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沒數(shù)據積累和用戶畫像,我是這么做頭條產品的……

微信公眾平臺編輯:微號推 0
本來默默劃船,在交流會上談個性化推薦都不惹人注意的今日頭條,毫無置疑現(xiàn)在已經被整個BAT圍剿,內容領域的企業(yè)不自覺把今日頭條當做競爭對手,非內容領域的互聯(lián)網公司也都想來分一杯內容的羹,一夜間,互聯(lián)網遍地都是feed流,不談內容推薦算法都不好意思上桌了。
 
筆者有幸從0到1規(guī)劃頭條產品,想把自己的實操經驗分享出來,如果對感興趣的朋友有幫助自然開心,更希望得到業(yè)界大佬的批評和指正,畢竟一個人摸索前進,還是很危險的。
 
1.明確定位
 
經常使用閱讀產品很大的感受是大平臺很容易出現(xiàn)資訊沒深度,垂直的內容資訊只在某幾個如科技,互聯(lián)網等幾個領域做的還不錯,我當時的設想是有沒有可能做行業(yè)內深度資訊,尤其是一開始切入那些并未互聯(lián)網化過深的行業(yè),通過一個行業(yè)的試點,形成行業(yè)頭條,在沉淀優(yōu)質行業(yè)知識的同時,以最低成本去復制到其他行業(yè)。
 
思考了挺久之后開始和老板匯報了,省去10000字具體說服過程,最終同意了,因為團隊某公司與一個傳統(tǒng)行業(yè)A有交集,所以一開始的切入行業(yè)就是行業(yè)A了,下面開始具體執(zhí)行了,看著一共10多個技術人員,我陷入了深思……
 
劣勢簡直不要太明顯:
 
  • 沒有數(shù)據積累;
  • 沒有用戶畫像;

 
  • 團隊沒人從事過行業(yè)A。
 
我要開始作死地做頭條產品了……
 
2. 頭條產品整體設計
 
我開始從三個層面去搭建產品,底層類型標簽層,中層數(shù)據抓取分析層,頂層業(yè)務應用層。
 
底層類型標簽層
 
底層根據具體行業(yè)進行梳理,本來這個過程應該產品和具體行業(yè)從業(yè)人員配合梳理,但是礙于資源有限,那就我來吧,肯定不足夠詳盡,但是一開始可以先跑起來。
 
底層類型標簽層分為類型和標簽,類型有層級性,數(shù)據庫預留到7級,實際梳理到3級就差不多了,如行業(yè)A,A公司是一個一級類型,A行業(yè)制造公司是二級分類,具體制造公司名稱是3級類型,每個類型獨立建表,每個表里關聯(lián)海量標簽到類型上,如行業(yè)A技術這個類型里我們找到行業(yè)A技術術語詞典,刪選后就作為標簽關聯(lián)到A技術這個類型下面,類型數(shù)最后梳理了600多,標簽數(shù)量有10萬多,數(shù)據庫預留狀態(tài)位,可以視情況進行啟用關閉。
 
中層數(shù)據抓取分析層
 
數(shù)據抓取分析層分為爬蟲部署,內容來源處理,數(shù)據歸類。
 
1、爬蟲部署
 
我以一個技術外行的角度把爬蟲分為兩類,一類是不定向爬蟲,都是一個個單獨網站,這種技術消耗較大,需挨個處理,如各個A行業(yè)公司的官網新聞中心和行業(yè)A平臺網站,需單獨處理,另一類定向爬蟲,主要是有搜索功能的大資訊平臺,如今日頭條等,代碼可復用,寫好之后我直接建了一張表,專門放搜索爬蟲的關鍵詞,一堆關鍵詞一套代碼就可以實現(xiàn),輸入進去就把含有這些關鍵詞的新聞抓取出來了,現(xiàn)在這張表關鍵詞也有700多了,爬取來的內容量實在太大,建議用mongedb處理。
 
2、內容來源處理
 
數(shù)據過來后先進行來源梳理,劃分優(yōu)質來源和垃圾來源,提升優(yōu)質來源內容的權重,優(yōu)質來源主要是各公司官網,垃圾來源是指對具體行業(yè)而言,大量無意義的內容來自同一個來源,那么將他認定為垃圾來源,比如一個叫xx說車的來源在建筑行業(yè)被認定為垃圾來源,但是將來復制到汽車這個領域的時候,就不再是垃圾來源了,垃圾來源是一個長期的活,現(xiàn)在大概700多了,大部分垃圾來源是今日頭條的頭條號。
 
3、數(shù)據歸類
 
過濾完垃圾源之后,就開始數(shù)據歸類了,本質上是將新聞內容歸到我們建立的一個個類型上,因為做行業(yè)資訊,希望一開始數(shù)據準度較高,我當時想了兩種方案,第一種是將類型根據自己關聯(lián)的海量標簽按權重建立一個個模型,所有抓取來的文章做全文的分詞處理,大量文章統(tǒng)計詞頻,每篇文章所有分詞就有一個總的頻率值,和類型模型比對,取相關性較高的,另一種就是把類型下面所屬的標簽和所有篩選過垃圾源的文章比對,含有標簽的文章歸到所屬類型下面,含有同一類型標簽越多,說明該文章相關性越高,為了快速上線就用第二種方案,但是相對,精度就差了一些,當然隨著人工的介入,篩出一系列垃圾源,類型和標簽維護工作的持續(xù),內容準度好了一些。
 
頂層業(yè)務應用層
 
業(yè)務展現(xiàn)層主要是梳理目標用戶感興趣的關鍵詞,將這些關鍵詞關聯(lián)到類型標簽層的類型,這樣,用戶訂閱關鍵詞之后就可以看到這個關鍵詞所屬的內容,前臺現(xiàn)在以及上線2個產品,一個訂閱平臺,行業(yè)頭條,與之配套的是后臺管理中心。
 
1、訂閱平臺
 
訂閱平臺半封閉,面向行業(yè)A企業(yè)用戶和行業(yè)A自媒體從業(yè)者,釋放出他們感興趣的關鍵詞,內容準度更高,企業(yè)用戶訂閱關鍵詞,可以看到相關的資訊,看到平臺具有的能力后,有欲望定制更多關鍵詞,后臺審核后繼續(xù)部署爬蟲,推送數(shù)據給用戶,同時記錄用戶的所有行為數(shù)據。
 
2、行業(yè)頭條
 
行業(yè)頭條完全開放,面向準行業(yè)從業(yè)者以及泛行業(yè)愛好者,釋放出更多關鍵詞,但是較訂閱平臺,內容質量稍差,但是目標用戶較廣,所以寄希望記錄用戶的所有行為數(shù)據(如評論,閱讀量,換一批事件,關注關鍵詞等),得到用戶反饋,建立用戶畫像,以達到根據不同用戶畫像推薦關鍵詞的效果,為真正的推薦做準備。
 
3、后臺管理中心
 
含有新聞管理,來源管理(優(yōu)質來源,垃圾來源),類型/標簽管理,用戶行為管理,推送管理,關鍵詞審核排期管理,評論搜索管理等,具體就不再詳述了,有機會再詳細介紹,簡單的把產品框架梳理了一張圖,和上面的論述結合起來,可能更方便理解。


3. 致同行
 
不要動不動就要再造個今日頭條,如果你的體驗和算法做不到比他強百分之五十以上,正面硬剛基本沒戲,找準自己的切入點,認清自己的優(yōu)勢;
 
內容推薦從來都很危險,如果用戶不需要的時候推薦,除非做到讓用戶驚喜,否則就是減分,用戶一定要用的產品,用戶只能忍著,可有可無的產品,極有可能被用戶卸載,這點做公眾號的朋友肯定深有感觸,每次推送內容都怕掉粉。
 
因為對搜索一直比較有興趣,所以簡單闡述一下自己對輸入法產品想做內容的建議吧。
 
用戶有自己了解資訊的需求:
 
  • 主動獲取:RSS抓?。╣oogle訂閱),關注/訂閱(即刻)
 
  • 被動獲?。浩脚_推薦(傳統(tǒng)門戶,新聞網站),垂直類媒體資訊(36K,虎嗅等,最近馮大輝的readhub),個性化推薦(頭條,一點資訊)
這一類需求競爭極其大,還有一類是基于特定場景下,對資訊的了解訴求。
 
比如找工作時,想了解某家公司;吃飯時,想了解附近餐館的情況。
 
這一類訴求特別長尾,目前多是怎么被滿足的呢?
 
主動搜索,到百度,知乎等平臺搜索,但得到想要的資訊路徑很長,比如你和朋友吃飯,你想知道附近有哪些好館子,搜到的代價就就極高這種場景大量發(fā)生在哪里?聊天和查詢的時候!這正是我覺得輸入法切入資訊的機會,具體來講:
 
  • 當和別人聊天說要跳槽,談的某家公司,輸入法輸入時有個提示(如顏色變化等)能方便的推送公司的最新資訊;
  • 聊天約飯,方便推送出附近飯館和評價;
 
  • 和男朋友說要買趙麗穎同款,男朋友能方便看到這些商品的資訊;
 
這些訴求的背后數(shù)據,詞匯出現(xiàn)的頻率,輸入法公司應該有足夠的積累,大可根據詞頻做內容準備,當用戶在輸入東西的時候,給用戶一個意外的驚喜,來達到資訊推薦的目的,希望有從事輸入法這塊的朋友能給予指導吧。

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