產品功能解讀:為什麼Facebook和新浪微博都選擇智能FEED?

ADVERTISEMENT

本文作者insomnia,網易LOFTER產品經理,公眾號:inso產品。

Feed 智能排序,能夠很好的減少用戶的信息過載問題,並且幫助企業實現商業化,已漸漸被證明為內容型軟件的最佳呈現方式。

眾所周知,新浪微博的首頁動態流不像微信朋友圈是按照時間順序排列的,而是按照一種所謂的“智能排序”的方式。這種違背了用戶習慣的排序方式其實一直在被大家吐槽,但卻被Facebook、微博等各大社交網絡前仆後繼地起用,這是為什麼呢?

一、為什麼要做智能FEED?

1、什麼是FEED

FEED最早是指RSS訂閱中用來接收該信息來源更新的接口,後來就指代站點用來和其他站點之間共享內容的一種簡易方式(也叫聚合內容),其本質其實是一種站內推送,通常被用於新聞和其他按順序排列的網站。例如:Blog。

到後來社交媒體盛行之後,FEED幾乎成為了所有社交媒體的標配。因為其交互簡單,用戶上手容易,後端信息配置靈活,又契合移動設備單屏操作的特點,已經被證明為內容型軟件的最佳呈現方式(甚至連支付寶在其上個大版本更新中都把首頁改成了FEED)。

2、FEED的重要性

FEED的本質是信息分發的一種方式,所以稱其為內容型產品的兩大命脈之一(內容生產+內容分發)。同時因為FEED通常出現在產品的第一屏,大家知道,對於大部分APP而言,首屏流量幾乎占了全站的90%以上,而其餘幾屏其實是不怎麼被關注的。所以與其大費精力對其餘屏幕的功能迭代更新,不如小小優化一下首頁的FEED流算法,帶來的收益反而高的多。

3、原來的按時間排序的方式有何問題?

首先總結用戶需求:

信息分發效率低下,發布者無法獲得更多瀏覽,內容消費者依賴主動尋找內容,進而導致社區互動不足;

ADVERTISEMENT

信息過載,當一個用戶關注過多其它用戶時,其每天使用微博的時間里無法看完所有更新的內容,所以會錯過很多有價值的內容;

信息垃圾,我們會關注很多企業、網紅的賬號,這些賬號一天發數十條消息,把我們真實好友發布的內容都衝散了,這個必須要限制;

中心化現象嚴重,大部分用戶都缺乏主動探索的動力,那麼如果都按照好友轉載的大號來關注,很快流量都會中心化集中到少數營銷號;

再總結下產品方的需求:

主要是從商業角度出發,將 Feed 排序交給上帝的做法,非常不利於商業化,營銷號可以使用很多伎倆吸引用戶關注,然後肆無忌憚發廣告,即一干營銷號賺得盆滿缽滿,而平台方得不到半點好處。

如果看明白這些,你就明白了當前微信朋友圈為什麼不需要使用智能FEED,因為首先它是個封閉的熟人圈子,本身消息質量少而精,不會出現營銷號和中心化,不需要擔心信息流通問題;同時大家花在朋友圈的時間非常多,不必擔心內容過載的問題。但是我相信隨著用戶的增加,信息越來越冗雜,即便是微信也遲早會加入算法來幫助用戶輔助篩選內容的。

二、怎麼做智能FEED

既然原來的自然FEED流存在諸多問題,那麼我們怎麼優化呢?

1、優化策略

核心思路很簡單,就是把有價值的內容權重提高,把低價值甚至垃圾內容權重降低。那如何判斷一條信息的價值呢?可以拿Facebook早期的EdgeRank為例介紹:

EdgeRank 主要有三個因素在起作用:

ADVERTISEMENT

親密度(Affinity Score)

生產成本(Edge Weight)

新鮮程度(Time Decay)

分別解釋一下:

親密度的量化就是考慮該信息的來源者和你之間交流是否頻繁密切。例如你女朋友發的一條狀態肯定比某個不太熟的同學發的要重要。

生產成本指產生一條新鮮事的成本,成本越高權重越大。例如好友發布了9張圖片的成本比起發了9個字成本高,前者就會被優先推薦;又例如發布的成本遠高於點讚,所以原創內容的優先級高於因為好友點讚而被你獲知的消息。

新鮮度最好理解,就是越近發生的事越容易被推薦,一般都是用一個指數衰減函數來量化動態的新舊程度。

三個分數,最終用相乘的方式共同作用於每一條新鮮事的分數,用於排序和篩選。

大家可以看出來,EdgeRank算法隻考慮了社交因素,而沒有考慮內容本身是否對用戶有吸引力。因此後續Facebook引入機器學習,通過圖像識別、語義分析等去預估新鮮事的質量,同時引入更多判斷維度,例如閱讀時長、視頻內容、用戶反饋等,去綜合判斷一條消息的權重。同時,FB 嚴格限制商業廣告和普通用戶的觸達,網紅營銷號的消息曝光率從2016年的16%降低到2014年的6%。

總結一下:

智能FEED讓用戶在使用應用的有限時間內閱讀到最感興趣的內容,從而提高用戶的粘性

不按時間線排序,可以更自由安排廣告的插入。這也是Facebook上廣告大賣的原因

ADVERTISEMENT

自由控製內容,人為干預削減社區內的不利內容(如段子、雞湯、微商)。

得益於此,Facebook多年來一直保持高速增長,社區氛圍沒有崩壞。而隔壁堅持時間信息流的Twitter早已增長乏力。

2、微博的策略

微博大體上借鑒了Facebook的算法思路,主要也是基於LR算法(協同過濾)來做的。但是做了以下創新:

微博發現用戶錯過的90+%信息中,隻有部分內容是對用戶具有極高價值且不容錯過的,所以這里無需對未讀Feed全排序,隻需要將最高價值的信息找出來並推薦給用戶,其它的Feed仍按正常時間序排列。這樣做一方面可以讓Feed流整體上符合Timeline的排序,用戶感覺自然流暢;另一方面,與用戶對最高價值的信息認知上比較接近,算法效果比較理想。

推出了“未讀池”功能,即你關注的用戶發布的內容,隻要是你還沒看到過的都會進入未讀池。當你刷新FEED的時候,會按照算法權重高低每次取出15~30條。未讀池功能很好地解決了“有價值的內容沒有被看到”和“無聊的時候沒內容可以看”兩大難題,是一個不錯的點子。然而,因為未讀池里內容的時間限制為3天,導致用戶習慣性去刷新看看朋友有沒有發布新消息的時候,卻刷出了3天前的消息,從而引來了一些罵聲。

三、總結和風控

智能FEED對於普通用戶而言,可以幫助其提升閱讀效率,第一時間看到感興趣的內容,剔除沒營養的垃圾信息,無論是關注太少沒內容可看還是關注太多內容泛濫的用戶,都能獲得一個更佳的閱讀體驗。對於平台而言,可以提升用戶的活躍度、互動率、留存率,同時控製社區氛圍的質量,最重要的是為商業變現做好了鋪墊(大幅降低網紅、營銷號的內容曝光,迫使企業必須使用平台自身的廣告服務)。

但是,智能FEED帶來的一系列負面影響,包括:

將用戶的操作行為公布給其所有粉絲,損害了用戶隱私,讓用戶不敢隨意點讚

混亂的時間線,讓用戶在看好友動態的時候一頭霧水

普通用戶主動發布的部分正常內容(如長圖、轉發等)也會被降權

這些問題雖然遠不及智能FEED帶來的好處,但是長此以往會給社區帶來不佳的口碑,而口碑的損害可不是一朝一夕可以挽回的,因此一定要慎重處理,盡量做好每一個細節,才能讓智能FEED發揮出最大的價值。

本文由人人都是產品經理社區作者@insomnia 原創發布。未經許可,不得轉載。

ADVERTISEMENT