1. 引進內容的要求

首先介紹一下我的工作背景，因為我們做的不是一款UGC產品，平臺上的內容都是從第三方引進的。如果你期待看到怎么讓個人用戶生產內容，那恐怕就要失望了。

我們平臺的內容主要就是來自于三個方向：一個是公司自己制作；一個是吸引外部公司或機構入駐。這也是很多PGC產品的做法，公司制作是對內容的基本保障，保證內容質量和更新頻率，也使得平臺的內容調性不會走偏。吸引機構或公司入駐利于擴大內容規模，畢竟只靠自家制作，產品的發展速度會嚴重受限。

接下來要做的就是確定引進什么樣的內容了。有兩個依據：

一個是明確用戶群；
另一個是知道什么樣的內容是用戶喜歡的。
先說前者，找準產品的受眾群體。很多人都會把用戶畫像掛在嘴邊，提到用戶畫像會想到用戶的特征，例如性別、年齡段、職業、愛好等。但實際上，我們很難獲得這些信息，也不可能說做一個賬戶體系收集用戶信息。說白了，即使你做了用戶也懶得填寫，所以很多時候只能借助外力。

當時我們當時總結了兩種方法：

一種是根據已掌握的信息對用戶群進行推敲，例如我們當時分析了內容銷量最好的幾款機型，不同品牌的手機機型價格和定位也是不相同的，根據機型倒推出用戶年齡、收入等；
第二是參考一些第三方的分析數據，例如像極光推送這樣的服務商會不定期的出一些數據報告，不過像這些統計報告一般都比較籠統，不夠細化。對其結果只能是參考，不能完全依賴。
摸索清楚用戶喜好的內容，確定內容方向。我們嘗試不斷推薦不同類型的優質內容，監測不同內容的數據，分析哪些內容受用戶歡迎，哪些內容用戶不太喜歡，進而反推出用戶的喜好。

用內容測試用戶的喜好，事先要準備好三項工作：

第一是提前選好內容，不同的內容代表著不同的群體；
第二是不同的內容給予的推薦位置和展示時間是一樣的，平等對待，要不然的話會影響到展示效果；
第三是做好數據記錄，提前制定好評估標準。
想清楚目的是什么，以銷售額為目的和完全以用戶的喜好為目的，要評估的數據指標肯定是不一樣的。

2. 內容評判的標準

找準用戶群后，我們就要有對內容的好壞進行評價，我比較傾向于是建立一套評價機制。這樣做的好處是對內容的評判快速做出決定，減少同事間的分歧，所以說對于建立這樣一套機制大家也必須達成共識，要不然沒法實行。

關于評價標準的制定，分享幾點經驗：

首先要確定數據指標，播放或閱讀量，收入等，其實要細算下來指標還有很多，如喜歡數，下載量等。但是有些指標雖然數據很高，不是我們所追求的，所以也沒必要做考量。對于以賺錢為主的內容產品來說最實際的無非就是收入了。

假如我們以收入作為參考指標來制定標準。舉個例子，某個內容放到好的位置，設定一個預期和時間段，如果它的收入在這個時間段內沒有達到我們的預期，我們就將其撤下，認為其不受歡迎。

可如果只是這樣，對內容又會有一些不公，運營人員也會覺得特別可惜，特別是有些內容的引進我們還花費了很大的精力。一個內容如果在最好的位置數據還不好，當把它撤下放到普通的位置，曝光要小很多，數據肯定會更差。所以在現實情況中我們還要對其進行挽救，挽救的方式主要有兩個方面：

一個對內容重新包裝，例如修改封面圖和文案，換一個營銷角度，或許會有不同的效果；
另一個則是內容本身，修改內容，對于這點，如果內容是文字的話還好，但如果是視頻或者音頻的話，修改成本太高，不太現實。
如果某個內容在競品的平臺上也存在，可以借助競品的數據做參考。不過有三點需要注意：

第一是該內容在競品上的上架時間；
第二是競品的用戶量級；
第三是看該內容在競品的平臺上的展示位置。
這三個因素對內容數據的高低會有直接影響。

3. 內容推薦的標準

假設你已經引進了很多好的內容，那么接下來面臨的一個就是要從內容庫中選內容推薦給用戶了。

平臺中好的資源位肯定是非常稀少的，如果資源位沒有得到好的利用就相當于是浪費。打個比方同樣的位置你推薦A內容，一天的收入是5000，但是B內容只賣到1000，中間的4000塊錢也就相當于我們的損失，也體現出對推薦位利用的好壞。所以做好內容的篩選很重要，選擇什么樣的內容上推薦位也要有個衡量標準。

內容推薦的標準跟上文第一節中說的有很大關系，我們之所以要摸清楚用戶畫像，測試用戶的喜好就是為了提高日后給用戶推薦內容的精準度。

一是根據用戶喜好和內容質量，選擇一些用戶喜歡的內容。但如果一直推用戶喜歡的，維度太單一，會使得我們的很多內容都被淹沒，何況用戶的喜好也會變化，平臺可以通過好的內容引導用戶。推一些明知是用戶不喜歡的內容肯定是有風險的，短時間內看也有損失，對運營人員來說這多少需要承受一些壓力，但這也是不得不做的。在選擇內容的時候一定要推一些質量比較高的，要不然就會變成不但沒引導用戶，反而引起用戶的反感。

二是根據社會熱點和作者知名度，推廣一些跟社會熱點相關的內容。如果內容的作者是行業內的大咖，可以借助作者的知名度進行宣傳。這已是行業內公認的做法，我也不贅述了。

說起來簡單，很多時候我們對一個內容推薦后的效果是沒法準確預估的，又害怕效果不好白白浪費資源。這時候我們可以根據流量把推薦位劃分幾個檔位。如果對某個內容的效果拿捏不準，可以先把它先放到不太好的位置試水。差的展示位雖然流量低一些，但畢竟流量還是有的。等到測試效果出來，如果效果還不錯的話，可以再把其放到更好的位置，這種方法會更保險一些。

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