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文章對今日頭條評論功能展開了較為系統(tǒng)的分析，希望通過本文能夠給你一些啟發(fā)與思考。

1.今日頭條評論功能簡介

評論功能置于信息流內(nèi)容框架中，主要為了豐富文章、圖文、視頻等信息流內(nèi)容形式，增強(qiáng)內(nèi)容與用戶的互動(dòng)性，方便傳播。并通過評論的不斷疊加增強(qiáng)信息流內(nèi)容的話題性與內(nèi)容熱度，利用評論內(nèi)容作為載體連接用戶與用戶，增強(qiáng)關(guān)注、粉絲等社交行為。

1.1評論功能位置

1.1.1視頻信息

點(diǎn)擊進(jìn)入視頻信息中后，視頻信息中評論區(qū)位于廣告欄下方，瀑布流顯示。

1.1.2圖文信息

點(diǎn)擊進(jìn)入圖文信息中后，圖文信息中的評論區(qū)位于推薦閱讀欄下方，瀑布流形式顯示。

1.1.3圖集信息

點(diǎn)擊進(jìn)入圖集信息中后，瀏覽圖集信息中的評論區(qū)需先點(diǎn)擊評論icon按鈕，進(jìn)入評論頁面。同樣為瀑布流形式。

1.1.4總結(jié)：

1.2評論功能用戶角色

用戶：評論內(nèi)容的主體生產(chǎn)者，前提需要信息流內(nèi)容做支撐，并激起用戶評論欲望。

用戶權(quán)責(zé)：發(fā)起評論，引用/回復(fù)他人評論，刪除自身評論。

內(nèi)容創(chuàng)作者：作為評論載體的信息流內(nèi)容的生產(chǎn)者，對評論擁有初始的置頂權(quán)，權(quán)重等級高的內(nèi)容創(chuàng)作者可以對評論進(jìn)行刪除、屏蔽、篩選權(quán)。

用戶權(quán)責(zé)：置頂評論，引用回復(fù)他人評論，刪除、屏蔽、篩選展示評論。

平臺：評論內(nèi)容的主導(dǎo)者與審核者。對評論內(nèi)容有著最高的篩選、排序、審核權(quán)。

用戶權(quán)責(zé)：對評論內(nèi)容有著最高的篩選、排序、審核權(quán)。審核權(quán)與排序權(quán)為平臺獨(dú)有的權(quán)力。

1.3評論內(nèi)容框架

• 用戶頭像區(qū)：展示評論生產(chǎn)者用戶頭像的區(qū)域；
• 用戶ID區(qū)：展示評論生產(chǎn)者ID；
• 評論內(nèi)容區(qū)：展示評論主體內(nèi)容；無字?jǐn)?shù)限制；
• 評論時(shí)間區(qū)：展示評論發(fā)布時(shí)間；
• 點(diǎn)贊數(shù)：展示評論倍其他用戶點(diǎn)贊的數(shù)量累加和；、

2.平臺評論排序策略

2.1簡介

主要調(diào)研今日頭條平臺對信息流內(nèi)評論信息瀑布流的排序優(yōu)化策略。排序優(yōu)化策略的主要為在不同的信息內(nèi)容孵化周期，根據(jù)不同的參數(shù)進(jìn)行相應(yīng)的策略調(diào)整。

2.2相關(guān)參數(shù)

發(fā)布時(shí)間：單條評論的發(fā)布時(shí)間，精確到分鐘。

評論內(nèi)容字?jǐn)?shù)：指評論內(nèi)容的總長度，即字?jǐn)?shù)總合。

點(diǎn)贊數(shù)：單條評論被其他用戶點(diǎn)贊的總次數(shù)和。

用戶活躍度：發(fā)布該評論的用戶在平臺內(nèi)的活躍度，以關(guān)注量、粉絲量、使用頻率、單次使用時(shí)長等評估與判斷。

2.3評論孵化周期

2.3.1冷啟動(dòng)期

圖文信息、視頻、圖集信息剛剛發(fā)布30-60min內(nèi)，評論數(shù)小于10條，且無被點(diǎn)贊評論，或被點(diǎn)贊評論數(shù)較少。

在冷啟動(dòng)期，因?yàn)橄嚓P(guān)參數(shù)并沒有完全展現(xiàn)，展示策略默認(rèn)將被點(diǎn)贊數(shù)、評論字?jǐn)?shù)確定為首要指標(biāo)。

單條評論點(diǎn)贊數(shù)越高，排序越靠前。點(diǎn)贊數(shù)越低，排序越靠后。

除了被點(diǎn)贊數(shù)，評論內(nèi)容長度被確定為主要指標(biāo)。評論內(nèi)容字?jǐn)?shù)越多的，被放在首位，其他評論按照內(nèi)容字?jǐn)?shù)多少順次排列。

若存在點(diǎn)贊數(shù)與評論內(nèi)容長度相似的多條評論，優(yōu)先側(cè)重評論內(nèi)容長度指標(biāo)。即點(diǎn)贊數(shù)相同，將評論內(nèi)容長度更長的排列在前面。

總之，排序的最終結(jié)果由點(diǎn)贊數(shù)與評論字?jǐn)?shù)的綜合表現(xiàn)來決定。

發(fā)布時(shí)間被確定為重要性最低的指標(biāo)，不被評論排序策略所引用。

2.3.2活躍期

圖文信息、視頻、圖集信息剛剛發(fā)布30-60min內(nèi)，評論數(shù)大于10條，小于200條（根據(jù)實(shí)際情況而定，以達(dá)到評論上升速度峰值為準(zhǔn)），存在多條被點(diǎn)贊評論。

在評論孵化成熟期，可以應(yīng)用于評論展示策略的指標(biāo)類型多了起來。

被回復(fù)數(shù)，點(diǎn)贊數(shù)，評論內(nèi)容長度，用戶活躍度，用戶關(guān)注、粉絲數(shù)被作為參考指標(biāo)。

下表為對11條評論幾大參考指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)：

通過對11條評論的幾大參考指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)，排序優(yōu)先權(quán)重值進(jìn)行估算。

權(quán)重值=(評論字?jǐn)?shù)*點(diǎn)贊數(shù))+(關(guān)注數(shù)+15)*(關(guān)注/粉絲值+0.1)*10%+被回復(fù)數(shù)*15

以上推算并不準(zhǔn)確，但可以大致上推測出評論排序的參考指標(biāo)優(yōu)先級：

評論字?jǐn)?shù)＞被回復(fù)數(shù)＞點(diǎn)贊數(shù)＞用戶活躍度/用戶關(guān)注、粉絲數(shù)。

2.3.3成熟期

圖文信息、視頻、圖集信息剛剛發(fā)布60min以上，評論數(shù)大于100條且增加速度趨于穩(wěn)定，被點(diǎn)贊、回復(fù)的評論占比很高。

被回復(fù)數(shù)，點(diǎn)贊數(shù)，評論內(nèi)容長度，用戶活躍度，用戶關(guān)注、粉絲數(shù)、以及評論發(fā)布時(shí)間都將被作為參考指標(biāo)。評論排序策略可應(yīng)用的數(shù)據(jù)指標(biāo)更加豐富。

對189條評論的前20條評論信息各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行分析比對，發(fā)現(xiàn)隨機(jī)性非常強(qiáng)。

推測此時(shí)評論顯示排列策略不在考察各項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)，可能是利用評論分詞處理后，與文章標(biāo)簽做比對哦，或算法篩選出用戶更想看到的評論內(nèi)容，或能夠引起用戶共鳴的評論前置。

結(jié)合頭條的理念就是應(yīng)該把用戶“想看的評論”展示給用戶，最好是能做到“你看到的就是你想說的”。頭條在對評論進(jìn)行排序的時(shí)候可能考慮了以下幾點(diǎn)：

• 讓評論的排序也“千人千面”，用戶最先看到的評論應(yīng)該是用戶最感興趣的；
• 要實(shí)現(xiàn)第1點(diǎn)，頭條可以根據(jù)評論得到的贊的個(gè)數(shù)和評論者和閱讀用戶的相似程度，給評論賦予不同的排序權(quán)重；

在這一點(diǎn)上，很多之前的分析文章都會把評論排序盲目的分類，比如按照贊的多少，按照發(fā)布時(shí)間，順序倒序等等。但實(shí)際上，目前用戶量相對比較大的新聞、門戶、聚合信息平臺，都已經(jīng)應(yīng)用了最新的評論排序算法。

說到這里就不得不提高reddit，這款國外鼎鼎大名的新聞社交產(chǎn)品。他的評論排序策略重新定義了產(chǎn)品的評論區(qū)。

Reddit評論排序分析

“Best”排序

有人對評論like，則數(shù)據(jù)庫會進(jìn)行采集，評論越多，like的越多，則機(jī)器越能精確判定該評論的排名。通過對精確程度的量化，從用戶的like中盡可能推算出評論真實(shí)質(zhì)量。

機(jī)器從like與dislike數(shù)據(jù)庫中抽樣統(tǒng)計(jì)，計(jì)算出置信區(qū)間，我們第一步對這些區(qū)間進(jìn)行排名，這個(gè)暫時(shí)排名比較的是這些評論最終排名100在一百次統(tǒng)計(jì)中95次可能落在的區(qū)間。

對于抽樣數(shù)據(jù)需要在數(shù)量上有保證，不然系統(tǒng)仍然會將其排在低位。

10like+1dislike are better than 50like+25dislike. 前者會排在后者前面，通過概率計(jì)算結(jié)果來推算。

但問題是，Reddit的評論排序策略雖然可以有效的篩選出用戶喜歡的評論，但對時(shí)間參數(shù)的過度重視，依然會讓其他用戶只將關(guān)注焦點(diǎn)放在最新的評論上，使得評論的長尾越來越長。

但回顧評論排序的算法歷史，幾乎都經(jīng)歷過按照發(fā)布時(shí)間到按照贊數(shù)，再到綜合時(shí)間與贊數(shù)，再到現(xiàn)在綜合多個(gè)參數(shù)進(jìn)行綜合考量。但其實(shí)回歸本質(zhì)及需求，都是為了解決下面這些問題：

• 贊數(shù)多的評論只是迎合了大部分用戶的偏好，而沒實(shí)際意義。
• 排名高的評論與文章并不相關(guān)，但因?yàn)橐恍┦侄魏婉R太效應(yīng)，更好的回答沒得到足夠的展示機(jī)會，于是被埋沒。
• 有爭議的問題，很難明確怎樣的排序是公平的。

其實(shí)可以用作權(quán)重factor的無非以下幾種，被回復(fù)數(shù)，點(diǎn)贊數(shù)，評論內(nèi)容長度，用戶活躍度，用戶關(guān)注、粉絲數(shù)、以及評論發(fā)布時(shí)間。如何合理分配權(quán)重，是每個(gè)平臺都會面對的問題，各自也有自己的策略。主要分為以下三個(gè)維度：

3.幾點(diǎn)思考

除了今日頭條之外的其他平臺，可能將權(quán)重factor更加側(cè)重于在信息維度，即評論字?jǐn)?shù)，即評論相關(guān)度。但通過對頭條評論排序靠前的用戶的分析，我認(rèn)為頭條將權(quán)重factor更加側(cè)重在了用戶維度與社交維度。

首先，在社交維度上，被回復(fù)數(shù)高的評論擁有更高的排序權(quán)重，因?yàn)檫@樣的評論能夠激發(fā)話題，啟動(dòng)用戶之間的互動(dòng)。與此相比，被點(diǎn)贊數(shù)成了次級別的權(quán)重factor。因?yàn)榇_實(shí)存在這樣的評論，用戶點(diǎn)贊幾千條，但是被回復(fù)數(shù)寥寥無幾。

能夠引起用戶激烈互動(dòng)行為的評論一定是好評論，但不是所有的好評論都能激發(fā)用戶的討論行為。

其次，在用戶維度，頭條更喜歡將那些用戶活躍度高，關(guān)注量低，但是粉絲量少的用戶評論排序在前面。這樣的處理目的在于增加這些“潛力股”用戶的忠誠度與體驗(yàn)，通過增加用戶曝光率，讓其獲得關(guān)注受益以及粉絲受益。這樣的處理可以抓住這些容易流失的用戶，并隱性的增加其忠誠度。

就好比你非常喜歡黃子韜，經(jīng)常在他的微博下面評論。你幾乎每天都發(fā)，但幾乎沒有過任何反饋。正當(dāng)你即將要放棄他，去粉其他的明星的時(shí)候，他突然回復(fù)了你的評論，或者在微博里提到了你的ID。這種體驗(yàn)對于追星者來說簡直不要太爽，你的忠誠度被瞬間引爆。

有效的促活與留存用戶，不一定需要通過精心設(shè)計(jì)的push或者運(yùn)營活動(dòng)，有些時(shí)候一些細(xì)節(jié)上的處理策略更能抓住人心。

由以上我們其實(shí)就可以理解，為什么頭條一直有野心要進(jìn)入社交領(lǐng)域。說到底，信息流產(chǎn)品的競爭壁壘非常低，無論從產(chǎn)品形式上還是技術(shù)上，都沒有絕對的護(hù)城河。即使人們對于今日頭條的算法津津樂道，但依然有人對其發(fā)表了不滿。用戶的標(biāo)簽屬性量級非常非常大，且存在游動(dòng)性，即使再強(qiáng)大的算法也沒有辦法預(yù)測用戶個(gè)人認(rèn)知的轉(zhuǎn)變以及興趣的遷移變化。

在人性面前，算法永遠(yuǎn)是冰冷的。今日頭條要做的不是讓每個(gè)人有信息獲取的快感，而是擁有安心的歸屬感。

就像剛剛下飛機(jī)或者結(jié)束考試，人們打開手機(jī)的第一件事就是去看微信，而不是去打開今日頭條。微信帶給人的用戶體驗(yàn)絕不是一個(gè)聊天工具，而是一個(gè)投入情感的入口。一旦一款產(chǎn)品讓用戶產(chǎn)生了歸屬感，所謂的“增長黑客”策略就顯得不是那么重要了。

作者：CHinos，從傳統(tǒng)制造業(yè)半路出家轉(zhuǎn)行互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品經(jīng)理。公眾號：chinoslab，歡迎交流

本文由 @CHinos 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。

題圖來自PEXELS，基于CC0協(xié)議