評論排序規(guī)則很重要,如何設計最合適?

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編輯導語:評論區(qū)的重要性我想不用多說,無論是看新聞還是網購,看評論是必不可少的一步。然而評論區(qū)留言的排序規(guī)則并不是單一的維度可以概括的,它需要考慮的因素有哪些呢?本文作者嘗試分析所有可能對評論排序有影響的因素,如此在制定排序規(guī)則時便可根據(jù)自身產品特點對癥下藥。

一、前言

如今,無論是偏功能性的電商點評類產品,還是偏社區(qū)類的內容型產品,評論區(qū)的重要性愈發(fā)突出。

它直接影響著商品轉化率、社區(qū)氛圍、用戶粘性等多個方面,對一些用戶年輕化的內容社區(qū),甚至會出現(xiàn)評論區(qū)比正文更吸引用戶觀看的情況,可以說評論區(qū)功能設計的好壞直接影響產品的口碑。

評論區(qū)的設計上要考慮很多細節(jié),排序規(guī)則是其中重要一環(huán)。

一方面它決定了用戶瀏覽順序,另一方面它影響頭部評論區(qū)的呈現(xiàn),其內容質量直接影響觀者感受,亦對社區(qū)氛圍起到牽引作用。

主流的排序方式有時間排序、熱門與推薦,較不常見的有用戶屬性、內容屬性等,往往在前者的基礎上進行權重增加,搞清楚不同維度的排序順序有何優(yōu)劣與適用場景,對我們設計一個體驗優(yōu)異的評論區(qū)有很大幫助。

二、評論排序的不同維度

我們都知道,對同類事物的排序,要基于其自有屬性,任一屬性都可以成為我們對其排序的一種維度。

于是我通過評論的完整過程,即“評論者發(fā)布了評論內容,引起其他讀者的互動

分析其包含的主要屬性,我將其分為4類:用戶類別/標簽、評論時間、評論內容、熱度(評論互動)。

1. 用戶類別/標簽

用戶標簽,指得是評論者可能有的特殊化的身份標識。

首先明確的是每個產品的大部分用戶都是普通用戶,僅有少部分用戶會因為與正文、與內容領域、或與發(fā)布者的關系,被賦予特殊標簽。

產品會考量這個標簽是否會提高其他用戶對其評論內容的關注度,以此來提高其排序權重。

舉個例子,網易云音樂將音樂的作者發(fā)布的評論定義為<主創(chuàng)說>,就排在了點贊數(shù)比它高的其他評論的前面。

因為作為主創(chuàng)歌手發(fā)布的評論內容,要比普通用戶的評論更容易獲取關注,所以將其排序在前,以此增加其曝光率。

基于此,可以推論具有飯圈文化的社區(qū)評論一樣適用此套邏輯。

如何設計最合適的評論排序規(guī)則?

2. 評論時間

時間排序分正序與倒序兩種,是最重要的排序維度之一。

時間使一切發(fā)生變化,這是自然規(guī)律。當評論與評論之間的關聯(lián)包含著某種時間維度上的邏輯關系時,時間正序可以讓你像翻閱歷史一樣清晰的把握整個來龍去脈。

比如微信的朋友圈便是將評論按時間正序排列,我們看下圖中可以快速的理解人物對話互動的邏輯關系。試想一下如果是反序,閱讀理解起來會多么痛苦呢。

再比如百度貼吧,它在很長一段時間也是默認以時間正序排列評論:

  • 一方面早期貼吧沒有做評論聚合展示,用戶在評論區(qū)都是下一層樓回復上一層樓,互動關聯(lián)強;
  • 另一方面也是因為貼吧對帖子內容有字數(shù)限制,而很多樓主喜歡用連載、直播的方式來發(fā)帖,采用正序方便用戶從頭到尾的看下去。

還記得【只看樓主】那個功能嗎?也是因此而產生的,這個社區(qū)習慣如今依然存在。

綜上所述,一個社區(qū)由于熟人社交、或用戶習慣等原因導致評論與評論之間有基于時間維度上的互動性或者連續(xù)性等邏輯關聯(lián),則時間正序排列對其適用。

正序排列也有缺陷:

  • 首先,用戶看到的頭部評論一直取決于最早期的評論者所發(fā)表內容,即使隨著時間流逝內容已經過時,依然不變的呈現(xiàn)給新用戶,很容易主導與操縱評論區(qū)的氣氛。
  • 同時,當用戶量增大,評論數(shù)以千計時,后來的用戶評論曝光率會越來越低,新用戶的評論積極性也降低了,不利于社區(qū)發(fā)展。

時間倒序排列則可以避免這個問題:

  • 一方面增加了用戶評論積極性,
  • 另一方面則是因為其中一些電商類、服務類、時訊類的產品具有強時效性,社區(qū)內容隨著時間的變化,早期評論的實際意義越來越低,而越新鮮的評論對用戶來說參考價值越大。

他可以使用戶優(yōu)先接觸到最新的評論信息,這是倒序排列的價值所在。如今時間倒序排列被廣泛應用,不勝枚舉。

值得一提的是,在評論區(qū),多數(shù)產品會對把互動評論采用聚合的方法呈現(xiàn),對于再次聚合后的評論,往往具有更高的粘性,需要重新思考排序方式。

如網易云音樂在評論區(qū)按時間倒序排列時,進入評論聚合頁后它卻是按照時間正序排列,其聚合展示頁評論內部的關聯(lián)性較強。

反例如微博,微信讀書,無論在評論區(qū)首頁還是聚合評論頁,時間維度上都是倒序。

下圖中問題清晰可見,誠然由于微博的用戶體量太大,即便是二級聚合頁評論也有太多。

那不妨參考下抖音的做法,它在聚合評論列表下通過算法把有關聯(lián)性的評論聚合顯示,按正序排列,而沒有關聯(lián)性的評論則按照反序展示,正序與反序都發(fā)揮了應有的作用,非常聰明的做法。

關鍵點:評論數(shù)量、邏輯關聯(lián)。

3. 評論內容:篇幅、有無圖片視頻、內容相關性

這類排序一般在電商、點評類產品中有體現(xiàn),這類用戶往往通過評論區(qū)內容輔助其購買決策,評論對商品轉化率影響大,所以需要將優(yōu)質的,更利于判斷商品價值的評論內容排在頭部讓用戶看到。

比如在淘寶商品的動態(tài)評價排序算法中,內容長度、有無圖片視頻,圖片質量如何,內容里是否包含商品本身的品質、店家服務相關性的關鍵信息,都會影響該條評論的排序權重·。

評論包含的價值信息越多,越能幫助用戶提高商品篩選效率。

4. 熱度(評論互動)

熱度是指通過統(tǒng)計點贊、轉發(fā)、評論等評論互動的頻率得出用戶群體的興趣偏好,這里以典型形式點贊為例。

從2009年facebook上線“點贊”功能后,此類點贊/反對/喜歡的一鍵式反饋在互聯(lián)網一直廣泛流行,低用戶成本、使用頻率高、自帶喜好傾向,它使產品可以快速獲得最具代表性的熱門評論。

該排序維度與前三者的區(qū)別在于,評論者、時間、內容都是一條評論的固有屬性,而熱度是特有屬性,它需要用戶參與才可以獲得,所以一般熱度是配合時間來完成排序的。

熱門排序也有它的問題,若以點贊數(shù)進行排序對早期評論過于友好,頭部效應太大,后期評論者很難再從中脫穎而出;若以點贊率進行排序則會過分放大前期少量贊數(shù)的作用。

因此有人發(fā)明了威爾遜置信區(qū)間法來修正它的缺陷:

威爾遜置信區(qū)間法以熱門排序為基礎,采用點贊率計算得分,削弱頭部效應,且通過威爾遜區(qū)間公式的下限值來減少當總評論人數(shù)量較少時得分的不準確性,隨著評論人數(shù)的上升,該得分就越接近其真實應有的排名,這個方法后來被reddit,digg,yelp,知乎等產品沿用至今。

感興趣的可以自行翻閱這篇博文《 How Not To Sort By Average Rating 》,該文作者為reddit改進了評論排序。

除此之外,還有基于點贊數(shù)與時間計算權重的排序算法,像hacker news與reddit’s story排序法,不再詳述。

三、小結

基于熱度的智能排序算法仍在不斷修改完善中,工程師們頭疼于如何權衡不同影響因素的權重,設計師則擔心用戶會由于頭部露出帶來的社交效應和社會資本提高,而違心評論或刻意制造噱頭以獲得更多的贊。

這將在某種程度上降低評論的真實性與價值含量,影響用戶從評論區(qū)獲得價值信息的效率。

而無論如何,熱度排序只是一種基于大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計方法,產品不同,用戶不同,排序方式也要動態(tài)調整。

進一步設想,如果我們的算法夠智能,是否能以小數(shù)據(jù)統(tǒng)計為每個用戶呈現(xiàn)不同的評論排序以滿足更多樣化的內容需求呢?

我想當評論區(qū)變得越來越重要時,這也同樣值得去探討。

 

本文由 @尹天愁 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載

題圖來自Unsplash,基于CC0協(xié)議

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評論
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  1. 特別棒!

    來自浙江 回復
  2. ??棒棒的 學習了

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  3. 厲害厲害,威爾遜排序算法,學習了

    來自上海 回復
  4. 厲害了,一個評論排序都有這么多門道啊

    來自廣東 回復
  5. 剛好要設計評論功能,參考一下

    來自湖北 回復
    1. teast

      來自廣東 回復
    2. 123

      來自廣東 回復
    3. 456

      來自廣東 回復
    4. 1

      來自湖北 回復
    5. 789,倒敘的啊

      來自廣東 回復
    6. 1

      來自湖北 回復
    7. 2

      來自湖北 回復
    8. 3

      來自湖北 回復
    9. 123

      來自廣東 回復
    10. 1

      來自湖北 回復
    11. 1

      來自湖北 回復
    12. 2

      來自湖北 回復
    13. 3

      來自湖北 回復
    14. 1

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    15. 為啥網頁是倒序,app是正序呢?

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