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本文作者從0到1規(guī)劃頭條產(chǎn)品，在此想把自己的實操經(jīng)驗分享出來，值得一閱。

本來默默劃船，在交流會上談個性化推薦都不惹人注意的今日頭條，毫無置疑現(xiàn)在已經(jīng)被整個BAT圍剿，內(nèi)容領域的企業(yè)不自覺把今日頭條當做競爭對手，非內(nèi)容領域的互聯(lián)網(wǎng)公司也都想來分一杯內(nèi)容的羹，一夜間，互聯(lián)網(wǎng)遍地都是feed流，不談內(nèi)容推薦算法都不好意思上桌了。

筆者近期有幸從0到1規(guī)劃頭條產(chǎn)品，想把自己的實操經(jīng)驗分享出來，如果對感興趣的朋友有幫助自然開心，更希望得到業(yè)界大佬的批評和指正，畢竟一個人摸索前進，還是很危險的。

1. 明確定位

經(jīng)常使用閱讀產(chǎn)品很大的感受是大平臺很容易出現(xiàn)資訊沒深度，垂直的內(nèi)容資訊只在某幾個如科技，互聯(lián)網(wǎng)等幾個領域做的還不錯，我當時的設想是有沒有可能做行業(yè)內(nèi)深度資訊，尤其是一開始切入那些并未互聯(lián)網(wǎng)化過深的行業(yè)，通過一個行業(yè)的試點，形成行業(yè)頭條，在沉淀優(yōu)質(zhì)行業(yè)知識的同時，以最低成本去復制到其他行業(yè)。

思考了挺久之后開始和老板匯報了，省去10000字具體說服過程，最終同意了，因為團隊某公司與一個傳統(tǒng)行業(yè)A有交集，所以一開始的切入行業(yè)就是行業(yè)A了，下面開始具體執(zhí)行了，看著一共10多個技術人員，我陷入了深思……

劣勢簡直不要太明顯：

• 沒有數(shù)據(jù)積累；
• 沒有用戶畫像；
• 團隊沒人從事過行業(yè)A。

我要開始作死地做頭條產(chǎn)品了……

2. 頭條產(chǎn)品整體設計

我開始從三個層面去搭建產(chǎn)品，底層類型標簽層，中層數(shù)據(jù)抓取分析層，頂層業(yè)務應用層。

底層類型標簽層

底層根據(jù)具體行業(yè)進行梳理，本來這個過程應該產(chǎn)品和具體行業(yè)從業(yè)人員配合梳理，但是礙于資源有限，那就我來吧，肯定不足夠詳盡，但是一開始可以先跑起來。

底層類型標簽層分為類型和標簽，類型有層級性，數(shù)據(jù)庫預留到7級，實際梳理到3級就差不多了，如行業(yè)A，A公司是一個一級類型，A行業(yè)制造公司是二級分類，具體制造公司名稱是3級類型，每個類型獨立建表，每個表里關聯(lián)海量標簽到類型上，如行業(yè)A技術這個類型里我們找到行業(yè)A技術術語詞典，刪選后就作為標簽關聯(lián)到A技術這個類型下面，類型數(shù)最后梳理了600多，標簽數(shù)量有10萬多，數(shù)據(jù)庫預留狀態(tài)位，可以視情況進行啟用關閉。

中層數(shù)據(jù)抓取分析層

數(shù)據(jù)抓取分析層分為爬蟲部署，內(nèi)容來源處理，數(shù)據(jù)歸類。

1、爬蟲部署

我以一個技術外行的角度把爬蟲分為兩類，一類是不定向爬蟲，都是一個個單獨網(wǎng)站，這種技術消耗較大，需挨個處理，如各個A行業(yè)公司的官網(wǎng)新聞中心和行業(yè)A平臺網(wǎng)站，需單獨處理，另一類定向爬蟲，主要是有搜索功能的大資訊平臺，如今日頭條等，代碼可復用，寫好之后我直接建了一張表，專門放搜索爬蟲的關鍵詞，一堆關鍵詞一套代碼就可以實現(xiàn)，輸入進去就把含有這些關鍵詞的新聞抓取出來了，現(xiàn)在這張表關鍵詞也有700多了，爬取來的內(nèi)容量實在太大，建議用mongedb處理。

2、內(nèi)容來源處理

數(shù)據(jù)過來后先進行來源梳理，劃分優(yōu)質(zhì)來源和垃圾來源，提升優(yōu)質(zhì)來源內(nèi)容的權重，優(yōu)質(zhì)來源主要是各公司官網(wǎng)，垃圾來源是指對具體行業(yè)而言，大量無意義的內(nèi)容來自同一個來源，那么將他認定為垃圾來源，比如一個叫xx說車的來源在建筑行業(yè)被認定為垃圾來源，但是將來復制到汽車這個領域的時候，就不再是垃圾來源了，垃圾來源是一個長期的活，現(xiàn)在大概700多了，大部分垃圾來源是今日頭條的頭條號。

3、數(shù)據(jù)歸類

過濾完垃圾源之后，就開始數(shù)據(jù)歸類了，本質(zhì)上是將新聞內(nèi)容歸到我們建立的一個個類型上，因為做行業(yè)資訊，希望一開始數(shù)據(jù)準度較高，我當時想了兩種方案，第一種是將類型根據(jù)自己關聯(lián)的海量標簽按權重建立一個個模型，所有抓取來的文章做全文的分詞處理，大量文章統(tǒng)計詞頻，每篇文章所有分詞就有一個總的頻率值，和類型模型比對，取相關性較高的，另一種就是把類型下面所屬的標簽和所有篩選過垃圾源的文章比對，含有標簽的文章歸到所屬類型下面，含有同一類型標簽越多，說明該文章相關性越高，為了快速上線就用第二種方案，但是相對，精度就差了一些，當然隨著人工的介入，篩出一系列垃圾源，類型和標簽維護工作的持續(xù)，內(nèi)容準度好了一些。

頂層業(yè)務應用層

業(yè)務展現(xiàn)層主要是梳理目標用戶感興趣的關鍵詞，將這些關鍵詞關聯(lián)到類型標簽層的類型，這樣，用戶訂閱關鍵詞之后就可以看到這個關鍵詞所屬的內(nèi)容，前臺現(xiàn)在以及上線2個產(chǎn)品，一個訂閱平臺，行業(yè)頭條，與之配套的是后臺管理中心。

1、訂閱平臺

訂閱平臺半封閉，面向行業(yè)A企業(yè)用戶和行業(yè)A自媒體從業(yè)者，釋放出他們感興趣的關鍵詞，內(nèi)容準度更高，企業(yè)用戶訂閱關鍵詞，可以看到相關的資訊，看到平臺具有的能力后，有欲望定制更多關鍵詞，后臺審核后繼續(xù)部署爬蟲，推送數(shù)據(jù)給用戶，同時記錄用戶的所有行為數(shù)據(jù)。

2、行業(yè)頭條

行業(yè)頭條完全開放，面向準行業(yè)從業(yè)者以及泛行業(yè)愛好者，釋放出更多關鍵詞，但是較訂閱平臺，內(nèi)容質(zhì)量稍差，但是目標用戶較廣，所以寄希望記錄用戶的所有行為數(shù)據(jù)（如評論，閱讀量，換一批事件，關注關鍵詞等），得到用戶反饋，建立用戶畫像，以達到根據(jù)不同用戶畫像推薦關鍵詞的效果，為真正的推薦做準備。

3、后臺管理中心

含有新聞管理，來源管理（優(yōu)質(zhì)來源，垃圾來源），類型/標簽管理，用戶行為管理，推送管理，關鍵詞審核排期管理，評論搜索管理等，具體就不再詳述了，有機會再詳細介紹，簡單的把產(chǎn)品框架梳理了一張圖，和上面的論述結合起來，可能更方便理解。

（注：侵權必究）

3. 致同行

不要動不動就要再造個今日頭條，如果你的體驗和算法做不到比他強百分之五十以上，正面硬剛基本沒戲，找準自己的切入點，認清自己的優(yōu)勢；

內(nèi)容推薦從來都很危險，如果用戶不需要的時候推薦，除非做到讓用戶驚喜，否則就是減分，用戶一定要用的產(chǎn)品，用戶只能忍著，可有可無的產(chǎn)品，極有可能被用戶卸載，這點做公眾號的朋友肯定深有感觸，每次推送內(nèi)容都怕掉粉。。

因為對搜索一直比較有興趣，所以簡單闡述一下自己對輸入法產(chǎn)品想做內(nèi)容的建議吧。

用戶有自己了解資訊的需求：

• 主動獲?。篟SS抓?。╣oogle訂閱），關注/訂閱（即刻）
• 被動獲取：平臺推薦（傳統(tǒng)門戶，新聞網(wǎng)站），垂直類媒體資訊（36K，虎嗅等，最近馮大輝的readhub），個性化推薦（頭條，一點資訊）

這一類需求競爭極其大，還有一類是基于特定場景下，對資訊的了解訴求。

比如找工作時，想了解某家公司；吃飯時，想了解附近餐館的情況。

這一類訴求特別長尾，目前多是怎么被滿足的呢？

主動搜索，到百度，知乎等平臺搜索，但得到想要的資訊路徑很長，比如你和朋友吃飯，你想知道附近有哪些好館子，搜到的代價就就極高這種場景大量發(fā)生在哪里？聊天和查詢的時候！這正是我覺得輸入法切入資訊的機會，具體來講：

• 當和別人聊天說要跳槽，談的某家公司，輸入法輸入時有個提示（如顏色變化等）能方便的推送公司的最新資訊；
• 聊天約飯，方便推送出附近飯館和評價；
• 和男朋友說要買趙麗穎同款，男朋友能方便看到這些商品的資訊；

這些訴求的背后數(shù)據(jù)，詞匯出現(xiàn)的頻率，輸入法公司應該有足夠的積累，大可根據(jù)詞頻做內(nèi)容準備，當用戶在輸入東西的時候，給用戶一個意外的驚喜，來達到資訊推薦的目的，希望有從事輸入法這塊的朋友能給予指導吧。

作者：小呆（公眾號：小呆自留地），野路子出身的產(chǎn)品，非常誠懇的希望有同行能夠給出批評和建議~謝謝

本文由 @小呆 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。