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一、什(shen)么是feed流(liu)

Feed流的(de)準確定義一直存在(zai)爭議(yi)。簡(jian)單(dan)來說，Feed流是持續(xu)更新并呈現(xian)給用(yong)戶內容(rong)的(de)信息(xi)流，它存在(zai)于各(ge)種各(ge)樣(yang)的(de)APP，字節跳動的(de)抖音便是以Feed流起家的(de)。

小(xiao)紅書(shu)的Feed流如(ru)下圖：

通過(guo)圖(tu)片(pian)大家應該(gai)對Feed流是什(shen)么(me)有了大致的(de)(de)認知，接下來說說我理解的(de)(de)Feed流：Feed流的(de)(de)核心(xin)是“個性化推薦”，它(ta)的(de)(de)兩個主體(ti)是內(nei)容和用(yong)戶(hu)，是用(yong)戶(hu)與內(nei)容的(de)(de)匹配(pei)，“信息找人(ren)”的(de)(de)展現方式。

總的來(lai)說，給Feed流產(chan)品下一個定義，則(ze)是：通(tong)過一定的策略(lve)，從大量內容中(zhong)篩選出部(bu)分內容，經過排序后展現給用戶。

二、Feed流(liu)的生(sheng)命周期：從(cong)產生(sheng)到效果(guo)評(ping)估(gu)

Feed流(liu)是(shi)用戶與內容(rong)(rong)的(de)匹配(pei)，目(mu)的(de)是(shi)從大量內容(rong)(rong)中找到用戶最(zui)喜歡的(de)內容(rong)(rong)。那么(me)，這是(shi)通過什(shen)么(me)樣的(de)策略來(lai)產生的(de)，又該如何(he)優化呢(ni)？接(jie)下(xia)來(lai)聊(liao)聊(liao)Feed流(liu)從產生到優化的(de)全過程(cheng)。

Feed流的(de)(de)(de)產生，遵循著策略制定的(de)(de)(de)四(si)步驟(zou)：問題（目的(de)(de)(de)）、輸入、計算(suan)、輸出。具體來說，是一(yi)個這樣的(de)(de)(de)過(guo)程：

為(wei)了(le)達(da)到“給(gei)用戶展現感興趣內容(rong)”的目的，輸入一系列(lie)指標，進行邏輯(ji)計算，最終輸出一個用戶滿意的Feed流結果。

除了“邏輯計算(suan)”這部分(fen)通常由(you)RD（開發同學）來(lai)實現(xian)之外，其它的(de)步(bu)驟都是策略(lve)產品經理需要去考慮(lv)并完(wan)成的(de)。

接下來(lai)，我也會(hui)按照(zhao)策略制定的(de)四步驟，逐步聊聊Feed流是(shi)如何產生的(de)。

目的

很顯然(ran)，Feed流的目的是，要大量內容中找到用(yong)戶(hu)最喜歡(huan)的內容。

輸入(ru)

如何(he)尋(xun)找到需要輸入的指(zhi)標呢？

對于這(zhe)個問題(ti)，我們可以從(cong)匹配的雙(shuang)方，也就(jiu)是(shi)用戶和內容(rong)，這(zhe)兩(liang)個維度來拆(chai)解問題(ti)來思考。

從用戶的(de)角度來說，我(wo)們(men)需要通過獲取盡可能多的(de)數據，構建用戶畫像(xiang)，從而了(le)解用戶是(shi)個(ge)什么樣的(de)人(ren)。

從內(nei)容的(de)角度來說，我(wo)們(men)(men)需要獲取(qu)大量、多(duo)樣、優質的(de)內(nei)容，有足夠的(de)內(nei)容推給他。通過這一(yi)系列的(de)動作(zuo)，我(wo)們(men)(men)就(jiu)可(ke)以知道，要把什(shen)么樣的(de)內(nei)容推給他。

細化到具體指標，可以從以下維度來考慮：

（1）從(cong)用(yong)戶(hu)角度(du)，我們(men)的(de)目的(de)是多維度(du)尋找(zhao)用(yong)戶(hu)興趣，從(cong)以下指標考慮：

1）人口(kou)屬性

從(cong)性(xing)別、年齡等維度(du)考慮(lv)：基(ji)于性(xing)別與年齡的應用較為簡單，思想有點像數學中的“聚類(lei)算法”：檢測到(dao)用戶是女性(xing)，會更多地推送女性(xing)喜歡(huan)的內容，而“女生喜歡(huan)的內容”又是基(ji)于其它(ta)女性(xing)用戶的數據得到(dao)的。

基于LBS定位：可以從(cong)兩個維度考慮：

一是簡(jian)單地基于地理(li)位置的(de)內容(rong)推送，用戶(hu)在北京(jing)海淀(dian)區，則會向他推送北京(jing)海淀(dian)區相關(guan)的(de)內容(rong)；

二(er)(er)是結合地理(li)位置(zhi)進(jin)行城(cheng)市層級劃分，例如(ru)北上(shang)廣、一線城(cheng)市、二(er)(er)線城(cheng)市等，檢測到用(yong)戶(hu)處于二(er)(er)線城(cheng)市，則向他(ta)推送二(er)(er)線城(cheng)市用(yong)戶(hu)喜歡的內容。

2）過往行為

過(guo)往搜索行為：用(yong)戶之前有搜索過(guo)“美食”，則(ze)接下來會推送美食相(xiang)關的內容。

過往點擊行(xing)為：用戶(hu)在(zai)Feed流中(zhong)點擊“科(ke)技”相關內容，側面說明用戶(hu)對(dui)科(ke)技更(geng)感興趣(qu)，因此(ci)更(geng)多地向(xiang)用戶(hu)推送科(ke)技的內容。

3）其(qi)它可(ke)獲取信息

例(li)如手機型號信(xin)息，若用(yong)戶使用(yong)的是iPhone，可判斷用(yong)戶對iPhone相關內(nei)容(rong)可能(neng)會感興(xing)趣(qu)，從而向(xiang)用(yong)戶推送(song)iPhone相關的內(nei)容(rong)。

以(yi)及(ji)結(jie)合具體(ti)業務情(qing)況，其它可(ke)以(yi)拿(na)到的信息(xi)。

（2）從內容(rong)的(de)(de)角度(du)，我們的(de)(de)目的(de)(de)是獲取大量、多(duo)樣(yang)、優質的(de)(de)內容(rong)，從這三(san)個維(wei)度(du)也(ye)可(ke)以采取多(duo)方面(mian)的(de)(de)措施(shi)：

1）大量(liang)

搭建社區(qu)生態，利用鼓勵(li)措施增大用戶生產(chan)內容的量(liang)級。

2）多樣

通過內容(rong)運營，鼓勵(li)用(yong)戶生產多類別(bie)UGC內容(rong)。

為用戶展(zhan)現的內(nei)容(rong)不局限于興趣匹配，還可以向用戶推送：平(ping)臺熱門信(xin)息、猜測喜(xi)歡信(xin)息等(deng)，推送內(nei)容(rong)多樣化。

3）優質

吸引網紅、明星等KOL入駐，增加內容的質量。

小紅書主要(yao)以圖片內(nei)容(rong)為基礎(chu)形式，可內(nei)置配樂、濾鏡(jing)、貼紙等美化(hua)功能(neng)，提(ti)高UGC內(nei)容(rong)質量。

輸出

省略(lve)“邏輯(ji)計算”這部分(fen)不談，來聊(liao)聊(liao)策略(lve)的最后一步，即輸出一個(ge)用戶滿意的Feed流結果。

如何判(pan)斷用戶是(shi)否滿(man)意呢？

這就涉及到Feed流效果評(ping)估的問題。

一個(ge)基本(ben)原則(ze)是，要想評估(gu)Feed流展(zhan)現效果(guo)好不好，就是要通過各方(fang)面進行打分，從(cong)而(er)得出該(gai)Feed流在用戶心(xin)中的“喜愛(ai)度”。

打分(fen)(fen)規則(ze)可以(yi)粗略(lve)從兩個角度(du)來考慮：一是排序，用(yong)戶喜愛(ai)的(de)(de)內容排在越(yue)(yue)靠前，則(ze)說明該Feed流效果越(yue)(yue)好。二是從內容本身來看，用(yong)戶喜愛(ai)的(de)(de)內容出現的(de)(de)越(yue)(yue)多，則(ze)說明Feed流分(fen)(fen)數(shu)越(yue)(yue)高、效果越(yue)(yue)好。

細化到具體(ti)的評估指(zhi)標，可(ke)以從以下維度考慮：

前n個(ge)點擊量：例如(ru)考慮(lv)前10個(ge)內(nei)(nei)容(rong)中，用戶(hu)點擊了幾個(ge)內(nei)(nei)容(rong)。通過計算占比的值，來(lai)評估效果

點擊(ji)(ji)量：這(zhe)是(shi)最直觀的數據。用(yong)戶(hu)點擊(ji)(ji)該Feed流的內容越多(duo)，說明用(yong)戶(hu)喜愛度越高

停留時(shi)長：用戶在Feed流的(de)內(nei)容中停留時(shi)間越長，說明用戶對該(gai)Feed流越感(gan)興趣

活躍(yue)度：用戶點贊、評論、轉(zhuan)發等(deng)行(xing)為

三、feed流的優化策略

通過以上步驟，我(wo)們初步產(chan)生(sheng)了一個Feed流。然而就像一句古(gu)話，“上線不是(shi)結(jie)束，而是(shi)新(xin)的(de)(de)開始”，產(chan)生(sheng)Feed流之后(hou)的(de)(de)過程，就是(shi)不斷優化(hua)迭代(dai)的(de)(de)血(xue)淚史了。

接下來(lai)，以小(xiao)紅(hong)書為實(shi)例，咱們聊聊小(xiao)紅(hong)書Feed流存在(zai)的問題(ti)是什么？以及基于這個問題(ti)，如何對Feed流進行優化。

作為小(xiao)紅書的(de)忠(zhong)實用戶，我使(shi)用小(xiao)紅書時(shi)遇到最大(da)的(de)問題(ti)，便是(shi)內容的(de)同質化。

一方面是正常內容的同(tong)質化：

從內容生產的維度(du)來(lai)說，正(zheng)常用(yong)戶由于跟風、模仿等原因，發布的內容越來(lai)越趨(qu)于相似(si)

從內容接受的維度來說，每天推送(song)的內容沒什(shen)么(me)新(xin)鮮感(gan)，僅是推送(song)最近、過(guo)去感(gan)興趣的內容

另(ling)一方面是(shi)不正常的同質化：例(li)如某些軟廣，發布了(le)大量相似的內容。

小紅(hong)(hong)書是內容(rong)平臺(tai)，內容(rong)的同質化(hua)很顯然會極(ji)大(da)降低內容(rong)質量，輕則流(liu)失部分用戶，重則降低產品的核(he)心競(jing)爭力。因此，對小紅(hong)(hong)書來說，同質化(hua)問題，需(xu)要被(bei)排(pai)在較高的優先級(ji)去考慮。

為(wei)了解(jie)決(jue)內(nei)容同(tong)質(zhi)化問題，我們可以從內(nei)容本(ben)身出發，從“內(nei)容重復度(du)”的維度(du)為(wei)將內(nei)容粗略歸類(lei)，進(jin)而(er)思(si)考(kao)不同(tong)類(lei)型的解(jie)決(jue)方案：

方案一：反(fan)作弊限制高重復度內容(rong)

簡單來說(shuo)，對于疑似廣告(gao)的行為，需要對內容(rong)進(jin)行識別和處理。

從識別的角度，可以從以下指標來判斷內容是否(fou)是廣(guang)告行為，對單個內容的“廣(guang)告疑似度”進行打(da)分(fen)：

內容重復度(du)極高

重復篇數較多

發布重復內容的IP段相似

其它數據(ju)指標異常(chang)（點贊量、留言量短期快速(su)增加）

從處理的(de)角(jiao)度，由于小(xiao)紅書是一個內容(rong)社(she)區，簡單粗暴的(de)刪除內容(rong)有可能引起誤(wu)傷，或(huo)是損害內容(rong)生態。

我認為(wei)處(chu)理方式可(ke)以從“降低(di)優先級(ji)”的(de)(de)角度考慮(lv)：根據單(dan)個(ge)內(nei)容的(de)(de)“廣告(gao)內(nei)容疑似度”，來適當降低(di)廣告(gao)內(nei)容在首頁(ye)Feed流及搜(sou)索中的(de)(de)排序。

若該內容被判(pan)斷為大概率(lv)屬于廣告，則(ze)優(you)先級則(ze)會降(jiang)低，甚至完全不(bu)展現(xian)給用戶。通過這樣的方法，對高(gao)重復度(du)內容進行限制。

方(fang)案(an)二：內容運營鼓勵多樣化(hua)內容生產

對于跟風(feng)、模(mo)仿(fang)發布相似內容的用戶，他們可能(neng)是(shi)出(chu)于兩種(zhong)心態：一是(shi)不知道要發布什么內容，二是(shi)想通過跟風(feng)模(mo)仿(fang)來(lai)獲得歸屬感、認同(tong)感。

基于這個背景，我們可(ke)以通過(guo)在內(nei)容發(fa)布(bu)(bu)頁增加文字提示的運營方式(shi)，來鼓勵用戶(hu)發(fa)布(bu)(bu)多樣化的內(nei)容。例如以下提示，適(shi)當(dang)引導用戶(hu)發(fa)布(bu)(bu)的內(nei)容：

美食類(lei)：晚上好，曬(shai)(shai)曬(shai)(shai)你的豐富大餐吧

健(jian)身(shen)(shen)類(lei)：說說你最(zui)近的(de)瘦身(shen)(shen)成果(guo)吧，聽(ting)說80%在小紅書曬健(jian)身(shen)(shen)計劃的(de)人都瘦了(le)哦

……

一方面，從用戶角度來說，結合場景(jing)的(de)提示(shi)語(yu)拉近了用戶與內容社區(qu)的(de)距離(li)，適當(dang)的(de)引導可以解決(jue)用戶發布內容時“不知道選(xuan)取什么主題”的(de)問題。

另一方面，從公司角度來說，也(ye)可(ke)以(yi)通過實(shi)時監控與調整，來完善(shan)社(she)區(qu)(qu)內(nei)(nei)容(rong)的多種類。具(ju)體來說，當遇到“美食(shi)(shi)類內(nei)(nei)容(rong)生產較少”的問題，可(ke)以(yi)通過增加(jia)美食(shi)(shi)類引導語比例，來促進社(she)區(qu)(qu)內(nei)(nei)容(rong)的種類完整性。

方案三：精準推送(song)策(ce)略與多樣(yang)化推送(song)策(ce)略的平衡

Feed流的(de)最終目的(de)是(shi)“尋(xun)找到(dao)用戶喜歡的(de)內容”，為了達到(dao)這個目的(de)，一個有效的(de)途(tu)徑是(shi)進行用戶與(yu)內容的(de)“精準(zhun)匹配”，通過過往(wang)信息來判斷用戶的(de)興趣，即精準(zhun)推送(song)策略。

但(dan)實際上，用戶對“自(zi)己(ji)喜歡(huan)的(de)內容(rong)”的(de)界定是比較模糊的(de)。有時(shi)候，就連用戶自(zi)己(ji)也(ye)無法準確(que)描(miao)述自(zi)己(ji)喜歡(huan)的(de)是什(shen)么，僅局限于對過(guo)去信息來判斷(duan)用戶興趣，會忽略(lve)掉用戶未來、有可能(neng)興趣。因此(ci)，就會出(chu)現推薦內容(rong)同質化的(de)問題。

因此，除(chu)了推(tui)(tui)薦精準預測的內(nei)容外(wai)，也應當進(jin)行(xing)多樣化內(nei)容的推(tui)(tui)送(song)。在進(jin)行(xing)內(nei)容匹(pi)配時，為用戶(hu)展現的內(nei)容不局限于興(xing)趣匹(pi)配，還(huan)可以向(xiang)用戶(hu)推(tui)(tui)送(song)：平臺熱門信息、猜測喜歡信息等，推(tui)(tui)送(song)內(nei)容多樣化

面試是我們向面試官輸出和表現自己的過程，不斷面試被問到新的問題，就可以通過在復盤(pan)的階段主動查(cha)詢資(zi)料和深度(du)思(si)考(kao)來進一步了(le)解。

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