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最近要對網站上展示的素材作品進行一下評估，于是乎各種查閱資料，最終習得了綜合評分法與四象限分類法。本文將對此兩種方法做一個簡要的總結，希望可以對大家有所幫助。

產品內容價值的綜合評分法

1 確定關鍵數據指標

評估產品內容價值的第一步，是要確定關鍵的數據指標，在本案例中，素材作品的主要關鍵數據指標就是：瀏覽量，轉化率（付費下載量/瀏覽量）。

2 確定關鍵數據指標權重

關鍵數據指標權重的確定，主要使用矩陣分析法。矩陣分析法如下：

• 現假設有A、B、C、D四個數據指標，采用1/0式思維方式。
• 開展團隊會議投票，縱向指標比橫向指標重要時，填“1”，反之填“0”。
• 將每行數字相加，根據合計數值進行排序。

根據公式：指標權重=（指標的合計得分/所有指標的合計得分之和）*100%，由于圖中D指標的合計得分是0，為了方便計算，可將各指標合計得分分別加1。

由此可得，A指標的權重=3/10*100%=30%，B指標的權重=4/10*100%=40%，C指標的權重=2/10*100%=20%，D指標的權重=1/10*100%=10%。

在本案例中，只有兩個數據指標，即瀏覽量和轉化率，矩陣分析結果如下：

根據指標權重公式，計算出，瀏覽量的權重=1/3*100%=33.3%，轉化率的權重=2/3*100%=66.7%。

3 ?計算出素材作品的綜合評分

現將需要評估價值的素材作品列出（僅列出少量內容，作舉例用），如下：

根據公式，作品內容綜合評分=瀏覽量評分*瀏覽量權重+轉化率評分*轉化率權重，計算作品的綜合評分。

那么瀏覽量評分和轉化率評分如何得到呢？我們繼續來拆解。這里需要利用到數據標準化方法中的歸一化方法：數據統一映射到 [0，1]，公式為 x=（x-min）/（max-min）。由此就可以得出，所有作品的瀏覽量評分。以1號作品為例，瀏覽量評分=（720-450）/（1120-450）=0.4；轉化率評分=（0.1023-0.0152）/（0.1023-0.0152）=1；綜合評分采用百分制，使用歸一化后的評分乘以100，即綜合評分=（0.4*33.3%+1*66.7%）*100=80。

由此可以得出，全部作品的綜合評分列表：

所以，綜合評分越高的作品，在運營策略上就要越重點維護和優先推薦。

產品內容價值的四象限分類法

1 確定關鍵數據指標

評估產品內容價值的第一步，仍然是要確定關鍵的數據指標，在本案例中，素材作品的主要關鍵數據指標就是：瀏覽量，轉化率（付費下載量/瀏覽量）。

2 計算出內容四象限分類表

我們還是以第一種方法中的5個作品為例，首先我們首先要計算出關鍵數據指標的平均值，并做記錄：

接下來，要計算出偏移量，偏移量指的是散點與原點的距離。比如1號作品，它的坐標即散點（x1=720,y1=10.23%），原點坐標即平均值的坐標（x0=856,y0=6.43%），計算公式為：距離d=√[（x1-x0）2+（y1-y0）2]。由此公式，可以計算出所有作品與原點（x0=856,y0=6.43%）的距離：376，128，424，196，286。

對于這些數據進行數據的歸一化處理，即數據統一映射到 [0，1]，公式為 x=（x-min）/（max-min），對于偏移量越大的作品，我們應優先調整運營的策略。

根據以上得到的數據，即可得到內容四象限的分類矩陣，圖中橫軸代表瀏覽量、縱軸代表轉化率：

四個象限內容的說明：

• 第一象限內容：瀏覽量和轉化率都很高，屬于A類內容，運營策略是重點維護和優先推薦。
• 第二象限內容：轉化率高，瀏覽量低，屬于B類內容，運營策略是提高曝光度，比如放置在推薦位。
• 第三象限內容：瀏覽量和轉化率都很低，屬于C類內容，此部分內容可以考慮下架。
• 第四象限內容：瀏覽量高，轉化率低，屬于D類內容，運營策略是改善轉化路徑上的體驗優化。

最終，可以得到作品內容的四象限分類表格：

從表格中可以知道這5個作品分別屬于什么類別的作品，對不同類別的作品將采取不同的運營策略。

總結

從以上兩種方法看出，作品1的綜合評分最高，并且屬于B類內容，所以作品1適合放到重點推薦位展示。在評估產品內容時，最好是兩種方法同時使用。產品內容價值的分析、評估，最主要的目的是將內容進行細分，然后針對性的選擇運營策略。

以上就是對于如何評估產品內容的方法總結，歡迎大家一起交流。

#專欄作家#

流年，人人都是產品經理專欄作家?；ヂ摼W產品設計師，4年互聯網產品設計經驗。擅長用戶體驗設計，喜歡鉆研需求功能背后的技術實現方式；在成為綜合型產品設計師的道路上不斷努力前進！

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