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小红书Feed流推广效果评估如何呢?

来源:巨宣网络 2019-10-14 17:29:01      点击:

可能很多小伙伴都和我一样没有过相关经验,看到Feed推广这个看起来很高大上的术语,一脸懵逼:这是啥?

 

因此,在分享我的答案之前,我首先会简单介绍一下Feed推广是什么。然后再以小红书为例,聊聊Feed流推广是如何评估效果、从而持续优化的。

 

一、什么是Feed流推广

 

Feed流推广的准确定义一直存在争议。简单来说,Feed流推广是持续更新并呈现给用户内容的信息流广告,它存在于各种各样的APP,字节跳动的抖音便是以Feed流推广起家的。

 

小红书的Feed流推广如下图:

 

 小红书信息流广告

 

通过图片大家应该对Feed流推广是什么有了大致的认知,接下来说说我理解的Feed流推广:Feed流推广的核心是“个性化推荐”,它的两个主体是内容和用户,是用户与内容的匹配,“信息找人”的展现方式。

 

总的来说,给Feed流推广产品下一个定义,则是:通过一定的策略,从大量内容中筛选出部分内容,经过排序后展现给用户。

 

二、Feed流推广的生命周期:从产生到效果评估

 

Feed流推广是用户与内容的匹配,目的是从大量内容中找到用户最喜欢的内容。那么,这是通过什么样的策略来产生的,又该如何优化呢?接下来聊聊Feed流推广从产生到优化的全过程。

 

Feed流推广的产生,遵循着策略制定的四步骤:问题(目的)、输入、计算、输出。具体来说,是一个这样的过程:

 

为了达到“给用户展现感兴趣内容”的目的,输入一系列指标,进行逻辑计算,最终输出一个用户满意的Feed流推广结果。

 

 信息流广告投放

 

除了“逻辑计算”这部分通常由RD(开发同学)来实现之外,其它的步骤都是策略产品经理需要去考虑并完成的。

 

接下来,我也会按照策略制定的四步骤,逐步聊聊Feed流推广是如何产生的。

 

目的

很显然,Feed流推广的目的是,要大量内容中找到用户最喜欢的内容。

 

输入

如何寻找到需要输入的指标呢?

 

对于这个问题,我们可以从匹配的双方,也就是用户和内容,这两个维度来拆解问题来思考。

 

从用户的角度来说,我们需要通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。

 

从内容的角度来说,我们需要获取大量、多样、优质的内容,有足够的内容推给他。通过这一系列的动作,我们就可以知道,要把什么样的内容推给他。

 

细化到具体指标,可以从以下维度来考虑:

 

 feed流广告

 

(1)从用户角度,我们的目的是多维度寻找用户兴趣,从以下指标考虑:

 

1)人口属性

从性别、年龄等维度考虑: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”又是基于其它女性用户的数据得到的。

 

基于LBS定位:可以从两个维度考虑:

一是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;

二是结合地理位置进行城市层级划分,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”,则接下来会推送美食相关的内容。

过往点击行为:用户在Feed流推广中点击“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)其它可获取信息

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,其它可以拿到的信息。

 

 feed流广告优化

 

(2)从内容的角度,我们的目的是获取大量、多样、优质的内容,从这三个维度也可以采取多方面的措施:

 

1)大量

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

通过内容运营,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匹配,还可以向用户推送: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。

小红书主要以图片内容为基础形式,可内置配乐、滤镜、贴纸等美化功能,提高UGC内容质量。

 

输出

省略“逻辑计算”这部分不谈,来聊聊策略的最后一步,即输出一个用户满意的Feed流推广结果。

 

如何判断用户是否满意呢?

 

这就涉及到Feed流推广效果评估的问题。

 

一个基本原则是,要想评估Feed流推广展现效果好不好,就是要通过各方面进行打分,从而得出该Feed流推广在用户心中的“喜爱度”。

 

打分规则可以粗略从两个角度来考虑:

一是排序,用户喜爱的内容排在越靠前,则说明该Feed流推广效果越好。

二是从内容本身来看,用户喜爱的内容出现的越多,则说明Feed流推广分数越高、效果越好。

 

细化到具体的评估指标,可以从以下维度考虑:

n个点击量:例如考虑前10个内容中,用户点击了几个内容。通过计算占比的值,来评估效果

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

停留时长:用户在Feed流推广的内容中停留时间越长,说明用户对该Feed流推广越感兴趣

活跃度:用户点赞、评论、转发等行为

 

三、Feed流推广的优化策略

 

通过以上步骤,我们初步产生了一个Feed流推广。然而就像一句古话,“上线不是结束,而是新的开始”,产生Feed流推广之后的过程,就是不断优化迭代的血泪史了。

 

接下来,以小红书广告为实例,咱们聊聊小红书Feed流推广存在的问题是什么?以及基于这个问题,如何对Feed流推广进行优化。

 

作为小红书的忠实用户,我使用小红书时遇到最大的问题,便是内容的同质化。

 

一方面是正常内容的同质化:

从内容生产的维度来说,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

从内容接受的维度来说,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,发布了大量相似的内容。

小红书是内容平台,内容的同质化很显然会极大降低内容质量,轻则流失部分用户,重则降低产品的核心竞争力。因此,对小红书来说,同质化问题,需要被排在较高的优先级去考虑。

为了解决内容同质化问题,我们可以从内容本身出发,从“内容重复度”的维度为将内容粗略归类,进而思考不同类型的解决方案:

 

 信息流广告投放分析

 

方案一:反作弊限制高重复度内容

 

简单来说,对于疑似广告的行为,需要对内容进行识别和处理。

 

从识别的角度,可以从以下指标来判断内容是否是广告行为,对单个内容的“广告疑似度”进行打分:

内容重复度极高

重复篇数较多

发布重复内容的IP段相似

其它数据指标异常(点赞量、留言量短期快速增加)

 

从处理的角度,由于小红书广告是一个内容社区,简单粗暴的删除内容有可能引起误伤,或是损害内容生态。

 

我认为处理方式可以从“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流推广及搜索中的排序。

 

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。通过这样的方法,对高重复度内容进行限制。

 

方案二:内容运营鼓励多样化内容生产

 

对于跟风、模仿发布相似内容的用户,他们可能是出于两种心态:一是不知道要发布什么内容,二是想通过跟风模仿来获得归属感、认同感。

 

基于这个背景,我们可以通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%在小红书晒健身计划的人都瘦了哦

……

 

一方面,从用户角度来说,结合场景的提示语拉近了用户与内容社区的距离,适当的引导可以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,从公司角度来说,也可以通过实时监控与调整,来完善社区内容的多种类。具体来说,当遇到“美食类内容生产较少”的问题,可以通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:精准推送策略与多样化推送策略的平衡

 

Feed流推广的最终目的是“寻找到用户喜欢的内容”,为了达到这个目的,一个有效的途径是进行用户与内容的“精准匹配”,通过过往信息来判断用户的兴趣,即精准推送策略。

 

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准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,就会出现推荐内容同质化的问题。

 

因此,除了推荐精准预测的内容外,也应当进行多样化内容的推送。在进行内容匹配时,为用户展现的内容不局限于兴趣匹配,还可以向用户推送:平台热门信息、猜测喜欢信息等,推送内容多样化

 

 

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