没数据积累和用户画像,我是这么做头条产品的……

来源:Hunter 2018/11/30 阅读:4896 评论:0
分类: 产品运营 用户运营
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本文作者从0到1规划头条产品,在此想把自己的实操经验分享出来,值得一阅

没数据积累和用户画像,我是这么做头条产品的……

原作者: 小呆

来源:公众号 小呆自留地(xiaodaiziliudi)

本来默默划船,在交流会上谈个性化推荐都不惹人注意的今日头条,毫无置疑现在已经被整个BAT围剿,内容领域的企业不自觉把今日头条当做竞争对手,非内容领域的互联网公司也都想来分一杯内容的羹,一夜间,互联网遍地都是feed流,不谈内容推荐算法都不好意思上桌了。

笔者有幸从0到1规划头条产品,想把自己的实操经验分享出来,如果对感兴趣的朋友有帮助自然开心,更希望得到业界大佬的批评和指正,毕竟一个人摸索前进,还是很危险的。

1.明确定位

经常使用阅读产品很大的感受是大平台很容易出现资讯没深度,垂直的内容资讯只在某几个如科技,互联网等几个领域做的还不错,我当时的设想是有没有可能做行业内深度资讯,尤其是一开始切入那些并未互联网化过深的行业,通过一个行业的试点,形成行业头条,在沉淀优质行业知识的同时,以最低成本去复制到其他行业。

思考了挺久之后开始和老板汇报了,省去10000字具体说服过程,最终同意了,因为团队某公司与一个传统行业A有交集,所以一开始的切入行业就是行业A了,下面开始具体执行了,看着一共10多个技术人员,我陷入了深思……

劣势简直不要太明显:

没有数据积累;

没有用户画像;


团队没人从事过行业A。

我要开始作死地做头条产品了……

2. 头条产品整体设计

我开始从三个层面去搭建产品,底层类型标签层,中层数据抓取分析层,顶层业务应用层。

底层类型标签层

底层根据具体行业进行梳理,本来这个过程应该产品和具体行业从业人员配合梳理,但是碍于资源有限,那就我来吧,肯定不足够详尽,但是一开始可以先跑起来。

底层类型标签层分为类型和标签,类型有层级性,数据库预留到7级,实际梳理到3级就差不多了,如行业A,A公司是一个一级类型,A行业制造公司是二级分类,具体制造公司名称是3级类型,每个类型独立建表,每个表里关联海量标签到类型上,如行业A技术这个类型里我们找到行业A技术术语词典,删选后就作为标签关联到A技术这个类型下面,类型数最后梳理了600多,标签数量有10万多,数据库预留状态位,可以视情况进行启用关闭。

中层数据抓取分析层

数据抓取分析层分为爬虫部署,内容来源处理,数据归类。

1、爬虫部署

我以一个技术外行的角度把爬虫分为两类,一类是不定向爬虫,都是一个个单独网站,这种技术消耗较大,需挨个处理,如各个A行业公司的官网新闻中心和行业A平台网站,需单独处理,另一类定向爬虫,主要是有搜索功能的大资讯平台,如今日头条等,代码可复用,写好之后我直接建了一张表,专门放搜索爬虫的关键词,一堆关键词一套代码就可以实现,输入进去就把含有这些关键词的新闻抓取出来了,现在这张表关键词也有700多了,爬取来的内容量实在太大,建议用mongedb处理。

2、内容来源处理

数据过来后先进行来源梳理,划分优质来源和垃圾来源,提升优质来源内容的权重,优质来源主要是各公司官网,垃圾来源是指对具体行业而言,大量无意义的内容来自同一个来源,那么将他认定为垃圾来源,比如一个叫xx说车的来源在建筑行业被认定为垃圾来源,但是将来复制到汽车这个领域的时候,就不再是垃圾来源了,垃圾来源是一个长期的活,现在大概700多了,大部分垃圾来源是今日头条的头条号。

3、数据归类

过滤完垃圾源之后,就开始数据归类了,本质上是将新闻内容归到我们建立的一个个类型上,因为做行业资讯,希望一开始数据准度较高,我当时想了两种方案,第一种是将类型根据自己关联的海量标签按权重建立一个个模型,所有抓取来的文章做全文的分词处理,大量文章统计词频,每篇文章所有分词就有一个总的频率值,和类型模型比对,取相关性较高的,另一种就是把类型下面所属的标签和所有筛选过垃圾源的文章比对,含有标签的文章归到所属类型下面,含有同一类型标签越多,说明该文章相关性越高,为了快速上线就用第二种方案,但是相对,精度就差了一些,当然随着人工的介入,筛出一系列垃圾源,类型和标签维护工作的持续,内容准度好了一些。

顶层业务应用层

业务展现层主要是梳理目标用户感兴趣的关键词,将这些关键词关联到类型标签层的类型,这样,用户订阅关键词之后就可以看到这个关键词所属的内容,前台现在以及上线2个产品,一个订阅平台,行业头条,与之配套的是后台管理中心。

1、订阅平台

订阅平台半封闭,面向行业A企业用户和行业A自媒体从业者,释放出他们感兴趣的关键词,内容准度更高,企业用户订阅关键词,可以看到相关的资讯,看到平台具有的能力后,有欲望定制更多关键词,后台审核后继续部署爬虫,推送数据给用户,同时记录用户的所有行为数据。

2、行业头条

行业头条完全开放,面向准行业从业者以及泛行业爱好者,释放出更多关键词,但是较订阅平台,内容质量稍差,但是目标用户较广,所以寄希望记录用户的所有行为数据(如评论,阅读量,换一批事件,关注关键词等),得到用户反馈,建立用户画像,以达到根据不同用户画像推荐关键词的效果,为真正的推荐做准备。

3、后台管理中心

含有新闻管理,来源管理(优质来源,垃圾来源),类型/标签管理,用户行为管理,推送管理,关键词审核排期管理,评论搜索管理等,具体就不再详述了,有机会再详细介绍,简单的把产品框架梳理了一张图,和上面的论述结合起来,可能更方便理解。

没数据积累和用户画像,我是这么做头条产品的……

(注:侵权必究)

3. 致同行

不要动不动就要再造个今日头条,如果你的体验和算法做不到比他强百分之五十以上,正面硬刚基本没戏,找准自己的切入点,认清自己的优势;

内容推荐从来都很危险,如果用户不需要的时候推荐,除非做到让用户惊喜,否则就是减分,用户一定要用的产品,用户只能忍着,可有可无的产品,极有可能被用户卸载,这点做公众号的朋友肯定深有感触,每次推送内容都怕掉粉。

因为对搜索一直比较有兴趣,所以简单阐述一下自己对输入法产品想做内容的建议吧。

用户有自己了解资讯的需求:

主动获取:RSS抓取(google订阅),关注/订阅(即刻)


被动获取:平台推荐(传统门户,新闻网站),垂直类媒体资讯(36K,虎嗅等,最近冯大辉的readhub),个性化推荐(头条,一点资讯)

这一类需求竞争极其大,还有一类是基于特定场景下,对资讯的了解诉求。

比如找工作时,想了解某家公司;吃饭时,想了解附近餐馆的情况。

这一类诉求特别长尾,目前多是怎么被满足的呢?

主动搜索,到百度,知乎等平台搜索,但得到想要的资讯路径很长,比如你和朋友吃饭,你想知道附近有哪些好馆子,搜到的代价就就极高这种场景大量发生在哪里?聊天和查询的时候!这正是我觉得输入法切入资讯的机会,具体来讲:

当和别人聊天说要跳槽,谈的某家公司,输入法输入时有个提示(如颜色变化等)能方便的推送公司的最新资讯;

聊天约饭,方便推送出附近饭馆和评价;


和男朋友说要买赵丽颖同款,男朋友能方便看到这些商品的资讯;


这些诉求的背后数据,词汇出现的频率,输入法公司应该有足够的积累,大可根据词频做内容准备,当用户在输入东西的时候,给用户一个意外的惊喜,来达到资讯推荐的目的,希望有从事输入法这块的朋友能给予指导吧。

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