一個“好社區(qū)”的運營與成長需要耗費大量的成本，本文以作者所在團隊打造社區(qū)模塊的過程為例，梳理了他們是如何思考處理當(dāng)前社區(qū)打造的，希望對你有所啟發(fā)。

因自家產(chǎn)品業(yè)務(wù)規(guī)劃需要，我們目前在搭建【社區(qū)】模塊，并準備在一級菜單欄開放入口，這事看上去挺大動靜；因為從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的同學(xué)，多多少少知道，內(nèi)容社區(qū)可以說是一個行業(yè)了，而且是一個比較成熟的行業(yè)市場。

例如往大了講，有獨立的小紅書、知乎等社區(qū)型產(chǎn)品，往小了講有Keep、網(wǎng)易云等，在APP中嵌套社區(qū)的做法（我們目前就屬于這類）。

其次，一個“好的”社區(qū)也不是一個小團隊說做就做，立馬能支撐起來的；成熟的社區(qū)離不開供需關(guān)系，也就是內(nèi)容消耗者和創(chuàng)作者，以及復(fù)雜的推薦算法；并配套內(nèi)容審核治理、成長等級、創(chuàng)作者激勵等等一系列運營制度來運行。

令人遺憾的是，以上這些我們當(dāng)前團隊能力，都做不到；所以我想寫這篇文章總結(jié)一下，看看我們是如何思考處理的。

一、思考-正向推薦

因為我所在的團隊沒有一個懂內(nèi)容的運營和產(chǎn)品；只是老板想要，交代下來就開干了?。犉饋?，跟你們公司咋樣，哈哈哈）

所以作為一個【非專業(yè)且不合格的】社區(qū)產(chǎn)品經(jīng)理，我被指定負責(zé)社區(qū)模塊時，只能抱著敬畏心邊學(xué)習(xí)邊思考邊設(shè)計；中心思想是盡量先做小但保證對（合格），實際運行后根據(jù)實戰(zhàn)經(jīng)驗再調(diào)優(yōu)迭代。

在開始之前，我們先梳理一下功能流程，作為產(chǎn)品要記得，不管接到什么功能需求，都先自己理一下正流程和逆流程，然后在思考其中設(shè)計的關(guān)鍵點所在，最后輸出原型時，才能妙筆生花。

例如社區(qū)的正向流程：

1）給誰推薦內(nèi)容？

2）推薦什么內(nèi)容？

3）推薦內(nèi)容的數(shù)量構(gòu)成？

…

首先給誰推薦：這里可以通過用戶標(biāo)簽與內(nèi)容標(biāo)簽，相結(jié)合進行關(guān)聯(lián)推薦；簡單舉個例子，用戶分享了某篇文章，該文章在創(chuàng)建時運營打上了“娛樂”標(biāo)簽，那么再次推薦時，就會給用戶推薦含有“娛樂”標(biāo)簽的內(nèi)容。

打標(biāo)簽有很多場景，這又屬于另一個大類型了，網(wǎng)上有很多文章的，這里就不做贅述。

其次推薦什么內(nèi)容：內(nèi)容也有很多種形式，這里產(chǎn)品經(jīng)理需要整理自家APP內(nèi)有哪些內(nèi)容向產(chǎn)出，比如UGC發(fā)帖、內(nèi)部運營發(fā)帖、外部邀請合作或搬運的PUGC、KOL發(fā)帖、或創(chuàng)建的話題等等。

像我們APP還有商品的咨詢問答，其實也屬于內(nèi)容產(chǎn)出，盡可能囊括全部，并非是說要在社區(qū)中一股腦推薦給用戶，而是清楚后，以便于在合適的時機進行改造，比如我在社區(qū)推薦瀑布流中會隨機插入一個商品咨詢問答的卡片。

最后推薦數(shù)量構(gòu)成：一般情況下，上拉刷新或下拉加載，推薦9~12篇內(nèi)容；那這12篇內(nèi)容如何構(gòu)成呢？

最少需要考慮三種情況：一種是運營強推薦，比如運營推薦文章，屬于首次進社區(qū)必現(xiàn)；一種是熱門文章、新鮮度文章（發(fā)布時間近）的推薦、一種是標(biāo)簽關(guān)聯(lián)推薦；

延伸處理：我們又把標(biāo)簽推薦分為分實時瀏覽標(biāo)簽和歷史瀏覽標(biāo)簽兩種狀態(tài)，這樣用來區(qū)分推薦結(jié)果，比如今日首次進社區(qū)，還沒有瀏覽內(nèi)容情況下，根據(jù)歷史推薦；有過瀏覽后，就需要根據(jù)當(dāng)前瀏覽結(jié)果進行推薦。

以上如此劃分，是因為推薦算法邏輯我們不懂（沒有算法工程師），但整體思路是要保證公平性，任何類型的內(nèi)容都有機會露出，不可能全是標(biāo)簽推薦的內(nèi)容、也不能全是熱門推薦。

繼續(xù)往下拆解：就是推薦內(nèi)容數(shù)量分配問題；最粗暴的一種方案是配數(shù)，比如一次刷新推薦9篇內(nèi)容，熱門文章取3篇、新鮮度文章取3篇….

另一種方案是給每一種內(nèi)容屬性設(shè)置分值，比如熱門文章設(shè)置高中低三個段位、新鮮度文章按發(fā)布時間也設(shè)置高中低….

然后每個段位都對應(yīng)給默認分值，最終根據(jù)文章累加的總分，進行推薦。

延伸處理：不管是哪一種情況，都要考慮內(nèi)容庫是很大的，比如有1000篇文章，計算每篇文章分數(shù)再推薦出9篇文章，研發(fā)可能需要十幾秒，但加載刷新一次僅需2秒；這中間就會存在問題了，需要與研發(fā)討論是否根據(jù)歷史標(biāo)簽先做一個默認的初始推薦庫，隨時往里面更新替換內(nèi)容。

二、思考-逆向風(fēng)險

社區(qū)的逆向流程：

1）內(nèi)容不夠怎么辦？

2）如何驗證推薦好壞？

3）新用戶怎么推薦？

…..

首先內(nèi)容不夠怎么辦？作為一個從0到1的社區(qū)，如果沒有龐大的用戶基礎(chǔ)和激勵政策，內(nèi)容產(chǎn)出是一個大問題，我們初始內(nèi)容只有幾千篇文章，就需要考慮這個消耗問題，如果初始內(nèi)容庫有幾萬篇文章，或許可以過渡一段時間。

有能力的話，產(chǎn)品可在會議過方案時提出風(fēng)險，跟內(nèi)容團隊及領(lǐng)導(dǎo)約束，定期產(chǎn)出多少內(nèi)容（不論自產(chǎn)、購買或用戶發(fā)帖）來確保消耗；

其次是驗證推薦好壞？不管是內(nèi)容算法推薦還是簡單的邏輯推薦，推薦出的結(jié)果不一定會讓用戶或自己都滿意，這里產(chǎn)品要做好預(yù)期，有條件的產(chǎn)研團隊可以做AB測試、分桶試驗等等來調(diào)優(yōu)。我目前所在團隊做不到這塊，我就不發(fā)揮了。

最后新用戶怎么推薦？這里單獨拿出來說一下，是因為考慮到社區(qū)氛圍感問題，老用戶我們可以通過上述的推薦邏輯進行推薦，如果新用戶也按照如上方式，也是可以的。

但產(chǎn)品要思考當(dāng)前文章整體質(zhì)量如何，首先能不能讓內(nèi)部自己感受到社區(qū)的氛圍以及社區(qū)想要引導(dǎo)及表達的內(nèi)核；如果弱一點或不自信，可以支持運營對新用戶進行單獨內(nèi)容配置，作為新用戶初始內(nèi)容，這樣有引導(dǎo)性的讓新用戶看到我想讓他看到的內(nèi)容，用戶感知理解可能會強一些。

三、遺留

以上算是理出了社區(qū)推薦的雛形思路，具體細化因產(chǎn)品而異；當(dāng)然不可否認是很簡陋的版本，這個說實話也因公司、項目及團隊而定；大團隊有大團隊的算法工程，小團隊有小團隊的邏輯處理。

在整理學(xué)習(xí)過程中，像社區(qū)治理、創(chuàng)作激勵、推薦干預(yù)、后臺審核等大模塊的思路及經(jīng)驗，我是插不上話的，但小的思考我還整理有如下幾點，在我們社區(qū)目前階段并未實現(xiàn)的很徹底，覺得值得做社區(qū)時思考，我列出部分，舉一反三；

初始分：在內(nèi)容剛發(fā)布時，可賦予一定初始分值，這個分值可根據(jù)用戶賬號權(quán)重值來計算得出；比如UGC、PUGC屬性、用戶在平臺的粉絲、活躍情況等綜合計算。推薦分：官方運營可以對優(yōu)質(zhì)內(nèi)容或垃圾內(nèi)容，進行正負權(quán)重加分，進行一定的人工干預(yù)影響。時間衰減：指的是文章發(fā)布后，由新鮮到歷史的時間衰減函數(shù)公式（牛頓冷卻定律），讓內(nèi)容逐漸降溫。

上述部分初始可由簡單計算公式逐漸過渡到復(fù)雜公式；但由于我司沒有成型的內(nèi)容產(chǎn)研團隊，這些都還未實操過。

優(yōu)質(zhì)內(nèi)容分發(fā)：根據(jù)推薦邏輯-優(yōu)先推薦給固定范圍興趣人群-如果文章繼續(xù)發(fā)酵，則按熱度上升至首頁-在首頁推薦層如果文章繼續(xù)發(fā)酵，則進入運營人工干預(yù)階段，在后臺控制是否助推或控量。

其次，這中間涉及到不同賬號權(quán)重，可能會分發(fā)不同量級的流量進行驗證；還有相對公平的流量分配機制，依托粉絲關(guān)系、興趣推送的分發(fā)機制等，這塊我們沒有實現(xiàn)，我們用戶量基礎(chǔ)當(dāng)前不是很大。

內(nèi)容聚合顯示：內(nèi)容聚合功能，根據(jù)不同內(nèi)容的劃分維度，將同類內(nèi)容放到一個頁面進行展示。用戶可以通過某一聚合功能，瀏覽到所有同類內(nèi)容。常見的聚合功能有版塊、圈子、頻道、專題、話題、標(biāo)簽…等等，具體如何使用根據(jù)具體的業(yè)務(wù)形態(tài)來判斷。我們文章基礎(chǔ)數(shù)量也不是很大，所以這部分也未實現(xiàn)。

內(nèi)容數(shù)據(jù)填充：在用戶互動數(shù)據(jù)量級不夠時，就需要通過填充一些“假”數(shù)據(jù)，提升社區(qū)熱度觀感，以及在用戶發(fā)布內(nèi)容后可以及時獲得正向反饋。

比如閱讀、點贊等等，可以在發(fā)布時，在一定范圍內(nèi)逐漸遞增基礎(chǔ)數(shù)值；評論的填充成本稍高一些，需要準備一套量級足夠的、通用的評論庫，在內(nèi)容發(fā)布后自動填充到內(nèi)容評論區(qū)。評論可以按場景進行分類，對應(yīng)不同的內(nèi)容標(biāo)簽；這部分我們也未實現(xiàn)，但值得冷啟動社區(qū)思考。