基于這道百度策略產(chǎn)品經(jīng)理面試題，筆者向我們介紹了答題思路以及相關(guān)的面試經(jīng)驗。

大家好，我是今天去面了百度的Isabel，職位是策略產(chǎn)品經(jīng)理，部門是推薦技術(shù)平臺部，主要是做手機百度App的Feed流推薦。

在面試過程中，除了常規(guī)的深挖簡歷項目之外，還會被問到了業(yè)務(wù)方面的開放性問題，需要現(xiàn)場回答。

在回答過程中，面試官也一直認真地用電腦記錄下我回答的答案，個人感覺百度似乎更看重面試者的臨場思維表現(xiàn)，根據(jù)現(xiàn)場的回答來判斷綜合素質(zhì)。

由于我順利通過了一面，面試官也評價我的回答答得不錯，于是便想給大家分享當(dāng)時遇到的開放性問題，以及我的回答。

我被問到的是那個經(jīng)典的問題“你最喜歡的App是什么？”，我的回答是小紅書。而眾所周知的，在產(chǎn)品面試中這個問題基本都是面試官用來挖坑的，果然接下來就是死亡三連：如何去評估小紅書的Feed流效果？小紅書Feed流存在什么問題？如何解決？

可能很多小伙伴都和我一樣沒有過相關(guān)經(jīng)驗，看到Feed流這個看起來很高大上的術(shù)語，一臉懵逼：這是啥？

因此，在分享我的答案之前，我首先會簡單介紹一下Feed流是什么。然后再以小紅書為例，聊聊Feed流是如何評估效果、從而持續(xù)優(yōu)化的。

一、什么是feed流

Feed流的準(zhǔn)確定義一直存在爭議。簡單來說，F(xiàn)eed流是持續(xù)更新并呈現(xiàn)給用戶內(nèi)容的信息流，它存在于各種各樣的APP，字節(jié)跳動的抖音便是以Feed流起家的。

小紅書的Feed流如下圖：

通過圖片大家應(yīng)該對Feed流是什么有了大致的認知，接下來說說我理解的Feed流：Feed流的核心是“個性化推薦”，它的兩個主體是內(nèi)容和用戶，是用戶與內(nèi)容的匹配，“信息找人”的展現(xiàn)方式。

總的來說，給Feed流產(chǎn)品下一個定義，則是：通過一定的策略，從大量內(nèi)容中篩選出部分內(nèi)容，經(jīng)過排序后展現(xiàn)給用戶。

二、Feed流的生命周期：從產(chǎn)生到效果評估

Feed流是用戶與內(nèi)容的匹配，目的是從大量內(nèi)容中找到用戶最喜歡的內(nèi)容。那么，這是通過什么樣的策略來產(chǎn)生的，又該如何優(yōu)化呢？接下來聊聊Feed流從產(chǎn)生到優(yōu)化的全過程。

Feed流的產(chǎn)生，遵循著策略制定的四步驟：問題（目的）、輸入、計算、輸出。具體來說，是一個這樣的過程：

為了達到“給用戶展現(xiàn)感興趣內(nèi)容”的目的，輸入一系列指標(biāo)，進行邏輯計算，最終輸出一個用戶滿意的Feed流結(jié)果。

除了“邏輯計算”這部分通常由RD（開發(fā)同學(xué)）來實現(xiàn)之外，其它的步驟都是策略產(chǎn)品經(jīng)理需要去考慮并完成的。

接下來，我也會按照策略制定的四步驟，逐步聊聊Feed流是如何產(chǎn)生的。

目的

很顯然，F(xiàn)eed流的目的是，要大量內(nèi)容中找到用戶最喜歡的內(nèi)容。

輸入

如何尋找到需要輸入的指標(biāo)呢？

對于這個問題，我們可以從匹配的雙方，也就是用戶和內(nèi)容，這兩個維度來拆解問題來思考。

• 從用戶的角度來說，我們需要通過獲取盡可能多的數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶畫像，從而了解用戶是個什么樣的人。
• 從內(nèi)容的角度來說，我們需要獲取大量、多樣、優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容，有足夠的內(nèi)容推給他。通過這一系列的動作，我們就可以知道，要把什么樣的內(nèi)容推給他。

細化到具體指標(biāo)，可以從以下維度來考慮：

（1）從用戶角度，我們的目的是多維度尋找用戶興趣，從以下指標(biāo)考慮：

1）人口屬性

從性別、年齡等維度考慮：基于性別與年齡的應(yīng)用較為簡單，思想有點像數(shù)學(xué)中的“聚類算法”：檢測到用戶是女性，會更多地推送女性喜歡的內(nèi)容，而“女生喜歡的內(nèi)容”又是基于其它女性用戶的數(shù)據(jù)得到的。

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(nèi)容推送，用戶在北京海淀區(qū)，則會向他推送北京海淀區(qū)相關(guān)的內(nèi)容；
• 二是結(jié)合地理位置進行城市層級劃分，例如北上廣、一線城市、二線城市等，檢測到用戶處于二線城市，則向他推送二線城市用戶喜歡的內(nèi)容。

2）過往行為

• 過往搜索行為：用戶之前有搜索過“美食”，則接下來會推送美食相關(guān)的內(nèi)容。
• 過往點擊行為：用戶在Feed流中點擊“科技”相關(guān)內(nèi)容，側(cè)面說明用戶對科技更感興趣，因此更多地向用戶推送科技的內(nèi)容。

3）其它可獲取信息

• 例如手機型號信息，若用戶使用的是iPhone，可判斷用戶對iPhone相關(guān)內(nèi)容可能會感興趣，從而向用戶推送iPhone相關(guān)的內(nèi)容。
• 以及結(jié)合具體業(yè)務(wù)情況，其它可以拿到的信息。

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

1）大量

搭建社區(qū)生態(tài)，利用鼓勵措施增大用戶生產(chǎn)內(nèi)容的量級。

2）多樣

• 通過內(nèi)容運營，鼓勵用戶生產(chǎn)多類別UGC內(nèi)容。
• 為用戶展現(xiàn)的內(nèi)容不局限于興趣匹配，還可以向用戶推送：平臺熱門信息、猜測喜歡信息等，推送內(nèi)容多樣化。

3）優(yōu)質(zhì)

• 吸引網(wǎng)紅、明星等KOL入駐，增加內(nèi)容的質(zhì)量。
• 小紅書主要以圖片內(nèi)容為基礎(chǔ)形式，可內(nèi)置配樂、濾鏡、貼紙等美化功能，提高UGC內(nèi)容質(zhì)量。

輸出

省略“邏輯計算”這部分不談，來聊聊策略的最后一步，即輸出一個用戶滿意的Feed流結(jié)果。

如何判斷用戶是否滿意呢？

這就涉及到Feed流效果評估的問題。

一個基本原則是，要想評估Feed流展現(xiàn)效果好不好，就是要通過各方面進行打分，從而得出該Feed流在用戶心中的“喜愛度”。

打分規(guī)則可以粗略從兩個角度來考慮：一是排序，用戶喜愛的內(nèi)容排在越靠前，則說明該Feed流效果越好。二是從內(nèi)容本身來看，用戶喜愛的內(nèi)容出現(xiàn)的越多，則說明Feed流分數(shù)越高、效果越好。

細化到具體的評估指標(biāo)，可以從以下維度考慮：

• 前n個點擊量：例如考慮前10個內(nèi)容中，用戶點擊了幾個內(nèi)容。通過計算占比的值，來評估效果
• 點擊量：這是最直觀的數(shù)據(jù)。用戶點擊該Feed流的內(nèi)容越多，說明用戶喜愛度越高
• 停留時長：用戶在Feed流的內(nèi)容中停留時間越長，說明用戶對該Feed流越感興趣
• 活躍度：用戶點贊、評論、轉(zhuǎn)發(fā)等行為

三、feed流的優(yōu)化策略

通過以上步驟，我們初步產(chǎn)生了一個Feed流。然而就像一句古話，“上線不是結(jié)束，而是新的開始”，產(chǎn)生Feed流之后的過程，就是不斷優(yōu)化迭代的血淚史了。

接下來，以小紅書為實例，咱們聊聊小紅書Feed流存在的問題是什么？以及基于這個問題，如何對Feed流進行優(yōu)化。

作為小紅書的忠實用戶，我使用小紅書時遇到最大的問題，便是內(nèi)容的同質(zhì)化。

一方面是正常內(nèi)容的同質(zhì)化：

• 從內(nèi)容生產(chǎn)的維度來說，正常用戶由于跟風(fēng)、模仿等原因，發(fā)布的內(nèi)容越來越趨于相似
• 從內(nèi)容接受的維度來說，每天推送的內(nèi)容沒什么新鮮感，僅是推送最近、過去感興趣的內(nèi)容

另一方面是不正常的同質(zhì)化：例如某些軟廣，發(fā)布了大量相似的內(nèi)容。

小紅書是內(nèi)容平臺，內(nèi)容的同質(zhì)化很顯然會極大降低內(nèi)容質(zhì)量，輕則流失部分用戶，重則降低產(chǎn)品的核心競爭力。因此，對小紅書來說，同質(zhì)化問題，需要被排在較高的優(yōu)先級去考慮。

為了解決內(nèi)容同質(zhì)化問題，我們可以從內(nèi)容本身出發(fā)，從“內(nèi)容重復(fù)度”的維度為將內(nèi)容粗略歸類，進而思考不同類型的解決方案：

方案一：反作弊限制高重復(fù)度內(nèi)容

簡單來說，對于疑似廣告的行為，需要對內(nèi)容進行識別和處理。

從識別的角度，可以從以下指標(biāo)來判斷內(nèi)容是否是廣告行為，對單個內(nèi)容的“廣告疑似度”進行打分：

• 內(nèi)容重復(fù)度極高
• 重復(fù)篇數(shù)較多
• 發(fā)布重復(fù)內(nèi)容的IP段相似
• 其它數(shù)據(jù)指標(biāo)異常（點贊量、留言量短期快速增加）

從處理的角度，由于小紅書是一個內(nèi)容社區(qū)，簡單粗暴的刪除內(nèi)容有可能引起誤傷，或是損害內(nèi)容生態(tài)。

我認為處理方式可以從“降低優(yōu)先級”的角度考慮：根據(jù)單個內(nèi)容的“廣告內(nèi)容疑似度”，來適當(dāng)降低廣告內(nèi)容在首頁Feed流及搜索中的排序。

若該內(nèi)容被判斷為大概率屬于廣告，則優(yōu)先級則會降低，甚至完全不展現(xiàn)給用戶。通過這樣的方法，對高重復(fù)度內(nèi)容進行限制。

方案二：內(nèi)容運營鼓勵多樣化內(nèi)容生產(chǎn)

對于跟風(fēng)、模仿發(fā)布相似內(nèi)容的用戶，他們可能是出于兩種心態(tài)：一是不知道要發(fā)布什么內(nèi)容，二是想通過跟風(fēng)模仿來獲得歸屬感、認同感。

基于這個背景，我們可以通過在內(nèi)容發(fā)布頁增加文字提示的運營方式，來鼓勵用戶發(fā)布多樣化的內(nèi)容。例如以下提示，適當(dāng)引導(dǎo)用戶發(fā)布的內(nèi)容：

• 美食類：晚上好，曬曬你的豐富大餐吧
• 健身類：說說你最近的瘦身成果吧，聽說80%在小紅書曬健身計劃的人都瘦了哦
• ……

一方面，從用戶角度來說，結(jié)合場景的提示語拉近了用戶與內(nèi)容社區(qū)的距離，適當(dāng)?shù)囊龑?dǎo)可以解決用戶發(fā)布內(nèi)容時“不知道選取什么主題”的問題。

另一方面，從公司角度來說，也可以通過實時監(jiān)控與調(diào)整，來完善社區(qū)內(nèi)容的多種類。具體來說，當(dāng)遇到“美食類內(nèi)容生產(chǎn)較少”的問題，可以通過增加美食類引導(dǎo)語比例，來促進社區(qū)內(nèi)容的種類完整性。

方案三：精準(zhǔn)推送策略與多樣化推送策略的平衡

Feed流的最終目的是“尋找到用戶喜歡的內(nèi)容”，為了達到這個目的，一個有效的途徑是進行用戶與內(nèi)容的“精準(zhǔn)匹配”，通過過往信息來判斷用戶的興趣，即精準(zhǔn)推送策略。

但實際上，用戶對“自己喜歡的內(nèi)容”的界定是比較模糊的。有時候，就連用戶自己也無法準(zhǔn)確描述自己喜歡的是什么，僅局限于對過去信息來判斷用戶興趣，會忽略掉用戶未來、有可能興趣。因此，就會出現(xiàn)推薦內(nèi)容同質(zhì)化的問題。

因此，除了推薦精準(zhǔn)預(yù)測的內(nèi)容外，也應(yīng)當(dāng)進行多樣化內(nèi)容的推送。在進行內(nèi)容匹配時，為用戶展現(xiàn)的內(nèi)容不局限于興趣匹配，還可以向用戶推送：平臺熱門信息、猜測喜歡信息等，推送內(nèi)容多樣化

面試是我們向面試官輸出和表現(xiàn)自己的過程，不斷面試被問到新的問題，就可以通過在復(fù)盤的階段主動查詢資料和深度思考來進一步了解。

如果大家對這篇文章有什么建議與意見，歡迎在評論區(qū)留言與我溝通~

本文由 @Isabel 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

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