一、什么是feed流

Feed流的精确表述始终存有争论。简单而言，Feed内龙稳步预览并呈现出给用户内容的信息流，它存有于各式各样的APP，二进制颤动的抖音即是以Feed流发家的。

聚润的Feed流如下表所示图：

透过相片大家如果对Feed内龙什么有了大体的知觉，接下去说说我理解的Feed流：Feed流的核心是“个人化所推荐”，它的三个主体是内容和用户，是用户与内容的相匹配，“信息找人”的展现方式。

总的而言，给Feed流产品下三个表述，则是：透过一定的思路，从大批内容中甄选出部份内容，历经次序后展现给用户。

二、Feed流的合作开发周期：从造成到效果评估结论

Feed内龙用户与内容的相匹配，目地从大批内容中找出用户最喜欢的内容。所以，这是透过什么样的思路来造成的，又该怎样优化呢？接下去谈谈Feed流从造成到优化的全过程。

Feed流的造成，遵从着思路制订的四关键步骤：问题（目地）、输入、次序、输入。具体而言，是三个这种的过程：

为的是达至“给用户展现感兴趣内容”的目地，输入一连串分项，展开逻辑次序，最后输入三个用户令人满意的Feed流结论。

除“逻辑次序”该些一般来说由RD（合作开发老师）来同时实现以外，其他的关键步骤都是思路产品副经理需要去考虑并顺利完成的。

接下去，我也会依照思路制订的四关键步骤，逐渐谈谈Feed内龙怎样造成的。

目地

很或许，Feed流的目地是，要大批内容中找出用户最喜欢的内容。

输入

怎样找寻出需要输入的分项呢？

对那个问题，他们能从相匹配的两方，也是用户和内容，这三个层次来回收问题来思索。

从用户的角度而言，他们需要透过获取尽可能多的数据，构建用户画像，从而了解用户是个什么样的人。

从内容的角度而言，他们需要获取大批、多样、优质的内容，有足够的内容推给他。透过这一连串的动作，他们就能知道，要把什么样的内容推给他。

细化到具体分项，能从以下层次来考虑：

（1）从用户角度，他们的目地是多层次找寻用户兴趣，从以下分项考虑：

1）人口属性

从性别、年龄等层次考虑：基于性别与年龄的应用较为简单，思想有点像数学中的“聚类算法”：检测到用户是女性，会更多地推送女性喜欢的内容，而“女生喜欢的内容”又是基于其他女性用户的数据得到的。

基于LBS定位：能从三个层次考虑：

其一简单地基于地理位置的内容推送，用户在北京海淀区，则会向他推送北京海淀区相关的内容；

二是结合地理位置展开城市层级划分，例如北上广、一线城市、二线城市等，检测到用户处于二线城市，则向他推送二线城市用户喜欢的内容。

2）过往行为

过往搜索行为：用户之前有搜索过“美食”，则接下去会推送美食相关的内容。

过往点击行为：用户在Feed流中点击“科技”相关内容，侧面说明用户对科技更感兴趣，因此更多地向用户推送科技的内容。

3）其他可获取信息

例如手机型号信息，若用户使用的是iPhone，可判断用户对iPhone相关内容可能会感兴趣，从而向用户推送iPhone相关的内容。

以及结合具体业务情况，其他能拿到的信息。

（2）从内容的角度，他们的目地是获取大批、多样、优质的内容，从这三个层次也能采取多方面的措施：

1）大批

搭建社区生态，利用鼓励措施增大用户生产内容的量级。

2）多样

透过内容运营，鼓励用户生产多类别UGC内容。

为用户展现的内容不局限于兴趣相匹配，还能向用户推送：平台热门信息、猜测喜欢信息等，推送内容多样化。

3）优质

吸引网红、明星等KOL入驻，增加内容的质量。

聚润主要以相片内容为基础形式，可内置配乐、滤镜、贴纸等美化功能，提高UGC内容质量。

输入

省略“逻辑次序”该些不谈，来谈谈思路的最后一步，即输入三个用户令人满意的Feed流结论。

怎样判断用户是否令人满意呢？

这就涉及到Feed流效果评估结论的问题。

三个基本原则是，要想评估结论Feed流展现效果好不好，是要透过各方面展开打分，从而得出该Feed流在用户心中的“喜爱度”。

打分规则能粗略从三个角度来考虑：其一次序，用户喜爱的内容排在越靠前，则说明该Feed流效果越好。二从内容本身来看，用户喜爱的内容出现的越多，则说明Feed流分数越高、效果越好。

细化到具体的评估结论分项，能从以下层次考虑：

前n个点击量：例如考虑前10个内容中，用户点击了几个内容。透过次序占比的值，来评估结论效果

点击量：这是最直观的数据。用户点击该Feed流的内容越多，说明用户喜爱度越高

停留时长：用户在Feed流的内容中停留时间越长，说明用户对该Feed流越感兴趣

活跃度：用户点赞、评论、转发等行为

三、feed流的优化思路

透过以上关键步骤，他们初步造成了三个Feed流。然而就像一句古话，“上线不是结束，而是新的开始”，造成Feed流之后的过程，是不断优化迭代的血泪史了。

接下去，以聚润为实例，咱们谈谈聚润Feed流存有的问题是什么？以及基于那个问题，怎样对Feed流展开优化。

作为聚润的忠实用户，我使用聚润时遇到最大的问题，即是内容的同质化。

一方面是正常内容的同质化：

从内容生产的层次而言，正常用户由于跟风、模仿等原因，发布的内容越来越趋于相似

从内容接受的层次而言，每天推送的内容没什么新鲜感，仅是推送最近、过去感兴趣的内容

另一方面是不正常的同质化：例如某些软广，发布了大批相似的内容。

聚润是内容平台，内容的同质化很或许会极大降低内容质量，轻则流失部份用户，重则降低产品的核心竞争力。因此，对聚润而言，同质化问题，需要被排在较高的优先级去考虑。

为的是解决内容同质化问题，他们能从内容本身出发，从“内容重复度”的层次为将内容粗略归类，进而思索不同类型的解决方案：

方案一：反作弊限制高重复度内容

简单而言，对疑似广告的行为，需要对内容展开识别和处理。

从识别的角度，能从以下分项来判断内容是否是广告行为，对单个内容的“广告疑似度”展开打分：

内容重复度极高

重复篇数较多

发布重复内容的IP段相似

其他数据分项异常（点赞量、留言量短期快速增加）

从处理的角度，由于聚润是三个内容社区，简单粗暴的删除内容有可能引起误伤，或是损害内容生态。

我认为处理方式能从“降低优先级”的角度考虑：根据单个内容的“广告内容疑似度”，来适当降低广告内容在首页Feed流及搜索中的次序。

若该内容被判断为大概率属于广告，则优先级则会降低，甚至完全不展现给用户。透过这种的方法，对高重复度内容展开限制。

方案二：内容运营鼓励多样化内容生产

对跟风、模仿发布相似内容的用户，他们可能是出于两种心态：其一不知道要发布什么内容，二是想透过跟风模仿来获得归属感、认同感。

基于那个背景，他们能透过在内容发布页增加文字提示的运营方式，来鼓励用户发布多样化的内容。例如以下提示，适当引导用户发布的内容：

美食类：晚上好，晒晒你的丰富大餐吧

健身类：说说你最近的瘦身成果吧，听说80%在聚润晒健身计划的人都瘦了哦

……

一方面，从用户角度而言，结合场景的提示语拉近了用户与内容社区的距离，适当的引导能解决用户发布内容时“不知道选取什么主题”的问题。

另一方面，从公司角度而言，也能透过实时监控与调整，来完善社区内容的多种类。具体而言，当遇到“美食类内容生产较少”的问题，能透过增加美食类引导语比例，来促进社区内容的种类完整性。

方案三：精准推送思路与多样化推送思路的平衡

Feed流的最后目地是“找寻出用户喜欢的内容”，为的是达至那个目地，三个有效的途径是展开用户与内容的“精准相匹配”，透过过往信息来判断用户的兴趣，即精准推送思路。

但实际上，用户对“自己喜欢的内容”的界定是比较模糊的。有时候，就连用户自己也无法精确描述自己喜欢的是什么，仅局限于对过去信息来判断用户兴趣，会忽略掉用户未来、有可能兴趣。因此，就会出现所推荐内容同质化的问题。

因此，除所推荐精准预测的内容外，也应当展开多样化内容的推送。在展开内容相匹配时，为用户展现的内容不局限于兴趣相匹配，还能向用户推送：平台热门信息、猜测喜欢信息等，推送内容多样化

面试是他们向面试官输入和表现自己的过程，不断面试被问到新的问题，就能透过在复盘的阶段主动查询资料和深度思索来进一步了解。

好啦!今天的内容就介绍完啦，谢谢大家的观看，以上是小编分享的全部内容了，想了解更多关于聚润运营的内容就关注他们茂鸿吧。