瞧瞧好主播在哪?

瞧瞧好主播在哪?

一、現象

當某個使用者開啟一個語音類的產品,在頻道列表他優先會看到哪些房間?在推薦列表他優先會看到哪個主播或目前線上的人?當某個使用者開啟一個電商類的平臺,在商品推薦頁他優先會看到哪型別的產品?哪個分類的店鋪?

當某個使用者開啟一個社群類的APP,在動態廣場頁他優先會看到哪篇帖子?哪個目前正在討論的話題?

……

上述內容的呈現順序即是產品設計時的推薦邏輯。

推薦邏輯一般是指產品內相關內容對於某型別使用者的呈現規則。通俗來講,即產品側想讓使用者側優先看到什麼東西?這裡的相關內容指代的是某虛擬物件的載體形式。正如上述例子,它有可能是某篇帖子,某條影片;也有可能是某個主播,某件商品;還有可能是某類標籤或某種人設……

呈現的規則若由某型別的使用者所繫結,被使用者在產品內的某核心行為路徑所觸發,此時,不同的使用者在相同列表所看到的內容及其展示順序各有不同,即為“千人千面”。 呈現的規則若由產品側所制定,被內容自身的相關指標所關聯,此時,不同的使用者在相同列表所看到的內容及其展示順序相同,動態變動的僅是內容展示順序本身,和哪個使用者在瀏覽觀看並不相關,即為“推薦順序機制”。

推薦邏輯的制定和產品定位強相關,不同型別產品由於其涉及的垂直領域,商業變現模型等有本質上的區別,相關的規則制定差異化很大,因此,不同場景下的推薦邏輯探索也即顯得尤為重要。以本文作為一個始點,連載推薦邏輯實戰案例系列,將會介紹不同型別產品在其不同使用情景下推薦規則制定思路,希望可以對各位產品人的相關工作內容有所啟發,共同進步。

以下闡述的是一個語音類產品關於付費出價使用者承接的主播彈窗列表推薦順序機制案例。

二、背景

推薦機制的背後往往和產品側的獲利相關,可能是擴大流量的曝光,也有可能是增加資金的收益。

優先看到的內容必須是優質的,這樣對於使用者側而言才能吸引其停留。久而久之,當內容消費者對產品的使用產生依賴,對其認同,開始轉變其角色為內容生產者,他們會爭取將自己所釋出的內容上熱門,上推廣,優先刊登資源位,並願意為此充值,產生消費。對於產品側,也即增加了資金的收益。

2.1 困境

語音類產品的商業變現渠道常見於如下3個途徑:

直播間使用者充值並送禮

產品內使用者充值會員並獲得相關特權(如,vip標識,進頻特效等)

粉絲型使用者充值用於解鎖和特定主播的虛擬社交關係(如,好友→摯友→情侶)

其中,渠道1,使用者在某直播間觀感良好→被該主播吸引充值→最終完成付費的商業鏈路至少佔產品營收的70%以上。

上述現象決定了當某語音類產品階段性營收或ROI(投資回報率)不達標時,可透過尋找具備付費充值傾向的使用者群體,迭代對應的產品新功能模組,吸引充值付費,解決當前問題。

2.2 對策

具備付費充值傾向的使用者群體可透過如下兩個方向尋找:

產品內,根據以往具備付費充值行為的使用者,篩選其操作,描述其畫像,對符合條件的群體精準定位及後續推廣。

產品外,資訊流渠道買量。透過廣告投放的手段,在常見流量平臺(如抖音,快手,騰訊,b站等)進行競價買量操作,獲得對本產品具備付費充值傾向的使用者。該群體在資訊流平臺下載或跳轉到本產品後,往往會傾向於做出充值行為系列操作,稱為付費出價使用者。

方向1的探索,優勢在於成本低,無須進行額外的資金投入,僅需細分付費使用者的畫像,精準定位。劣勢則在於效率低,需要產品經理的思路足夠清晰,能在較短的時間內準確定位到該群體。

方向2的探索,優勢在於效率高,透過資金的投入將人群的定位操作轉移到演算法已經較為成熟的資訊流平臺,由它們來進行精準獲客,可極大地縮短付費人群的尋找時間。劣勢則在於成本較高,容易對本不樂觀的階段性ROI不達標現象雪上加霜。

渠道買量的計價規則一般為平均每獲取一個願意下載產品的使用者需付費A元;每獲取一個下載產品後願意註冊登入的使用者需付費B元;每獲取一個下載產品到註冊登入並願意最終完成充值行為的使用者需付費C元。這裡A<B<C,對產品側越有價值的使用者獲取的成本也會越高。

由於盈利相關的指標一般均具備階段性的壓力,講究時效性。透過資訊流渠道的付費出價使用者買量往往會成為經常性的選擇。此時,對於產品側而言,已經把付費人群的精準定位轉移出去第三方進行,本身僅需著重思考當這批付費出價使用者註冊登入到產品時,如何更好地把他們承接,吸引其付費。

三、規則

語音類產品的付費出價使用者具備明顯的畫像特徵,他們來到產品的目的是為了尋找感興趣的主播進行娛樂消費。對於這類群體,產品設計方面採用主播列表的半屏彈窗進行新註冊登入使用者的承接。

3.1 要素

1)緣由:儘可能地縮短目標使用者尋找感興趣內容的途徑。使用者帶著尋找感興趣主播的目的而來,在使用者完成註冊登入的相關步驟後,落地頁定為產品頻道頁面,同時立刻進行主播列表半屏彈窗,幫助使用者直接進行主播的挑選尋找。

2)物件:彈窗新功能的設定允許後臺運營可配置的操作,1。0版本預設僅對特定資訊流渠道的付費出價使用者展示,根據後續效果可逐漸放開對不同畫像使用者進行。

3)時機:對於目標資訊流渠道的付費出價使用者,在其註冊落地後立刻彈窗指引;若1。0版本後涉及其他畫像的使用者,則該時機可與使用者的核心行為路徑相關,幫助使用者完整社交鏈條。如,某名使用者在30分鐘內檢視過≥n名簽約主播的個人主頁,則半屏彈窗彈出。

4)型別:推薦邏輯的觸發可區分為兩種情況。一,每名使用者由於自身的核心行為路徑不同導致在相同的列表看到相異的內容,即“千人千面”;二,目標的推送群體大多數為同一畫像的使用者,他們理應看到相近的內容,此時不同的使用者在相同列表所看到的內容及其展示順序一致。由於1。0版本彈窗機制的推送群體為付費出價使用者,等同於同一畫像群體,因此採用的推薦規則為產品側的順序機制,“千人千面”可放1。0版本後的規則制定進行。

5)資訊:半屏彈窗以主播列表的載體形式呈現。如下僅以低保真原型圖中的主播資訊條區分不同主播,並未涉及具體的ui設計,使用者點選主播資訊條後進入該名主播所在的頻道當中。在實際的產品設計過程,至少應考慮該列表的命名,主播資訊條中應展示的內容及規則,如該名主播性別,擅長才藝,喜歡事物,打招呼快捷入口等。

本文作為推薦邏輯的介紹,著重講解哪些主播應該出現在該列表中展示,以及他們間的排序規則。

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3.2 步驟

順序機制的推薦規則按取數-篩選-排序-分發的四階段制定,分步進行,列表展示每5分鐘更新一次。

3.2.1 取數

首先,明確取數池。它為展示物件的集合,任意展示物件均從其中進行抽取。

1。0版本的順序推薦機制強調對付費出價使用者的承接,由於該群體為產品新使用者,並未在產品內被收集可用於區分畫像的核心行為資訊,因此,由運營方決定優先推送哪些主播進行展示。此時,選取的取數池為主播白名單池子,由運營方中所登記的白名單主播構成,把其看做優質的內容生產者。

其次,配設白名單後臺,便於運營方管理。在產品設計時,既要考慮客戶端使用者可見的介面展示及規則,也要跟進後臺運營方的工具建設,提高效率。白名單管理後臺允許運營方透過新增主播uid形式把該名主播納入到主播白名單池子當中,同時,每次記錄時需要明確該名人員的生效時間及權重,只有在規定時間當中該設定才有效,每名主播權重將成為排序階段的數值衡量依據。

額外,抽象兜底邏輯池進行備用。產品側在進行規制制定時需考慮由於極端情況導致無法從目標取數池當中選出任一內容進行展示,但給使用者推送時卻不可呈現一空白頁面。此時,兜底邏輯可完善使用者體驗,確保內容的輸出。

本案例中,以非白名單主播池子作為兜底邏輯池,它由除主播白名單池子外的簽約主播構成,她們是平臺合作者,但並未成為優質內容產出方。當主播白名單池子當中挑選出的成員數量不足時,可由非白名單主播池子當中抽選補足。

最後,對主播白名單池子裡的物件進行全選,用作下一階段的篩選。

3.2.2 篩選

對步驟1所選取物件進行條件過濾,剔除優先順序不高主播,提高效率。

所篩選的主播物件必須當前線上,且在某房間的麥上,以此確保使用者被吸引尋找主播後可立即進行互動,充值付費的相關行為操作。

所篩選的主播和瀏覽使用者之間應為異性關係,剔除性別相同的主播,儘量利用異性間的相互吸引傾向。

剔除曾被使用者進行拉黑、舉報、刪除好友行為的主播,避免使用者對不良內容的厭倦。(此條件一般出現於1。0版本後“千人千面”規則中,因為付費出價使用者在剛註冊登入時為新使用者,一般來說並未進行相關拉黑或舉報操作。)

剔除在上5分鐘的列表展示期間,透過主播彈窗資訊條進入頻道使用者數≥5的主播。(此舉動在於避免由於主播同時接待使用者數過多而導致接待質量下降的現象。)

3.2.3 排序

1步驟的取數物件經2步驟的篩選後,需進行相互間的排序,確定列表主播的展示順序。依據是不同主播在主播白名單池子中所設定的運營權重,權重大的排在前,權重相同時隨機排序,最終確定經篩選排序後的主播集合。

3.2.4 分發

分發即展示,對篩選排序後的主播集合需明確展示範圍。現設定參與展示的主播為順序集合的前n位(n支援運營人員的後臺配置修改),其將按排序出現在彈窗主播列表當中。若經篩選後發現符合條件的主播數<n,則剩餘數量透過兜底邏輯池的補充篩選排序進行。

3.2.5 兜底

假設主播白名單池子中經篩選排序後發現符合條件的主播數為x<n,此時剩餘的n-x個主播將在兜底的非白名單主播池子進行。

取數:對非白名單主播池子裡的物件進行全選。

篩選:剔除兜底邏輯池中不在線上或不在麥上的主播,剔除和瀏覽使用者同性別的主播,剔除在上5分鐘的列表展示期間,透過主播彈窗資訊條進入頻道使用者數≥5的主播。

排序:由於非白名單主播池子裡的成員並無後臺人員所配設的權重,此時,參考過去半小時內的主播個人流水情況。獲得使用者送禮道具總金額數較大的排在前,金額相同時隨機排序。

分發:擷取非白名單主播池子中經篩選排序後的前n-x名主播作為來自兜底邏輯池的補充填補,進行最後的列表排序分發完善。

3.2.6 極端

若主播白名單池子中經篩選排序後的主播數為x<n,作為兜底邏輯的非白名單主播池子經篩選排序後有y<n名主播進行填補,且x+y仍<n,此時有多少分發展示多少,即展示x+y的順序數量。(一般來說只要兩個池子足夠大,不會出現展示成員不足的現象。)

四、思考

本案例側重於講述推薦邏輯當中的推薦順序機制,順序安排規則。而在該安排規則中又會涉及運營後臺可配置的一些想法,如主播白名單池子裡的成員權重,順序集合的分發前n位數,主播列表彈窗的時機等。運營後臺可配置的思考,允許產品側可根據現實資料反饋來進行更優方案的尋找,同時也給與運營方更多操作的空間,提高其工作效率。

此外,本案例僅作為一語音類產品在面臨營收壓力時如何快速進行付費出價使用者的承接迭代方案展示。要想本質上以優質主播吸引使用者,形成良性迴圈,彈窗機制根據使用者個性化行為及主播受歡迎程度進行“千人千面”的演變是不可避免的最終階段。

案例和產品都應在產品人的思考中不斷更新,不斷迭代,不然就會被使用者所淘汰。以上。

本文由 @公眾號:場景阿侯 原創釋出於人人都是產品經理,未經許可,禁止轉載。

題圖來自Unsplash,基於CC0協議。

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