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昨天和阿里的推薦算法同學(xué)交流，聊到產(chǎn)品經(jīng)理在算法/大數(shù)據(jù)中發(fā)揮的角色，我們一致認(rèn)為產(chǎn)品同學(xué)能幫忙確定產(chǎn)品指標(biāo)，這樣開發(fā)同學(xué)就可以專心把模型做好了。那么對(duì)于推薦產(chǎn)品，我們一般看哪些指標(biāo)呢？最近在做業(yè)務(wù)的過程中也有一些思考，正好周末整理一下，歡迎交流指教。

目前我們內(nèi)部常看的指標(biāo)有兩類：場景轉(zhuǎn)化效果指標(biāo)和內(nèi)容消費(fèi)滿意度指標(biāo)。其中，場景轉(zhuǎn)化類指標(biāo)，包括：pv點(diǎn)擊率、uv點(diǎn)擊率、曝光點(diǎn)擊率、uv轉(zhuǎn)化率、人均點(diǎn)擊個(gè)數(shù)；內(nèi)容消費(fèi)滿意度指標(biāo)：留存率，停留時(shí)長、播放完成率等。

場景轉(zhuǎn)化類指標(biāo)

場景轉(zhuǎn)化類的指標(biāo)關(guān)注的是將用戶從一個(gè)場景轉(zhuǎn)化到我們希望的場景去的效果。這個(gè)過程需要用戶付出主動(dòng)的行動(dòng)，如常見的點(diǎn)擊行為。這類指標(biāo)關(guān)注推薦系統(tǒng)的漏斗效果，主要有：

1. pv點(diǎn)擊率（點(diǎn)擊量/pv）

pv點(diǎn)擊率是比較經(jīng)典的指標(biāo)，計(jì)算用戶每次進(jìn)入頁面的點(diǎn)擊情況。pv點(diǎn)擊率能粗略衡量轉(zhuǎn)化效果，但是它的問題是容易受攻擊：少數(shù)用戶貢獻(xiàn)大量點(diǎn)擊會(huì)掩蓋在這個(gè)指標(biāo)后。

2. uv點(diǎn)擊率（點(diǎn)擊量/uv）

分母是整個(gè)產(chǎn)品的uv，而不是有點(diǎn)擊行為的uv。uv點(diǎn)擊率相對(duì)pv點(diǎn)擊率的優(yōu)勢在于，它不受用戶行為路徑影響（不受重復(fù)瀏覽某個(gè)產(chǎn)品的影響），能記錄用戶在一個(gè)完整session的點(diǎn)擊效果。據(jù)了解，阿里不少團(tuán)隊(duì)的指標(biāo)也由pv點(diǎn)擊率改為uv點(diǎn)擊率了。

3.?曝光點(diǎn)擊率（點(diǎn)擊量/曝光次數(shù)）

曝光點(diǎn)擊率適合支持上拉/下拉翻頁的產(chǎn)品，比如Feed流。相比pv點(diǎn)擊率，曝光點(diǎn)擊率的分母隨用戶刷屏次數(shù)增加而變大，能更真實(shí)的記錄每一屏的轉(zhuǎn)化情況。

4. uv轉(zhuǎn)化率（點(diǎn)擊uv/進(jìn)入uv）

與uv轉(zhuǎn)化率相對(duì)的是頁面的流失率。uv轉(zhuǎn)化率衡量對(duì)用戶的轉(zhuǎn)化情況，通過我們的產(chǎn)品設(shè)計(jì)能把多大比例的用戶從一個(gè)場景轉(zhuǎn)化到另一個(gè)我們希望的場景去。uv轉(zhuǎn)化率相對(duì)于前兩個(gè)指標(biāo)，更健壯，不易受到攻擊。

uv轉(zhuǎn)化率尤其適合衡量入口型產(chǎn)品，比如視頻app的首頁，如果用uv點(diǎn)擊率去衡量會(huì)不太科學(xué)，因?yàn)橐话阌脩粼谑醉擖c(diǎn)擊某個(gè)視頻后，會(huì)進(jìn)入詳情頁深度消費(fèi)，很少會(huì)返回首頁繼續(xù)消費(fèi)。這個(gè)用戶已經(jīng)被轉(zhuǎn)化，但不再貢獻(xiàn)點(diǎn)擊，所以u(píng)v點(diǎn)擊率不合理，用uv轉(zhuǎn)化率就更加合理。

如果某頁面的uv轉(zhuǎn)化率較低，則表示大部分人對(duì)該頁面都不感興趣，遵循“不行就分”的簡單原則，這樣的頁面去掉可能對(duì)產(chǎn)品更好。

5.?人均點(diǎn)擊次數(shù)（點(diǎn)擊量/點(diǎn)擊uv）

人均點(diǎn)擊次數(shù)與uv轉(zhuǎn)化率相輔相成。uv轉(zhuǎn)化率表示頁面的消費(fèi)寬度（吸引的用戶比例），而人均點(diǎn)擊次數(shù)表示頁面的消費(fèi)深度（每個(gè)用戶消費(fèi)的次數(shù)）。

內(nèi)容消費(fèi)滿意度指標(biāo)

1.?留存率（x日后仍活躍的用戶數(shù)/x日前的用戶數(shù)）

留存率很重要，每家公司都很重視，但它很難作為算法的優(yōu)化指標(biāo)，因?yàn)闀r(shí)間周期長，變量會(huì)很多。比如計(jì)算視頻app首頁的7日留存率就十分艱難，因?yàn)楫?dāng)中可能會(huì)上線大劇和熱門綜藝。雖然難以衡量，但留存率是產(chǎn)品技術(shù)團(tuán)隊(duì)最重要的指標(biāo)：市場同學(xué)負(fù)責(zé)拉新用戶、產(chǎn)品技術(shù)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)服務(wù)好用戶，把用戶留下來。

2.?停留時(shí)長

內(nèi)容消費(fèi)型產(chǎn)品，點(diǎn)擊率很難反應(yīng)推薦的真正效果，把用戶“騙”進(jìn)了希望的場景進(jìn)行消費(fèi)，但是發(fā)現(xiàn)真相的用戶轉(zhuǎn)身就走，這反而說明這個(gè)推薦是失敗的。所以需要引入停留時(shí)長來量化用戶消費(fèi)效果。音視頻類的就對(duì)應(yīng)播放時(shí)長，YouTube的核心推薦指標(biāo)就是WatchTime。

3.?播放完成率（播放時(shí)長/視頻時(shí)長）

由于停留時(shí)長受視頻時(shí)長的錨定效應(yīng)影響，稍微長一點(diǎn)的視頻，即使用戶不感興趣，但是平均來說也會(huì)比短視頻要停留更長一些。因此，播放完成率指標(biāo)就能一定程度上去彌補(bǔ)這個(gè)問題，但是短視頻天然的播放完成率要比長視頻高，也是需要在看指標(biāo)時(shí)注意。

結(jié)語

一般來說，個(gè)性化推薦產(chǎn)品關(guān)注的指標(biāo)和其他產(chǎn)品并無本質(zhì)不同，只是推薦產(chǎn)品會(huì)涉及到大量的算法，而算法本身在離線階段也需要評(píng)測，算法評(píng)測指標(biāo)和產(chǎn)品指標(biāo)是兩個(gè)概念。

最后分享關(guān)于產(chǎn)品指標(biāo)需要注意的三點(diǎn)：

1. 不要迷戀算法指標(biāo)

算法指標(biāo)有準(zhǔn)確率、召回率、AUC值等，這些指標(biāo)表現(xiàn)好并不能說明產(chǎn)品表現(xiàn)好，因?yàn)檫x擇一個(gè)算法或者一個(gè)模型對(duì)于最終產(chǎn)品效果是否有幫助，本身就是存在一定假設(shè)，所以無論產(chǎn)品技術(shù)，不迷戀算法指標(biāo)是第一個(gè)要注意的。

2. 各個(gè)指標(biāo)都有局限性

每個(gè)產(chǎn)品指標(biāo)都有一定劣勢，也就是在某些方面無法體現(xiàn)出區(qū)分度來，前面列舉的指標(biāo)，每個(gè)指標(biāo)都存在無法反應(yīng)的情況。認(rèn)清指標(biāo)的局限性這是第二個(gè)要注意的。

3. 指標(biāo)不宜過多

最后，產(chǎn)品指標(biāo)不宜過多，過多的指標(biāo)不利于最終優(yōu)化決策。本文所述的指標(biāo)，每個(gè)產(chǎn)品也需根據(jù)自身特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求選擇核心的幾個(gè)。如果真的要關(guān)注多個(gè)指標(biāo)，可以試著把這些直觀指標(biāo)再次綜合成一個(gè)更高階的指標(biāo)，從而減少關(guān)注的目標(biāo)，集中優(yōu)化精力，幫助決策。

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