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抖音成功讓所有人都沉迷在短視頻的算法下后，現(xiàn)在各種內(nèi)容、電商平臺(tái)都有弄推薦算法，但是否有那個(gè)必要，以及，準(zhǔn)確性如何？這篇文章，我們看看作者怎么說(shuō)。

自從字節(jié)推薦體系，靠著把合適的內(nèi)容推薦給合適的人原則，做起來(lái)幾款成功產(chǎn)品后

太多公司產(chǎn)品的落地頁(yè)統(tǒng)統(tǒng)都是推薦feed，各種大力找推薦算法產(chǎn)品

好像推薦做好了產(chǎn)品就成功一半了

實(shí)際真的這樣嘛？

0-1階段推薦體系真的絕對(duì)重要嘛？1-100階段你的小團(tuán)隊(duì)具備最好推薦的能力嗎？

先說(shuō)幾點(diǎn)結(jié)論：

1. 社區(qū)產(chǎn)品在最初0-1階段最重要的還是做具象認(rèn)知場(chǎng)景的構(gòu)建，不是推薦；
2. 1-100當(dāng)人群足夠多樣，內(nèi)容豐富起來(lái)后，確實(shí)需要推薦機(jī)制來(lái)進(jìn)行分發(fā)；
3. 推薦體系不能破壞原有的社區(qū)內(nèi)容運(yùn)營(yíng)準(zhǔn)則，尊重每一類創(chuàng)作者的內(nèi)容

第一點(diǎn)：產(chǎn)品0-1階段

0-1階段你的內(nèi)容豐富度，用戶數(shù)量其實(shí)并不會(huì)很恐怖

且團(tuán)隊(duì)的算法能力很有限；也沒(méi)有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)能力支撐你做好推薦

則做好你的產(chǎn)品認(rèn)知場(chǎng)景，基礎(chǔ)功能的體驗(yàn)更為重要

基礎(chǔ)功能（落地頁(yè)結(jié)構(gòu)，內(nèi)容發(fā)布流程，個(gè)人主頁(yè)，轉(zhuǎn)評(píng)贊通知等）

很多產(chǎn)品覺(jué)得這樣不應(yīng)該是成熟之后在完善嗎？

個(gè)人認(rèn)為不是的

如果你具備了體驗(yàn)較好的基礎(chǔ)功能+清晰的內(nèi)容分發(fā)場(chǎng)景

即使你的分發(fā)就是時(shí)間倒序+處理好冷啟動(dòng)內(nèi)容+運(yùn)營(yíng)輔助運(yùn)營(yíng)

（推一下話題/活動(dòng)，優(yōu)秀內(nèi)容單獨(dú)上熱門）

你的第一波用戶是能夠流程玩起來(lái)的，并且覺(jué)得你這里不是小作坊產(chǎn)品，相對(duì)靠譜的相信你這

而你如果全力盯著推薦去做，又沒(méi)能力做好，可能會(huì)顧此失彼

推薦系統(tǒng)做的四不像，基礎(chǔ)能力也零零散散

整個(gè)產(chǎn)品的用戶感覺(jué)就是三個(gè)字：不完善

第二點(diǎn)：1-100確實(shí)需要上推薦體系

當(dāng)用戶數(shù)量+內(nèi)容豐富度起來(lái)后，在內(nèi)容分發(fā)側(cè)勢(shì)必會(huì)需要推薦機(jī)制

把合適的內(nèi)容推薦給合適的人，在此之前好下述工作

前置工作：內(nèi)容標(biāo)簽結(jié)構(gòu)化，用戶畫像結(jié)構(gòu)化，分發(fā)算法能力

內(nèi)容結(jié)構(gòu)化：對(duì)平臺(tái)內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別分類與分析能力

小白結(jié)構(gòu)化水平：基于用戶自主選擇的頻道，渠道對(duì)內(nèi)容進(jìn)行粗分類；人工校準(zhǔn)

初級(jí)結(jié)構(gòu)化水平：通過(guò)模型理解出該內(nèi)容的大小類，人工輔助補(bǔ)充內(nèi)容實(shí)效性，內(nèi)容價(jià)值性? （分?jǐn)?shù)或星級(jí)體現(xiàn)）

成熟結(jié)構(gòu)化水平：模型理解出大小類，實(shí)效性，受眾人群，價(jià)值性數(shù)值等屬性

用戶結(jié)構(gòu)化：

主動(dòng)標(biāo)簽：用戶通過(guò)引導(dǎo)頁(yè)，基礎(chǔ)資料設(shè)置中自己設(shè)置的興趣，年齡，偏好等標(biāo)簽

行為標(biāo)簽：基于用戶對(duì)各類內(nèi)容的完播，停留時(shí)長(zhǎng)，互動(dòng)數(shù)據(jù)（轉(zhuǎn)評(píng)贊）；負(fù)反饋行為；統(tǒng)計(jì)用戶的標(biāo)簽畫像

用戶主動(dòng)標(biāo)簽在冷啟動(dòng)會(huì)有一定參考意義；但隨著行為增加，推薦更多的是基于真實(shí)行數(shù)據(jù)反饋

算法能力：基于用戶畫像標(biāo)簽，相似用戶協(xié)調(diào)推薦，全局熱點(diǎn)內(nèi)容的插入，處理信息繭房等

補(bǔ)充一點(diǎn)：上述提到了數(shù)據(jù)反饋，就要求在產(chǎn)品落地時(shí)就要求具備成熟的數(shù)據(jù)采集，統(tǒng)計(jì)分析能力

不要小瞧這一點(diǎn)能力，很多小公司其實(shí)搞不定，或者定義的未必合理

除了通盤的DAU，時(shí)長(zhǎng)，次留這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；

推薦需要精確到每個(gè)用戶每篇內(nèi)容的完播，幾秒跳出

各類內(nèi)容的停留時(shí)長(zhǎng)，各類內(nèi)容的互動(dòng)時(shí)長(zhǎng)

你發(fā)布內(nèi)容的類型和表現(xiàn)數(shù)據(jù)等；同時(shí)還要清理無(wú)效或惡意數(shù)據(jù)；

這就要求從數(shù)據(jù)的定義，采集方式，上報(bào)統(tǒng)計(jì)等層面做好

這對(duì)頭條，鵝廠可能是稀松平常的事

可在很多中小公司其實(shí)也算小難點(diǎn)

我在蘇寧就折騰了至少2次整體數(shù)據(jù)埋點(diǎn)重構(gòu)

所以推薦系統(tǒng)要上，但要評(píng)估好自己的團(tuán)隊(duì)能力和階段

第三點(diǎn)：不要讓推薦破壞了原有的社區(qū)氛圍與內(nèi)容生態(tài)

有兩個(gè)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)會(huì)造成這個(gè)問(wèn)題

1：算法推薦不準(zhǔn)

這個(gè)是硬實(shí)力問(wèn)題，其實(shí)很多道理所有人都懂

但在真正落地的時(shí)候，算法如果處理好內(nèi)容時(shí)間的衰弱，處理好用戶負(fù)反饋了同類內(nèi)容還分發(fā)

處理好怎么評(píng)估怎樣的行為數(shù)據(jù)是真的感興趣這類內(nèi)容等等

2：一切跟著數(shù)據(jù)走，而丟了價(jià)值（可能受外部因素影響）

很多產(chǎn)品在發(fā)展到一定階段，會(huì)為了商業(yè)化，或某些原因

去緊緊圍繞用戶人均停留時(shí)長(zhǎng)，DAU去做數(shù)據(jù)沖刺，而破壞了原有的社區(qū)氛圍與場(chǎng)景

示例美女黑絲，微擦邊內(nèi)容數(shù)據(jù)表現(xiàn)挺好的，但推薦要大力推嗎？

在前端而言人均消費(fèi)條數(shù)是固定的，如果被分發(fā)的是流量?jī)?nèi)容，勢(shì)必價(jià)值內(nèi)容的分的受到影響

這里最典型的例子就是“某乎”

曾經(jīng)有一段時(shí)間，某乎推薦feed每間隔4個(gè)內(nèi)容就會(huì)有一個(gè)小姐姐視頻，推薦流的內(nèi)容也都挺熱鬧的

壓根不尊重我這個(gè)關(guān)注了很多互聯(lián)網(wǎng)博主的用戶

并且隨著產(chǎn)品關(guān)注流位置不斷更改，和圈子等聚合場(chǎng)景的下架，產(chǎn)品我也就沒(méi)啥用的必要了

即使你發(fā)布了內(nèi)容，因?yàn)榉职l(fā)側(cè)場(chǎng)景受限，效果也會(huì)很差

實(shí)際情況：我最近幾篇內(nèi)容在知乎的閱讀量總和小于100；；在即刻和人人產(chǎn)品經(jīng)理社區(qū)均破千

所以當(dāng)原有最初建立起來(lái)的內(nèi)容生態(tài)破壞，會(huì)讓各博主流失很嚴(yán)重，且不可挽回

好了，今天先聊到這里

下期我們聊聊為什么大廠做不出成功的社區(qū)產(chǎn)品