网站内容更新策略(运营必须了解的内容分发策略之一——打压与推优)

　　网站内容更新策略(运营必须了解的内容分发策略之一——打压与推优)

　　编者介绍：对于运营商来说，内容至上是不变的真理。无论采用何种操作方式，都需要内容的支持才能取得好的效果。但是，内容运营并不仅仅围绕着内容的生产，而只是在内容被消费的时候，所以核心是采用好的策略来筛选和分发所生产的内容。本文作者向我们介绍了运营必须了解的内容分发策略之一——压制和推广。

　　内容是社区产品最直观的价值体现，也是连接社区生产者和消费者的桥梁。

　　然而，社区内容运营的工作远不止内容生产。九乡也怕巷子深。可以消费的内容是有意义的内容。因此，核心在于如何筛选和分发已经产生的内容。

　　无论您是否从事内容分发工作，您都需要了解其逻辑。

　　这可以分解为5个问题：

　　可以看到什么样的内容？正在查看谁的内容？首先看到的是什么？谁应该看到内容？在哪里看到的内容？

　　从这些问题可以总结出三个工作方向：抑制与优化、推荐算法、分发场景。本文重点分析抑制和优化的逻辑。

　　一、 制片人的打压和宣传

　　有人可能会质疑，社区产品的使命不就是让每个制作人的内容都看得见吗？为什么会有“看到谁的内容”这样的命题？

　　人人平等就是慈善，做生意必须有歧视。毕竟，我们需要做的不是发现每一块优质内容，而是增加发现优质内容的概率和效率。

　　无论是冷启动社区，还是抖音开手这样的顶流，流量都是有限的。将流量分配给具有优质内容生产能力的用户：一方面可以提高流量利用效率；另一方面，它还可以提高被消费内容的质量，这是内容推荐工作的第一步。

　　为了准确定位有价值的生产者，可以将其从低到高分为6类：黑名单用户、流失用户、低活跃用户、新用户、活跃用户、KOL。

　　1. 黑名单用户

　　此类用户已触发社区的内容安全规则，如发布非法内容或异常账号行为等。它作为生产者的价值是最低的，是压制的重点。平台通常不会为其内容提供任何流量，严重时甚至会封禁账号或发布功能。

　　2. 丢失的用户

　　指长时间未登录的用户。由于他们对平台的粘性较低，且存在再次流失的风险，因此要提高他们的内容曝光门槛，可以参考以下指标：

　　只有在达到标准后，他们才有机会被曝光，并观察他们的后续表现。

　　3. 低活跃用户/新用户

　　总的来说，此类用户制作的内容质量较差，试探性和早期采用者较多。

　　但是，作为活水源，为了达到挖掘潜在活跃用户和KOL的供给，提高留存率的目的，会分配少量的流量给它。

　　4. 活跃用户

　　为这部分用户实施的策略是“有限机会均等”，为他们发表的作品提供有限的流量，以验证内容的质量。热门内容和新的KOL通常是在这群用户中诞生的。

　　5. KOL

　　指在社区中积累了一定数量粉丝的制作人。他们的内容输出频率和质量都比较稳定。他们通常会给出更大的基础流量池来进行流量验证，即使数据性能不如活跃用户群产生的爆炸式增长。内容也将获得可观的流量。

　　生产者分级推荐的策略是基于上述分类将不同的生产者连接到不同的审计路径和不同量级的基础流量池，然后通过人工+流量的双重验证筛选出优质内容。

　　常见的抖音提升账户是通过推断抖音的生产者层次逻辑，模仿良好的账户行为，提高自身账户的权重。

　　二、 内容压制和推广

　　内容发布后，通常会经过这些步骤：黑名单过滤、机器审核、人工初审（抑制）、流量分发（随机流量）、人工审核（标注、推荐）、流量分发（算法竞争）、池化/下沉端。

　　1. 黑名单过滤

　　即上述黑名单用户在被规则识别后将无法发布内容或发布的内容只能被自己看到。

　　2. 机器审查

　　机器学习算法用于识别内容中的敏感文字、图片、视频片段、md5值等，快速压制非法、重复发布等低质量内容。

　　确定有问题的内容将被删除，无法判断是否有问题的可疑内容将进入人工初审流程，未可疑内容将进入基础流量分配流程。

　　当然，有能力审核并重视内容安全的社区会人工审核所有疑似和非疑似内容。

　　机器审核通常可以覆盖整个站点95%以上的审核任务。

　　3. 人工初审

　　这特指对可疑内容的审查，不包括用户投诉。机器审核大大减少了人工审核的工作量。通常人工初审覆盖的内容不超过总产量的5%。

　　4. 流量分布 - 随机流量

　　通过以上三个低质量内容抑制步骤后，内容才能进入推广流程。规则确定用户所属的生产者级别，并分配不同量级的随机流量用于数据性能验证。

　　平台通常会根据全内容的数据性能、数量需求和质量需求，推出随机流量评估标准。

　　例如：假设平台每天总共有100万次曝光，其中10万次分发到随机流量池，平台每天生成500条待验证内容，每条内容将获得200次曝光.

　　我们随机抽取一批曝光200次左右的内容，按CTR倒序排列，按照28法则过滤前20%的内容。考试及格线根据后续数据审核和业务需要不断调整。

　　这里只是简单列举思路，实际业务中制定标准需要考虑的要素会更加复杂。

　　5. 人工审核 - 标记和推荐

　　内容达到随机流量考核标准后，通常会再进行人工审核。目的是为未来更高的流量曝光做准备，包括判断内容是否符合平台定位、内容分类和标注、优质内容的权重。

　　6. 流量分配-算法竞赛

　　在这个阶段之后，内容会进入推荐算法的召回源，由个性化算法根据词向量、标签、流行度等各种召回因素召回到feed中，并按照各自的排序数据性能和用户消费。

　　7. 离开水池/水槽

　　在算法竞争的过程中，只要时间线画的够长，就难免会出现触底的内容（因为数据性能不好从不召回）和居高不下的内容（因为数据性能太好一直被召回）。

　　对于前者，可以根据不同的业务需求来决定是否打捞；对于后者，会设置多种形式的out-pooling机制来保证内容的时效性，如时间衰减系数、曝光时间限制、曝光限制等。

　　三、总结

　　以上就是内容分发过程中抑制和促进优化的方法和方法。它只适用于一个家庭。由于社区规模、产品形态等方面的差异，会有差异，但大部分都逃不出人与内容两个维度。提高内容筛选逻辑的效率。

　　本文由@suanmeitang原创发表，人人都是产品经理，未经允许禁止转载

　　题图来自unsplash，基于CC0协议

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