第二个层次是手机环境
它同样包含两个含义,一是手机型号,不同型号的手机使用者的阅读习惯是不一样的,比如红米用户和苹果用户。即使是同一个品牌的手机——OPPO A57和OPPO R11,使用者的阅读习惯也是不相同的,这都需要我们通过数据去洞察。另外,我们的手机里激活了哪些软件,使用的频率如何,在不影响用户隐私的情况下,都需要去深刻洞察。
第三个层次是用户信息
如果你是注册用户,你的性别、年龄、身份、学历等,都可以成为我们判断你兴趣的依据。另外,为了把一个用户画像描述得更精准,一点资讯设计了一个开屏问卷——问用户喜欢什么。有超过50%的用户做了选择,于是,我们能够了解到他们的基本兴趣。当然,也有人不愿意填写,甚至不愿意透露自己的地理位置。所以,这就给我们提出了难题——冷启动时,应该给用户提供哪些信息。
冷启动,指用户下载某个App后第一次打开它的过程。正如同恋爱的第一次见面,它的重要性毋庸置疑。而在冷启动中,重中之重则是用户打开之后呈现的第一屏,大概有5条信息。测试表明,如果在这5条中,用户点击了一条,那么它的次日留存率就会比没有点击的人高一倍。所以,花多大精力去打造这5条内容都不为过。为此,我们做了大量的对比试验——包括尝试推送相关型号手机的资讯,包括推送相关地理位置的资讯,有成功也有失败。在冷启动中,因为用户画像不够清晰,所以基本原则应该是推送重要事件、大概率领域(比如足球,而不是高尔夫球),而不能推送拿些小众内容去赌,否则你很容易失败。
当用户阅读完冷启动首屏内容之后,可能会产生五种情况:
有点击下拉;
无点击下拉;
无点击上滑;
有点击上滑;
直接走人。
针对这些不同的行为方式,我们应该启动不同的策略。这需要非常细腻的数据观察,要从中总结规律。从此,用户的行为也变得多样化——比如点击、分享、收藏、评论、用户停留时长等等,这都是算法判断推送哪些内容的依据。
这是一个非常复杂的运算过程。比如,有个用户点击了五次“吴晨光”,搜索了一次“邹明”(凤凰网总编辑),如果只给他推一条,应该先推“吴晨光”还是“邹明”?从数量上来说,一定是“吴晨光”更多,但是搜索属于深度行为,他主动去搜索说明对“邹明”很感兴趣,这种情况应该去推谁?
再如,他点击了五次“吴晨光”,点了两次“邹明”。但关于吴晨光的优质内容没有了,只有关于“邹明”的好文章,那是应该推一条很水的关于“吴晨光”的文章,还是推出关于 “邹明”的好文章?