即刻VS今日頭條:深度分析個性化推薦機制與內(nèi)容差異化突破

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一份幾乎沒有數(shù)據(jù),沒有用戶體驗要素,只有邏輯分析的競品分析,希望大家能夠喜歡。在這篇文章里,我將就聚合類資訊應(yīng)用的突破作出一些分析。

選擇了今日頭條(版本5.8.0)和即刻(版本2.7.0)這兩個應(yīng)用作為分析對象,對比他們目前各自的個性化推薦機制和提供的資訊內(nèi)容,并給出我的結(jié)論:

即刻運用“主題”的新模式能夠更精確匹配用戶的新聞閱讀需求,并實現(xiàn)信息的集成,加上精選的內(nèi)容,在信息爆炸的時代更能實現(xiàn)產(chǎn)品定位的突破。

行業(yè)環(huán)境及用戶行為分析

我們先看來自Trustdata和企鵝智酷的幾組數(shù)據(jù),如下圖:

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圖1 ?行業(yè)環(huán)境以及用戶行為分析

在互聯(lián)網(wǎng)大潮下,用戶使用的產(chǎn)品越來越集中,并且更難獲得用戶的注意力,新聞客戶端閱讀時間少于30分鐘的用戶將近60%。同時在微信、QQ,以及微博、知乎等其他產(chǎn)品對用戶使用應(yīng)用時長強勢占據(jù)下,聚合類資訊應(yīng)用應(yīng)考慮信息的精準投放和優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容保障作為突破點謀求一席之地。

我們通過對個性化推薦機制分析去衡量他們各自信息的精準投放過程。我們將從理想新聞資訊應(yīng)用的時效性/準確性、豐富度、質(zhì)量這三個方面對優(yōu)質(zhì)內(nèi)容保障部分做出衡量

個性化推薦機制分析

今日頭條

今日頭條通過技術(shù)算法獲得用戶的偏好,我們不討論具體如何實現(xiàn),但從用戶的角度來看,今日頭條實現(xiàn)個性化推薦采用的方法是:

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圖2 ?今日頭條的個性化推薦模式

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圖3 今日頭條的不感興趣反饋流程

其中不感興趣作為主要流程,采用彈出框的方式,在一個頁面內(nèi)解決了反饋問題

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圖4 今日頭條的反饋界面

對于今日頭條的個性化推薦模式:

  • 面對新生用戶,今日頭條推送了默認的內(nèi)容,并寄希望于通過用戶的主動篩選實現(xiàn)個性化推薦。然而,在這個篩選過程中,用戶在此期間受到了大量不感興趣/厭惡的內(nèi)容打擾,用戶體驗遭到破壞;
  • 即使說篩選反饋流程已經(jīng)設(shè)置的足夠簡單,但是需要大量多次操作才能實現(xiàn)精準投放,單次操作對系統(tǒng)推送的內(nèi)容并無明顯影響,而篩選階段的時間成本用戶難以估計。在當前用戶注意力寶貴的大環(huán)境下,容易造成新生用戶的流失;
  • 頻道差異化不大,對內(nèi)容的篩選作用很小。

即刻

而即刻主要采取的是

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圖5 即刻個性化推薦模式

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圖6 即刻的取消關(guān)注流程

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圖7 即刻主題/取消關(guān)注頁面

可以看出,即刻“取消關(guān)注”的流程經(jīng)過兩次頁面切換,三次點擊,相對而言更為麻煩。

而對于新生用戶,即刻提前設(shè)置了幾個可以取消的默認關(guān)注的主題,作為冷啟動。這些主題比較通用,不會引起用戶明顯的反感。

對于即刻的個性化推薦方式:

  • 用戶進入即刻之后,接觸到的不是具體的新聞,而是經(jīng)過編輯的主題。一定程度上保護了用戶免受不喜歡的具體內(nèi)容的干擾;同時主題的介紹可以讓用戶迅速判斷主題的內(nèi)容是否符合口味;
  • 通用的主題較好挖掘,盡管即刻中有大量的有趣的/新穎的小眾主題存在,但是邏輯上來說,仍然還是難以覆蓋一些深度/小眾的需求。但是,一旦主題切合用戶的需求,便可以實現(xiàn)百分百的精準投放,而且推送內(nèi)容不會引起用戶的任何反感。

兩者對比

現(xiàn)在,我們把這兩個應(yīng)用合在一起對比,如下圖:

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圖8 各自信息接觸用戶方式示意圖

現(xiàn)在我們不妨做一個假設(shè),假設(shè)用戶對所有信息的20%感興趣;70%不感興趣,10%屬于浮動興趣,那么就是

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圖9 對比各自實現(xiàn)個性化推薦過程對用戶影響

那可以從這個流程中看出對個性化推薦機制的結(jié)論就是:

1、今日頭條采取做減法

從全部內(nèi)容中,從雜糅的信息中不斷篩選刪減,從而實現(xiàn)精準投放。而此過程中,磨合時間成本過長,且用戶體驗嚴重受損。

2、即刻采取做加法

通過預(yù)先關(guān)注的通用主題,之后通過用戶自行添加主題,實現(xiàn)精準投放。此過程時間成本較低,用戶體驗好,甚至可以培養(yǎng)用戶形成、發(fā)現(xiàn)其他興趣愛好。同時可以通過人為的運營精選,提高主題關(guān)注的成功率,實現(xiàn)冷啟動。

內(nèi)容分析

企鵝智酷發(fā)布的《90后的新聞觀》中提到過新聞APP的常見痛點:

  • 新聞同質(zhì)化嚴重
  • 標題黨/內(nèi)容不真實
  • 客戶端擅自推送自己不喜歡的內(nèi)容
  • 內(nèi)容沒有深度/負面消息/八卦太多

同時結(jié)合艾瑞咨詢《2016年新聞資訊渠道價值研究報告》,可以得到以下兩個訴求:

  1. 對于全年齡段用戶而言,準確客觀是用戶對新聞的基本訴求
  2. 此外,新奇有趣、娛樂性強的內(nèi)容收到年輕人群的歡迎

針對這些訴求,我們提出下圖的模型,以其中的三個指標、兩個對象去衡量新聞資訊應(yīng)用:

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圖10 ? 新聞應(yīng)用衡量模型

我們利用這個模型對這兩個應(yīng)用進行進一步分析,先從即刻開始。

即刻

即刻最大的一個特色就是它的具體消息都是集成聚合在這些編輯過的“主題”里面的。只有關(guān)注了主題之后,具體的信息會從“消息盒子”直接接觸到用戶。

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圖11 即刻的“發(fā)現(xiàn)”和“消息”

1、時效性方面

即刻通過一系列的特定主題實現(xiàn),如【一覺醒來世界發(fā)生了什么】(默認關(guān)注)、【今天微博都在熱議什么】、【知乎今日最熱】、【YouTube每日最火視頻】、【breaking news】

2、豐富度方面

(1)豐富有趣的主題

雖然即刻將主題只分為【全部】、【趣味】、【影視】、【科技】、【閱讀】、【生活】、【體育】、【財經(jīng)】、【音樂】、【游戲】、【新聞】以及【官方合作】這12個分類。

然而實際上即刻有許多很小的、很有趣的主題,如【ISIS被消滅進展】、【又有大公司宣布破產(chǎn)了】、【世界首富變更提醒】、【最美仙女裙都在這里】等。

這么做的缺點就是缺乏系統(tǒng)性的分類查找,雖然說可以通過搜索實現(xiàn)主題的精確查找,但是用戶是不知道自己想要什么的,零散的主題較難與其受眾快速對應(yīng)。

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圖12 即刻中的特色主題

(2)作為分發(fā)渠道

即刻充分認識到了自己可以作為分發(fā)平臺的優(yōu)勢,主題中有大量的【XXX公眾號有更新了】、【XXX網(wǎng)站精選文章】等主題,當主題發(fā)生更新時,可以將消息第一時間推送到用戶面前。

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圖13 即刻中的分發(fā)渠道主題

(3)零碎化信息集成

基于“主題”的自身特點,對于零碎化的信息的集成、整理,即刻更有優(yōu)勢。

出現(xiàn)了大量【研究生考試重要動態(tài)】、【校園招聘最新資訊】、【北京每月房價變動】、【大公司財報】以及【天貓大牌折扣活動】等類似的優(yōu)秀主題

這類主題搜集了零散的信息,產(chǎn)生了一定工具性的作用,對于相關(guān)人群的利益與需求極大的契合。

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圖14 即刻中的工具集成主題

3、質(zhì)量方面

對于重大/突發(fā)新聞,即刻采用的是【一覺醒來世界發(fā)生了什么】和【breaking news】這些主題完成推送,并且大多數(shù)以簡訊的方式給出,簡潔明了,讓用戶迅速了解動態(tài)。

對于個性化的信息,即刻本身就有很多的優(yōu)秀的主題實現(xiàn)了第一次過濾,同時一定程度上回避了信息的重復推送。其次,具體內(nèi)容方面,“標題黨”的現(xiàn)象較少,基本上文題對應(yīng)。此外,主題內(nèi)部風格一致,不會讓用戶突兀地接觸到不感興趣的信息。

今日頭條

接下來,我們討論今日頭條,筆者認為今日頭條內(nèi)容這一部分做的很不好,三大要素均沒有形成協(xié)同效應(yīng)。

1、今日頭條基本每次刷新都可以新增7~8條新的新聞,從時效性上,確實更新很快。

同時,今日頭條推送的信息都在首頁,重要/感興趣的信息和花邊新聞相互雜糅(特別是對于新生用戶)。這時較快地更新頻率反而成了今日頭條的劣勢:

  1. 導致了重要消息的流失;
  2. 同一消息的類似報道重復推送;
  3. 用戶反復受到不感興趣內(nèi)容的干擾。

其次,作為商業(yè)化需求,今日頭條夾雜很多廣告。這兩點更加惡化了用戶閱讀新聞的整體心情和體驗。過多的更新給讀者帶來的是閱讀的負擔和打擾,與用戶興趣匹配的個性化閱讀比海量信息更容易被接受。

2.今日頭條內(nèi)設(shè)56個頻道供用戶選擇,分類很細但同時頻道差異化不大。

即使經(jīng)過頻道的篩選,內(nèi)容仍然重復出現(xiàn),沒有對閱讀過程產(chǎn)生明顯的改善。

3.今日頭條專門開辟了“關(guān)注”TAB(頭條號)作為渠道分發(fā)的入口,分類詳細、系統(tǒng),種類豐富。

相較于即刻易于查找。與即刻不同的是,當頭條號有更新內(nèi)容時并不直接推送給用戶,而采用了在“關(guān)注”TAB出現(xiàn)小紅點的方式。

綜上所述,今日頭條定位更像是一條信息的洪流,各式各樣的信息雜糅其中,個性化推薦的優(yōu)質(zhì)信息容易埋沒其中,更難以形成沉淀。同時,今日頭條更傾向于引導用戶持續(xù)閱讀一些消費性的泛娛樂信息。

即刻提供的內(nèi)容更與用戶的興趣和實際利益匹配,較為優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容以及利用“主題”實現(xiàn)工具性集成,完成信息的部分沉淀,用戶的體驗較為良好。

結(jié)語

本文沒有對用戶屬性去進行分析,沒有去判斷用戶對泛娛樂知識消費的具體態(tài)度和看法。但筆者秉持的一個態(tài)度是:在互聯(lián)網(wǎng)的時代從來就不缺乏淺層的、泛娛樂的信息。即使是說當前用戶群基數(shù)很大,但沒有持續(xù)提供有內(nèi)涵、切實有用的新聞平臺必然會迎來用戶數(shù)量的斷崖式下跌。

真正契合用戶需求的高質(zhì)量內(nèi)容才是新聞資訊類應(yīng)用的壁壘和核心競爭力。

 

作者:王炳棠(705136230),找不到日常實習(┬_┬)的大三在讀,歡迎交流

本文由 @王炳棠 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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評論
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  1. 稍微吐個槽,即使是要更專注的在某個點上去分析一個產(chǎn)品,也需要了解產(chǎn)品的整個輪廓。文中提到的頭條做減法的個性化推薦模式。這里不太能贊同,“不感興趣”這個功能只是頭條在做興趣推薦上的一個用戶反饋角度的功能,只能算是推薦的一個補充。閱讀歷史、內(nèi)容標簽、等等這些相應(yīng)信息的機器理解與推薦才是主流。以一個推薦補充性的功能妄自定義一個產(chǎn)品的推薦方式的好壞,感覺有些太片面了吧。

    來自北京 回復
  2. 分析挺有邏輯的,不過“.今日頭條內(nèi)設(shè)56個頻道供用戶選擇,分類很細但同時頻道差異化不大。”不知你指的“差異化”是指內(nèi)容質(zhì)量的差異還是內(nèi)容分類的差異?

    來自廣東 回復
  3. 頭條基于用戶行為的推薦模式的確有弊端,個人認為即刻的體驗更好。
    如果從今日頭條和即刻的用戶群入手分析,可能不會得到現(xiàn)在的結(jié)論。頭條的用戶群龐大,而即刻更為小眾;從這點上來說,頭條完爆即刻。
    用戶體驗的確是很重要的一環(huán),但單從產(chǎn)品推薦機制入手,來分析產(chǎn)品的推薦機制對于用戶體驗的影響,本身不能代表產(chǎn)品其他層面對于發(fā)展的影響。

    來自北京 回復
  4. 請問你分析這兩個產(chǎn)品花了多長時間呢

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  5. 所以你想說明的是即刻未來幾年將完爆今日頭條?

    來自北京 回復
  6. 問個問題:除了大家都提到的對今日頭條個性化機制的了解偏頗,還有個問題,樓主提到即刻接觸用戶做的是加法(這一點我覺得提的很好給我很多啟發(fā)),那么在即刻接觸用戶的時候,是怎么開始加的呢?也就是所謂主題一旦繁雜不也一樣需要進行主題推薦嗎?這個區(qū)別是否只是推薦的粗細粒度的區(qū)別?

    (吐槽一下這個評論功能和登錄功能簡直無比難用)

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  7. 我去,這么爛的分析都能上來,服了,對今日頭條的了解連一般用戶都不如,去好好學習學習再寫吧。

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    1. 您挺有趣的

      來自陜西 回復
  8. 有2點想指出:第一,需要分析下每日用戶平均使用時長,今日頭條全網(wǎng)第一超過微信;第二,對于推薦機制描述不準確,頭條不是只通過“dislike”,這只是一個權(quán)重非常低的點,還有很多。加油

    來自北京 回復
  9. 沒有分析清楚目標用戶的產(chǎn)品分析都是耍流氓……

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  10. 作者很用心的在分析這兩個產(chǎn)品,不過一開始的方向就好像有些偏差,今日頭條并不是通過“不感興趣”來做減法從而實現(xiàn)個性化推薦,而是從用戶的閱讀行為,分析用戶的興趣類型從而匹配對應(yīng)類型的文章。舉個例子:我在頭條上點擊了一篇NBA新聞,我身上的NBA/體育標簽權(quán)重上升,之后系統(tǒng)會推薦更多該類型的文章給我。當然這種模式的弊端也很明顯,如何在滿足用戶的多種形態(tài)的個性化和主流資訊的獲取需求,確實是一個難點

    來自廣東 回復
  11. 大三在讀產(chǎn)品就hin厲害~膜

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  12. 看完之后總有種題主在跪舔即刻的感覺,本人說話直白不做修飾,請諒解。
    從個性化分析的角度來看,單純從用戶角度來拆分今日頭條的個性化算法完全是非常不合理的。
    從使用的角度來看,負反饋機制應(yīng)該是個性化最弱的一環(huán),如果用這一環(huán)來裁決個性化推薦,那么就是偏。

    然后從產(chǎn)品角度來看,我沒用過即刻,但從介紹來看是一款主題式的閱讀,今日頭條從定位本身出發(fā),我認為就是泛式的資訊閱讀。
    對于主題式閱讀,本身就是一個熱點閱讀的行為,那么從后面的運作成本來看,運營成為主力,機械為輔,這樣的模式是否健康?
    對于泛式閱讀,內(nèi)容海量所以對于內(nèi)容的命中率就是關(guān)鍵,相關(guān)的數(shù)據(jù)報表建議題主也看下
    今日頭條作為當前日活較高的新聞軟件,命中率不言而喻,這樣基于機器學習的進行的內(nèi)容分發(fā),相比之下是否能符合后期運作?

    最后十分同意,內(nèi)容會成為壁壘的想法。

    個人關(guān)鍵,不喜勿噴。但是就算噴了,那就噴吧。

    來自廣東 回復