網際網路行業對於使用者的隱私保護越來越重視，那麼在這樣的情境下，企業該如何制定內容推送計劃，推送使用者感興趣的內容，讓企業實現效果和利益最大化。本文從三個方面進行分析，希望對你有所啟發。

隨著某平臺因違規收集隱私資料而受到處罰的事件後，網際網路行業將越來越重視使用者隱私問題。以往違規隱私行為也將不復存在，那麼在使用者隱私管理越來越嚴苛時，應該如何推送使用者感興趣的內容使其完成內容消費，實現平臺的高轉化率、讓效果最大化。

一、抓住新使用者

如今流量紅利逐漸褪去獲客渠道相對侷限，大部分新使用者從某些特定渠道進入後，僅僅只是知道產品，但並不瞭解產品。

新使用者並未產生任何有效資料，因此無法推算其喜好，想要打動新使用者就需要增加他的內容閱讀數量與質量，從而提升內容與喜好的命中率。因此在閱讀質量提升的基礎上增加閱讀數量，關鍵在於屏效提升。

1. 高密度-提升內容瀏覽量

通常使用者在瀏覽前三屏時轉化最高，但是因為螢幕尺寸是有限的，想要快速轉化，就需要增加使用者在單屏下的內容瀏覽量。結合單屏視覺密度增加，同時內容資訊承載量也會隨之提升。針對的單屏視覺密度最佳化，可以透過簡化內容、調整卡片間距、最佳化資訊結構等方式達成。

2. 短路徑-縮短瀏覽路徑

新使用者瀏覽路徑較短，不容易接受相對複雜的瀏覽路徑。如果使用深度使用者的瀏覽路徑，新使用者很難完成複雜操作，極易中斷瀏覽。因此針對新使用者透過將路徑較深的金剛位二級、三級業務列表，調整在首頁一級列表中進行展示，採用簡單的Tab橫劃操作，直接縮短瀏覽路徑。

3. 有效性-聚合同類內容

當用戶對某類內容感興趣時，相似的內容也會容易被使用者關注。為了方便使用者能夠快速瀏覽全域性範圍的同類內容，減少使用者的搜尋成本，將平臺中相似的同類內容進行整合以專題、話題、圈子等形式，形成有效的內容聚合板塊。

二、建立使用者畫像

1. 開啟個性化推薦服務

根據使用者隱私協議，使用者可以自由開啟、關閉個性化推薦服務。推薦服務主要包括平臺內收集使用位置、瀏覽記錄、互動記錄等資訊。當用戶開啟個性化服務後，就會建立使用者畫像。

使用者畫像就是將使用者標籤化，隨著使用者使用產品的不同階段，結合使用深度，會逐步增加他的標籤屬性，一步步精準畫像內容。

2. 建立標籤庫

使用者標籤主要由基礎標籤、行為標籤兩類構成。

基礎標籤：就是使用者的基礎資訊，由使用者的位置、職業、使用習慣等標籤組成，內容較為固定。

行為標籤：則與使用者使用產品行為相關，包括使用者的瀏覽記錄、瀏覽量、瀏覽時長、互動率等動態行為，同時隨著使用者行為轉變所產生的標籤資訊也會產生變化。

3. 建立推薦能力

當原始資料搭建完成後，就可以從0到1逐步推進推薦能力的落地。推薦能力能夠接針對使用者以往的行為偏好，對使用者感興趣的內容進行強化、放大，幫助使用者深化相關內容，做到同類內容、人同類群互相關聯。

三、改善“愚蠢”的智慧推薦

雖然使用者畫像支援了“千人千面”的推送能力，但推送結果並非智慧。主要有兩大問題，一是推薦內容與使用者喜好的匹配不高、二是推薦內容越發侷限，降低了使用者對多元化資訊的瀏覽造成產品內容侷限意識。

1. 反哺

推薦結果想要做到與使用者喜好完美匹配，還是需要回到使用者中去，由使用者自由控制內容推薦方向，結合使用者自身喜好乾預推薦結果。

正向反饋是使用者的喜好體現，使用場景比較清晰，包括點贊、關注、收藏、評論等行為。而負向反饋屬於使用者興趣變化的結果對體現，隨著使用者喜好的改變在一段時間後，推送內容已經不能滿足當前喜好，使用者已毫無興趣，甚至已經厭煩。

此時使用者就可以透過遮蔽、過濾等方式將此類內容在推送中減少或消除。結合使用者的正負聯動反饋，完成推薦結果矯正，提升推薦內容的精準度。

2. 多元化內容推薦

智慧推薦容易造成內容類別單一，使用者對某類內容不斷點贊、就會不斷推送形成閉環，最終導致該使用者在平臺所看到的內容似乎一樣，內容維度會越來越窄陷入其中。因此需要權衡推薦結果與其他內容佔比，適當加入多元化的優質資訊，幫助使用者開拓視野。

四、總結

伴隨使用者增速減緩，精準推送才是提升轉化的關鍵。同時合理收集、使用已授權的隱私內容，在保障使用者資訊保安同時合理根據使用者使用深度的不同階段，進行內容喜好匹配。

初期可以透過增加內容瀏覽數量、質量獲得使用者好感，並以建立使用者畫像為目標。中期需要依據初期積累的使用者畫像資料，進行內容精準匹配提升使用者粘性，後期應避免內容侷限性為使用者拓展更多維度內容。

作者：環鐵藝術家

本文由人人都是產品經理合作媒體 @58UXD 授權釋出於人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。

題圖來自 Unsplash，基於CC0協議。

該文觀點僅代表作者本人，人人都是產品經理平臺僅提供資訊儲存空間服務。