減少類似商品的推薦，這被稱為負反饋過濾與豁免。本文作者對此策略進行了分析，希望對你有幫助。

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今天接著給大家介紹流量體驗策略文章系列，這個系列主要是圍繞消費者C端在媒體流量端來介紹的對應策略，其策略核心目標在上一期也已經說明，主要服務于短期提升用戶體驗，長期留住消費者用戶提升廣告收入。

今天我們挑選另一個非常重要的流量體驗策略內容“負反饋過濾/豁免策略”；如果有幫助到大家辛苦幫忙點贊、收藏以及評論一下，感謝大家對連續更新的支持。

一、負反饋過濾策略的定義與分類

1.1 負反饋過濾策略的背景與定義

背景說明：介紹負反饋策略定義之前，不知道大家是否在淘寶、京東中遇到過以下場景沒有。

“Arthur信息流推薦位中發現某些sku商品和我的興趣一點也不相關，有些sku已經購買或者重復曝光過多次，更甚至有的sku因為色情或者惡心的主圖讓我帶來極大的反感，但是我也沒有辦法如何提醒推薦系統以后不要給我推薦類似的sku了”。

京東負反饋控件

為了解決以上的痛點，負反饋過濾策略應運而生，所以從這個場景我們可以看出來，推薦系統并不萬能，雖然是“猜你喜歡/為你推薦”，但是推薦系統總有猜錯的場景，因此推薦系統需要一個負反饋的輸入入口，傳達用戶的使用反饋與感受，這樣才能幫助自然推薦/廣告推薦系統推的更準（一般是推薦系統設置負反饋入口，而搜索屬于強目標query觸達一般不給予負反饋策略入口）。

定義：負反饋過濾策略是基于推薦內容不準確/不適宜的場景下，給予C端用戶進行負反饋理由（需要具備多個理由）評價的功能策略，是幫助推薦系統完善對于推薦系統“準確性”的重要手段與行為樣本來源。

1.2 負反饋過濾策略的分類

目前市面上負反饋過濾的做法其實主要有兩個大類【顯性負反饋過濾】和【隱性負反饋過濾】，負反饋過濾的選擇主要還是和平臺的業務/調性相關。

1.2.1 顯性負反饋過濾策略

各平臺負反饋控件demo

可以看到上圖中的京東、知乎以及小紅書都是【顯性負反饋過濾】的代表，交互方式一般通過長按item商品/筆記或者是item旁邊的小黑點呼出負反饋的浮窗，并在浮窗中顯示對應的負反饋理由。

一般各家公司都會根據信息流feeds推薦的業務場景給出不同的負反饋理由，我們拿京東舉例，會給出上圖中“不感興趣、品類不喜歡、已經買了、商品圖引起不適以及涉及隱私”等理由，每一種負反饋理由給出的過濾維度和對應的豁免周期策略都會有所差異。

1.2.2 隱性負反饋過濾策略

豆瓣評分

隱形負反饋過濾策略，顧名思義就是是負反饋的表達會比較的沒那么直接，一般通過打分/評星級的方式來實現，常見于豆瓣/騰訊愛奇藝視頻等內容平臺。

星級/評分的從1到5其實也代表了不感興趣到非常感興趣；一般用戶打上1~2星/1~2分就代表了不感興趣，那么推薦系統將會對相關隱語義模型中的分類進行過濾，例如龍門飛甲會被歸類到[武俠]，若用戶打1星的武俠類影片過多，則推薦系統會默認用戶不喜歡卡武俠電影，相反打上5星則是item用戶行為的正向樣本，即是對對應類別特別感興趣，后續會加大對推薦的權重；

二、負反饋過濾策略與和豁免策略的設計思路

2.1 已購買過濾策略設計思路

推薦系統引擎架構圖

詳細策略：

負反饋過濾策略同樣是在自然推薦/廣告推薦系統在【過濾】環節讀取用戶負反饋行為hive表（存儲用戶的ds時間、user_id、sku_id對應的商品信息、類目信息、品牌信息以及創意id信息）根據用戶負反饋行為選擇的理由，過濾對應的維度（sku/類目/品牌/創意），從而使得其維度進入到對應用戶user請求的粗排排序隊列之中。

2.3 過濾豁免策略

和已購買過濾相同，策略產品經理在設計策略的時候，已經要閉環策略，即不僅要考慮如何過濾，更需要考慮如何釋放豁免，這才是完整的策略閉環設計，否則廣告物料大量被關進小黑屋中會導致廣告隊列競價密度變低，直接問題就是收入下降；

過濾策略部分：拿京東舉例，需要根據消費者用戶選擇負反饋的理由去確認過濾的粒度，我們羅列了對應的負反饋類型和其相應的粒度，核心思想就是在過濾環節根據Hive表找到對應維度的值作為key值，過濾掉對應的value商品。

豁免策略：負反饋過濾的豁免策略同樣也包含【主動豁免】與【被動豁免】策略，主動豁免行為其實與已購買過濾相似，差異主要在被動豁免策略上。

主動豁免（與已購買過濾相似）：主要是基于用戶的行為進行商品豁免（即主動的去搜索、加購、關注），那么這個時候我需要將被關進小黑屋里的item給釋放出來，這個時候可能是用戶買完之后希望在等優惠希望進行二次購買，也有可能是用戶希望進行二次比價，但至少用戶是對這個商品購買之后燃起了二次興趣，因此需要進行豁免。

被動豁免：主要是基于C端消費者選擇的負反饋理由進行豁免，豁免周期可基于公司業務進行配置，策略產品需要對負反饋的理由進行嚴重性排序，例如“涉及隱私”、“品牌不喜歡”以及“涉及隱私”比“不感興趣“”要更加嚴重，那么我們在處理對應的策略時候，被動豁免的時間周期要更長。

通用復購周期：對于已經購買的負反饋策略，平臺根據類目商品的一般復購周期進行豁免釋放配置，例如衛生紙日用品30天復購周期，而電視機空調是2年復購周期，按照平臺通用復購周期來進行配置即可。

三、對于負反饋過濾/豁免策略的總結

負反饋過濾策略詳細內容就是以上部分了，大家核心還是需要明白負反饋的核心實質是什么“推薦系統當中用戶對于推薦評價的輸入，是幫助推薦系統推得更準得負反饋輸入項”，如何去實現負反饋功能與對應得豁免策略各家只需要結合業務去進行策略設計即可，需要對每種負反饋的理由進行排序優先級確認，相對應的懲罰力度也是會有所差異的，所以這就是負反饋過濾涉及的核心實質了。

希望大家“日拱一卒，功不唐捐”。