小紅書Feed流推廣效果評估如何呢？

可(ke)能很多(duo)小伙(huo)伴都和我一樣(yang)沒有過(guo)相關(guan)經(jing)驗，看到Feed流推(tui)廣(guang)這個看起來很高大上的(de)術語，一(yi)臉(lian)懵逼：這是啥？

因此，在(zai)分享我(wo)的答(da)案(an)之前(qian)，我(wo)首先會簡單(dan)介紹一下Feed流推(tui)廣(guang)是什(shen)么。然后再以(yi)小紅書為例，聊(liao)聊(liao)Feed流推廣(guang)是如(ru)何評估(gu)效(xiao)果、從而(er)持續優化的。

一、什么是Feed流推廣

Feed流推廣的準確定義一直存在爭議。簡單來說，Feed流推廣是持續更新并呈現給用戶內容的信息流廣告，它存在于各(ge)種各(ge)樣的APP，字節跳動的快手(shou)便是以Feed流推廣起家的。

小紅書(shu)的(de)Feed流推廣如下(xia)圖：

通(tong)過圖(tu)片大家(jia)應該對(dui)Feed流推(tui)廣是(shi)什么有了大致的認知，接下來說說我(wo)理解的Feed流推(tui)廣(guang)：Feed流推廣的(de)核心是“個性化推薦”，它的(de)兩個主體(ti)是內容和(he)用戶(hu)，是用戶(hu)與內容的(de)匹配，“信(xin)息找人”的(de)展(zhan)現方式。

總的來說(shuo)，給Feed流(liu)推廣產品(pin)下一個(ge)定義，則是：通過一定的策略，從(cong)大量內容中篩選出部(bu)分(fen)內容，經過排序(xu)后(hou)展現給(gei)用戶。

二、Feed流推廣的生命周期：從產生到效果評估

Feed流推廣是用戶(hu)與內(nei)容(rong)的(de)(de)匹(pi)配，目的(de)(de)是從大量內(nei)容(rong)中找到用戶(hu)最喜(xi)歡的(de)(de)內(nei)容(rong)。那么，這是通(tong)過什么樣的(de)(de)策略來(lai)產生的(de)(de)，又該如何優化呢？接(jie)下來(lai)聊聊Feed流推廣從(cong)產生到優化的(de)全過程。

Feed流推廣的(de)產生，遵循(xun)著(zhu)策略(lve)制(zhi)定的(de)四(si)步驟：問題(ti)（目的(de)）、輸入、計算、輸出。具體來說，是(shi)一個這樣的(de)過程(cheng)：

為了達到“給用(yong)戶展(zhan)現感興趣內容”的目的，輸(shu)入一(yi)系列指(zhi)標，進行(xing)邏輯(ji)計算，最終輸(shu)出一(yi)個用(yong)戶滿意的Feed流(liu)推廣結果。

除了“邏輯計算(suan)”這部分(fen)通常由RD（開(kai)發(fa)同(tong)學）來實現之外，其(qi)它的步(bu)驟都是(shi)策略產品經(jing)理需要去考慮并完成的。

接下來，我(wo)也會按照(zhao)策略制(zhi)定的四步驟，逐步聊聊Feed流(liu)推(tui)廣是(shi)如何(he)產生的。

目的

很顯然，Feed流推廣(guang)的(de)目(mu)的(de)是，要(yao)大量內(nei)容(rong)中找到用戶最喜歡的(de)內(nei)容(rong)。

輸入

如何尋找到需要輸入的指標呢？

對于這個(ge)問題，我們可(ke)以從匹配的(de)雙(shuang)方(fang)，也(ye)就(jiu)是用(yong)戶和內容，這兩個(ge)維(wei)度來拆解問題來思(si)考(kao)。

從(cong)用(yong)(yong)戶的角度來說，我們需(xu)要(yao)通過(guo)獲取盡可能多的數(shu)據，構建用(yong)(yong)戶畫像，從(cong)而了解用(yong)(yong)戶是個什么樣的人。

從內(nei)容(rong)(rong)的角度來說(shuo)，我們需要獲(huo)取大(da)量、多樣、優(you)質的內(nei)容(rong)(rong)，有足夠的內(nei)容(rong)(rong)推(tui)給他。通(tong)過這一系列的動作(zuo)，我們就可以知道，要把什么樣的內(nei)容(rong)(rong)推(tui)給他。

細化到具體指標，可以從以下維度來考慮：

（1）從用(yong)戶角度，我(wo)們的(de)目的(de)是多維度尋找用(yong)戶興(xing)趣，從以下指(zhi)標考慮：

1）人口屬性

從性別、年(nian)(nian)齡等(deng)維度考慮(lv)：基于性別與(yu)年(nian)(nian)齡的應用較為簡單，思想(xiang)有點(dian)像數學中(zhong)的“聚(ju)類算法(fa)”：檢測到(dao)用戶(hu)(hu)是女(nv)性(xing)，會更多地推送女(nv)性(xing)喜歡的(de)(de)內容，而(er)“女(nv)生(sheng)喜歡的(de)(de)內容”又(you)是基于(yu)其它(ta)女(nv)性(xing)用戶(hu)(hu)的(de)(de)數據得到(dao)的(de)(de)。

基于LBS定位：可以從兩個維度考慮：

一是簡單地基于地理位置的內(nei)容推送(song)，用(yong)戶(hu)在北京海淀(dian)區，則會向他推送(song)北京海淀(dian)區相關的內(nei)容；

二(er)(er)是結合地理(li)位置(zhi)進行城市(shi)(shi)層級劃分，例如北(bei)上廣、一(yi)線(xian)城市(shi)(shi)、二(er)(er)線(xian)城市(shi)(shi)等，檢測到用戶(hu)處(chu)于二(er)(er)線(xian)城市(shi)(shi)，則向(xiang)他推送二(er)(er)線(xian)城市(shi)(shi)用戶(hu)喜歡的(de)內容(rong)。

2）過往行為

過(guo)往(wang)搜索(suo)行為：用戶之前有搜索(suo)過(guo)“美(mei)食(shi)”，則接下來會推(tui)送美(mei)食(shi)相關(guan)的(de)內容。

過往點擊行(xing)為：用(yong)戶在(zai)Feed流推廣(guang)中點擊“科技(ji)”相(xiang)關內容，側面說(shuo)明用(yong)戶對科技(ji)更(geng)感興(xing)趣，因(yin)此(ci)更(geng)多地向用(yong)戶推送科技(ji)的(de)內容。

3）其它可獲取信息

例(li)如手機(ji)型(xing)號信息，若用(yong)(yong)戶(hu)使用(yong)(yong)的(de)是(shi)iPhone，可判斷用戶對iPhone相關內容可能(neng)會感興趣，從而向(xiang)用(yong)戶推送iPhone相(xiang)關的內(nei)容。

以(yi)及結合(he)具體業務情況，其它可以(yi)拿(na)到(dao)的信息。

（2）從內容的角度，我們的目的是獲取大量、多樣、優質的內容，從這三個維度也可以采取多方面的措施：

1）大量

搭(da)建社區生(sheng)(sheng)態，利用鼓勵措施(shi)增大用戶(hu)生(sheng)(sheng)產內容的(de)量級。

2）多樣

通過內容運營，鼓勵用戶生產(chan)多(duo)類別UGC內容。

為用(yong)戶展現的內(nei)容不局限于興(xing)趣匹(pi)配，還(huan)可以(yi)向用(yong)戶推送(song)：平臺熱門(men)信(xin)息(xi)、猜測喜歡信(xin)息(xi)等，推送(song)內(nei)容多樣化。

3）優質

吸引網(wang)紅、明(ming)星等(deng)KOL入(ru)駐(zhu)，增加內容(rong)的質量。

小紅書主要(yao)以圖片內容為基礎形(xing)式，可(ke)內置配樂、濾(lv)鏡、貼紙(zhi)等美化功能，提高UGC內(nei)容質(zhi)量。

輸出

省略“邏輯計(ji)算(suan)”這部分不談，來聊(liao)聊(liao)策(ce)略的(de)最后一步，即輸出一個用戶滿意(yi)的(de)Feed流推(tui)廣結果。

如何判斷(duan)用(yong)戶是(shi)否滿意呢？

這(zhe)就涉及到Feed流(liu)推廣效果評估的(de)問題。

一個基本(ben)原則是(shi)，要(yao)想評估Feed流推廣展現(xian)效果好不好，就(jiu)是要通過各方面進行打(da)分，從而得(de)出該Feed流推廣在(zai)用戶心(xin)中的“喜(xi)愛(ai)度(du)”。

打分規則可以粗略從兩個角度來考慮：

一是(shi)排序，用戶喜愛(ai)的(de)內(nei)容排在越(yue)靠前，則(ze)說明該Feed流(liu)推廣效果(guo)越(yue)好(hao)。

二是(shi)從內(nei)容(rong)本(ben)身來看，用(yong)戶喜愛的內(nei)容(rong)出現(xian)的越多，則說(shuo)明Feed流推廣(guang)分(fen)數越高、效果越好。

細化到具體的評估指標，可以從以下維度考慮：

前n個點擊量：例如考慮前10個內(nei)容(rong)中，用(yong)戶點擊了幾個內(nei)容(rong)。通過計算占比(bi)的值(zhi)，來(lai)評(ping)估效果(guo)

點擊(ji)量：這是最直觀的(de)數據。用戶(hu)點擊(ji)該Feed流推廣的內容越(yue)(yue)多，說明用戶(hu)喜愛度(du)越(yue)(yue)高

停留時長：用戶(hu)在Feed流推廣(guang)的內容中停留(liu)時間越長，說(shuo)明用戶對該(gai)Feed流推廣越感興趣(qu)

活(huo)躍(yue)度：用(yong)戶(hu)點贊、評論、轉發等(deng)行(xing)為

三、Feed流推廣的優化策略

通過以(yi)上步驟，我們初步產生了一個Feed流推廣。然而就像一句古話，“上線不是結束，而(er)是新的(de)開始”，產生Feed流(liu)推廣之后的過程(cheng)，就是不斷優化迭代的血淚史了。

接下來，以小紅書(shu)廣告為(wei)實例，咱們聊聊小紅書(shu)Feed流推廣存在的問題(ti)是什么？以及基于(yu)這個問題(ti)，如何(he)對Feed流推廣進行優化。

作為小(xiao)紅書(shu)的(de)忠(zhong)實(shi)用戶，我使(shi)用小(xiao)紅書(shu)時遇到最大的(de)問題，便是(shi)內容的(de)同質化(hua)。

一方面是正常內容的同質化：

從內(nei)容生產的維度來說，正常用戶由于跟風、模仿等原因，發布的內(nei)容越(yue)來越(yue)趨于相似

從(cong)內容接受的(de)維(wei)度來(lai)說，每天(tian)推(tui)送的(de)內容沒什么新鮮感，僅是推(tui)送最(zui)近(jin)、過去(qu)感興(xing)趣的(de)內容

另一方面是不正常的同質化：例如某些軟廣，發布了大量相似的內容。

小紅書(shu)是內(nei)容(rong)平臺，內(nei)容(rong)的(de)同質(zhi)化很顯然會極大降(jiang)低內(nei)容(rong)質(zhi)量，輕則(ze)流失部分用戶(hu)，重則(ze)降(jiang)低產品的(de)核心競爭力。因此(ci)，對小紅書(shu)來說，同質(zhi)化問題(ti)，需要被排(pai)在較高(gao)的(de)優先級(ji)去考慮。

為(wei)了(le)解決(jue)內容(rong)同(tong)質(zhi)化(hua)問(wen)題，我們可以(yi)從內容(rong)本身出(chu)發，從“內(nei)容(rong)重復度”的(de)維度為將內(nei)容(rong)粗略歸類(lei)，進而思考不同類(lei)型的(de)解決方(fang)案：

方案一：反作弊限制高重復度內容

簡單來說，對于疑似廣告的行(xing)為，需要對內容進(jin)行(xing)識別和處理。

從識別的角度，可(ke)以(yi)從以(yi)下指標來判(pan)斷內容是否是廣告行為，對單個內容的“廣告疑(yi)似度”進(jin)行打(da)分(fen)：

內(nei)容重復度極高

重復(fu)篇(pian)數較多(duo)

發(fa)布重復內容的IP段(duan)相似

其(qi)它(ta)數據(ju)指標異(yi)常（點贊量、留言量短期快速增(zeng)加）

從處理(li)的(de)角(jiao)度，由于(yu)小紅書(shu)廣告(gao)是(shi)一(yi)個內(nei)容社區，簡單粗(cu)暴(bao)的(de)刪除內(nei)容有可能引(yin)起誤傷，或是(shi)損害內(nei)容生態。

我認為處理(li)方式(shi)可以從“降低(di)優先(xian)級”的角度(du)考慮：根據(ju)單個內容(rong)的“廣告內容(rong)疑似度(du)”，來適當降低(di)廣告內容(rong)在(zai)首(shou)頁Feed流推廣(guang)及搜索中的排序(xu)。

若該內(nei)容被判(pan)斷為大概率屬(shu)于廣告(gao)，則(ze)(ze)優先級(ji)則(ze)(ze)會降低，甚至完(wan)全不展現給用(yong)戶(hu)。通過這樣(yang)的方法，對(dui)高重復(fu)度內(nei)容進(jin)行限制。

方案二：內容運營鼓勵多樣化內容生產

對于(yu)跟風(feng)、模(mo)仿發(fa)布(bu)相似(si)內容的用戶，他們(men)可能是(shi)出(chu)于(yu)兩種(zhong)心態：一是(shi)不(bu)知道(dao)要(yao)發(fa)布(bu)什么內容，二是(shi)想通(tong)過跟風(feng)模(mo)仿來(lai)獲得(de)歸屬感、認(ren)同感。

基于(yu)這個(ge)背景，我們可以通過在內(nei)容發布頁增加文字提(ti)示(shi)的(de)運營(ying)方式(shi)，來鼓勵用(yong)(yong)戶(hu)(hu)發布多樣化的(de)內(nei)容。例如以下提(ti)示(shi)，適當引(yin)導用(yong)(yong)戶(hu)(hu)發布的(de)內(nei)容：

美食類：晚上好，曬曬你的豐富大餐吧

健身類：說(shuo)說(shuo)你最近的瘦身成果吧(ba)，聽說(shuo)80%在小(xiao)紅書(shu)曬健身計劃的人都瘦了(le)哦

……

一方面(mian)，從(cong)用(yong)戶角度來說，結(jie)合場景的提示語拉近了用(yong)戶與(yu)內容社區的距離，適當的引導(dao)可以解決(jue)用(yong)戶發布內容時“不(bu)知道選取什么主題”的問題。

另(ling)一(yi)方(fang)面(mian)，從(cong)公司角度來(lai)說，也可以通過(guo)實時監控與調整，來(lai)完(wan)善社(she)區內容的多(duo)種類。具體來(lai)說，當遇到(dao)“美食類(lei)內容(rong)生(sheng)產較(jiao)少”的問題，可以通過增加(jia)美食類(lei)引(yin)導語(yu)比例，來促進社區內容(rong)的種類(lei)完整性。

方案三：精準推送策略與多樣化推送策略的平衡

Feed流推廣(guang)的最終目的是“尋找到用(yong)戶喜歡(huan)的(de)內容”，為(wei)了達到這個目的(de)，一個有效的(de)途徑是進行用(yong)戶與內容的(de)“精準匹(pi)配”，通(tong)過過往信息來判斷用(yong)戶的(de)興趣，即精準推送策略。

但實(shi)際上，用戶對(dui)“自己喜歡的(de)(de)內容”的(de)(de)界(jie)定是比(bi)較模糊的(de)(de)。有時候，就連用戶自己也無法準確描述自己喜歡的(de)(de)是什么，僅局限于對過去(qu)信息來判(pan)斷用戶興趣(qu)，會(hui)忽略掉用戶未來、有可(ke)能興趣(qu)。因此，就會(hui)出(chu)現推(tui)薦內容同質(zhi)化的(de)(de)問(wen)題。

因此，除了推薦(jian)精準預測的(de)內容(rong)外，也應當進行多樣(yang)化內容(rong)的(de)推送。在進行內容(rong)匹(pi)配時，為用(yong)戶(hu)展現的(de)內容(rong)不局限于興(xing)趣匹(pi)配，還(huan)可以向用(yong)戶(hu)推送：平臺熱門信(xin)息、猜測喜歡信(xin)息等，推送內容(rong)多樣(yang)化

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