Feed流設(shè)計:怎樣用策略掌控用戶視線?

潘一鳴
12 評論 24288 瀏覽 261 收藏 9 分鐘
🔗 技术知识、行业知识、业务知识等,都是B端产品经理需要了解和掌握的领域相关的知识,有助于进行产品方案设计和评估

早期的Feed流主要是把用戶關(guān)注的內(nèi)容以Timeline的形式展開。但是隨著用戶場景的豐富,F(xiàn)eed流也有了更多的變種。本篇文章主要討論如何設(shè)計一個Feed流,以及Feed流背后的設(shè)計邏輯。

0.前言

首先,什么是Feed流?

Feed是一個互聯(lián)網(wǎng)早期的概念,本意是RSS中用來接收信息來源更新的接口?,F(xiàn)在的定義比較寬泛,一般而言,持續(xù)更新并呈現(xiàn)給用戶的內(nèi)容都叫做Feed流。朋友圈是feed流,微博首頁是feed流,知乎首頁是feed流,各種門戶的內(nèi)容也是feed流。換句話說,我們大量的在線時間和視線,實際上都被Feed流掌控。

早期的Feed流主要是把用戶關(guān)注的內(nèi)容以Timeline的形式展開。但是隨著用戶場景的豐富,F(xiàn)eed流也有了更多的變種。本篇文章主要討論如何設(shè)計一個Feed流,以及Feed流背后的設(shè)計邏輯。

1. Feed流設(shè)計的要核心問題

之前提到,對于搜索而言,基本上是召回用戶感興趣的內(nèi)容,然后進行篩選排序。其實Feed的設(shè)計也是如此。一個Feed流永遠(yuǎn)是在解決兩個核心問題:

  • 應(yīng)該展示給用戶什么內(nèi)容
  • 這些內(nèi)容該怎么排序

不同的Feed流其實是在給出這兩個問題不同的答案。不同的答案也沒有絕對的對與錯,更多的是場景是否合適。

2. 永恒的經(jīng)典——Timeline

Timeline,一般而言,不對用戶主動要求獲取的內(nèi)容進行篩選,同時所有的內(nèi)容按照時間排序。最經(jīng)典的案例就是朋友圈。關(guān)于Feed流設(shè)計的兩個核心問題,微信朋友圈的回答是這樣的:

  • 應(yīng)該展示給用戶什么內(nèi)容:用戶好友發(fā)的內(nèi)容
  • 這些內(nèi)容該怎么排序:按照時間先后順序

Timeline簡單的內(nèi)容選取和排序非常易于用戶理解,充滿了極簡主義的哲學(xué):隨時更新,吸引用戶隨時打開使用,而每次更新的部分都有限也保證了大部分用戶不會錯過任何消息。微信也用這個設(shè)計,獲取了用戶大量的時間。

既然Timeline有這么多優(yōu)點,那么Feed流為什么還會迭代衍生出來其他的設(shè)計?

其實這里也牽扯到一個問題,Timeline有一個致命的缺點——內(nèi)容呈現(xiàn)效率最為低下。需要內(nèi)容提供方非??酥?,同時也需要用戶對這些內(nèi)容足夠關(guān)注。

微信朋友圈的內(nèi)容是用戶自己的個人展示,注定不會大量更新;同時選擇都是基于熟人關(guān)系,能引起用戶足夠的關(guān)注。正是這兩個原因,保證了朋友圈內(nèi)容雖然效率低下,但是還是極具吸引力。如果動輒每天上千條陌生人更新的內(nèi)容,使用Timeline的形式呈現(xiàn)出來,想見一下,這是一個多么缺乏思考的設(shè)計。

2. 重力排序算法——兼顧熱度和更新時間

如果每天有更新量很大的Feed流,同時大部分內(nèi)容沒有太大用戶價值,這種情況下我們該怎么排序?這個場景其實也很常見,也是一些PM在實際工作中遇到的棘手問題。答案就是重力排序算法。

重力排序算法中,對于一個在Feed流中的內(nèi)容而言,有兩種力量:重力和拉力。重力是持續(xù)讓內(nèi)容往下掉的力,這個重力就是時間,因為新的內(nèi)容會把老的內(nèi)容刷下去;同時拉力則是讓內(nèi)容排序往前的力,比如知乎的贊,貼吧的回復(fù)。

這樣的排序算法實現(xiàn)方式有很多,這里可以簡單介紹一種,也是來自Reddit的核心排序算法:

其中:H表示能代表內(nèi)容熱度的值:比如說收到的贊,比如說瀏覽量,也可以是綜合類似的指標(biāo),加權(quán)求和得到的值。

T代表內(nèi)容發(fā)布的時間,代表一個時間的起始值,只要比最早發(fā)布的內(nèi)容早就行了(比如用公司創(chuàng)立時間)。T-T0用來衡量一個內(nèi)容的新舊程度,單位為秒,T-T0越大,則代表內(nèi)容越新。

A也是設(shè)立的參數(shù),A越大,T-T0的影響力越小,則內(nèi)容更新的越慢。一般而言初始值可以用36000,10個小時的秒數(shù),后續(xù)不斷迭代。

關(guān)于Feed流設(shè)計的兩個核心問題,重力排序算法的回答是這樣的:

應(yīng)該展示給用戶什么內(nèi)容:用戶表現(xiàn)出喜好的內(nèi)容都推給用戶,雖然用戶不一定看得見后面的。

這些內(nèi)容該怎么排序:按照時間衰減因素和內(nèi)容受歡迎程度綜合排序。

3. 智能排序——雙刃劍

Facebook使用智能排序之后據(jù)稱效果拔群,于是我們看到越來越多的社交網(wǎng)絡(luò)放棄使用Timeline排序,轉(zhuǎn)入智能排序的陣營,國外的Twitter,國內(nèi)的微博和知乎。

智能排序牽扯到復(fù)雜的模型構(gòu)建和機器學(xué)習(xí),這里只闡述下簡單的原理。

  • 首先,系統(tǒng)需要知道什么是一個內(nèi)容被展示的目標(biāo)值。比如微博,一個內(nèi)容被展示的目標(biāo)值是轉(zhuǎn)發(fā),評論,點贊的次數(shù)。那么通過大量的樣本的機器學(xué)習(xí),系統(tǒng)對于什么是好的內(nèi)容會有一個預(yù)測。這個對于一個內(nèi)容的預(yù)測,則是的智能排序的基礎(chǔ)。
  • 接下來,系統(tǒng)會屏蔽掉一些違規(guī)的內(nèi)容,比如Facebook處罰標(biāo)題黨,知乎處罰抱團點贊。
  • 其次,為了用戶內(nèi)容的質(zhì)量,系統(tǒng)會在用戶的Feed中增加一些熱門的內(nèi)容。
  • 最后,考慮內(nèi)容和用戶的親密度、系統(tǒng)認(rèn)為內(nèi)容受歡迎的程度、內(nèi)容時間衰減性等因素后,系統(tǒng)進行綜合排序。

聽起來智能排序是一個很好的主意。但是,智能排序也是一把雙刃劍。

算法質(zhì)量的高要求,導(dǎo)致一些技術(shù)比較差的公司,使用智能排序效果不佳。另一方面,因為智能排序的不透明性和擴展性,過度的商業(yè)化更是成為了用戶體驗的頭號兇手。

有的內(nèi)容因為用戶買了粉絲頭條而可以排在Feed流前面,有的內(nèi)容只要有足夠的推廣費,可以繞過關(guān)注關(guān)系,呈現(xiàn)在用戶面前。智能排序如果被過度商業(yè)化,那么Feed流的用戶體驗也會越來越差。

4. 總結(jié)

Feed流的設(shè)計原理其實講起來比較簡單,如果需要成型的排序算法,也可以找到很多,但是更重要的是,什么是真正適合的選擇。

如果選擇Timeline的排序,那么就需要考慮用戶關(guān)注的內(nèi)容是否足夠有吸引力。

如果選擇重力排序算法,那么就需要考慮該如何選擇參數(shù)保證最后的展示效果。

如果加入不斷壯大的智能排序大軍,那么就需要考慮是否有足夠的技術(shù)實力和產(chǎn)品自制力。

重要的是思考清楚兩個問題:

  • 應(yīng)該展示給用戶什么內(nèi)容
  • 這些內(nèi)容該怎么排序

Don’t waste life in doubts and fears,just make a choice.

#專欄作家#

潘一鳴,公眾號:產(chǎn)品邏輯之美,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。畢業(yè)于清華大學(xué),暢銷書《產(chǎn)品邏輯之美》作者;先后在多家互聯(lián)網(wǎng)公司從事產(chǎn)品經(jīng)理工作,有很多復(fù)雜系統(tǒng)的構(gòu)建實踐經(jīng)驗。

本文原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載。

更多精彩內(nèi)容,請關(guān)注人人都是產(chǎn)品經(jīng)理微信公眾號或下載App
評論
評論請登錄
  1. Reddit算法里,T-T0應(yīng)該是越小表示內(nèi)容越新吧?不應(yīng)該越新的內(nèi)容,前后的時間差越小么?

    來自廣東 回復(fù)
  2. 微信不算feed流吧

    來自北京 回復(fù)
    1. 朋友圈應(yīng)該是最基礎(chǔ)的feed流

      來自陜西 回復(fù)
  3. 最近對feed流設(shè)計非常入迷。
    有一個自己設(shè)計的音樂產(chǎn)品,想要將“話題”這個功能界面也設(shè)計成信息流,最好加入跟用戶需求相近的廣告并提高變現(xiàn)效率,但是沒拿準(zhǔn)怎么設(shè)計。大佬能指點下嗎?
    目前我設(shè)計的話題是比較簡潔的,用卡片設(shè)計的,每一張卡片正中放個標(biāo)題,背景是圖片,卡片底部放的參與人數(shù)和發(fā)起人。想將這個設(shè)計成feed流的話是不是直接在里面插入廣告,讓廣告以同樣的卡片設(shè)計形式表現(xiàn)出來?

    來自廣東 回復(fù)
  4. 潘老師知識淵博,讓我受益匪淺,期待潘老師下次更新。 ??

    來自北京 回復(fù)
    1. 期待你更多地打賞

      來自北京 回復(fù)
  5. 一直在思考除了時間以外更合適的排序方式

    回復(fù)
  6. 重力排序算法的那個參數(shù)A不是很懂,就是他對時間差的一個影響這里,請問可以再深入一些嗎??

    回復(fù)
    1. 參數(shù)A是自定義參數(shù),用來對更新速度做一個把控

      來自浙江 回復(fù)
  7. 筆記做起來
    1.Timeline 內(nèi)容率低
    2.重力排序 兼顧
    3.AI 雙刃劍

    回復(fù)
  8. 不錯不錯 :mrgreen:

    來自廣東 回復(fù)
  9. 新人獲益良多,算法這塊不是很懂,可以深度點。

    回復(fù)