依据这道百度战略产品司理面试题,笔者向咱们介绍了答题思路以及相关的面试经历。

依据这道百度战略产品司理面试题,笔者向咱们介绍了答题思路以及相关的面试经历。

咱们好,我是今日去面了百度的Isabel,职位是战略产品司理,部分是引荐技能渠道部,主要是做手机百度App的Feed流引荐。

在面试进程中,除了惯例的深挖简历项目之外,还会被问到了事务方面的敞开性问题,需求现场答复。

在答复进程中,面试官也一向认真地用电脑记录下我答复的答案,个人感觉百度好像更垂青面试者的临场思维体现,依据现场的答复来判别归纳本质。

因为我顺畅经过了一面,面试官也点评我的答复答得不错,所以便想给咱们共享其时遇到的敞开性问题,以及我的答复。

我被问到的是那个经典的问题“你最喜爱的App是什么?”,我的答复是小红书。而众所周知的,在产品面试中这个问题根本都是面试官用来挖坑的,公然接下来就是逝世三连:怎么去评价小红书的Feed流作用?小红书Feed流存在什么问题?怎么处理?

或许许多小伙伴都和我相同没有过相关经历,看到Feed流这个看起来很巨大上的术语,一脸懵逼:这是啥?

因而,在共享我的答案之前,我首先会简略介绍一下Feed流是什么。然后再以小红书为例,聊聊Feed流是怎么评价作用、然后继续优化的。

一、什么是feed流

Feed流的精确界说一向存在争议。简略来说,Feed流是继续更新并呈现给用户内容的信息流,它存在于各式各样的APP,字节跳动的抖音就是以Feed流发家的。

小红书的Feed流如下图:

经过图片咱们应该对Feed流是什么有了大致的认知,接下来说说我了解的Feed流:Feed流的中心是“个性化引荐”,它的两个主体是内容和用户,是用户与内容的匹配,“信息找人”的展现办法。

总的来说,给Feed流产品下一个界说,则是:经过必定的战略,从很多内容中筛选出部分内容,经过排序后展现给用户。

二、Feed流的生命周期:从发生到作用评价

Feed流是用户与内容的匹配,意图是从很多内容中找到用户最喜爱的内容。那么,这是经过什么样的战略来发生的,又该怎么优化呢?接下来聊聊Feed流从发生到优化的全进程。

Feed流的发生,遵从着战略拟定的四进程:问题(意图)、输入、核算、输出。详细来说,是一个这样的进程:

为了到达“给用户展现感爱好内容”的意图,输入一系列目标,进行逻辑核算,终究输出一个用户满足的Feed流效果。

除了“逻辑核算”这部分一般由RD(开发同学)来完结之外,其它的进程都是战略产品司理需求去考虑并完结的。

接下来,我也会依照战略拟定的四进程,逐渐聊聊Feed流是怎么发生的。

意图

很显然,Feed流的意图是,要很多内容中找到用户最喜爱的内容。

输入

怎么寻觅到需求输入的目标呢?

关于这个问题,咱们能够从匹配的两边,也就是用户和内容,这两个维度来拆解问题来考虑。

  • 从用户的视点来说,咱们需求经过获取尽或许多的数据,构建用户画像,然后了解用户是个什么样的人。
  • 从内容的视点来说,咱们需求获取很多、多样、优质的内容,有满足的内容推给他。经过这一系列的动作,咱们就能够知道,要把什么样的内容推给他。

细化到详细目标,能够从以下维度来考虑:

(1)从用户视点,咱们的意图是多维度寻觅用户爱好,从以下目标考虑:

1)人口特点

从性别、年纪等维度考虑:依据性别与年纪的运用较为简略,思维有点像数学中的“聚类算法”:检测到用户是女人,会更多地推送女人喜爱的内容,而“女生喜爱的内容”又是依据其它女人用户的数据得到的。

依据LBS定位:能够从两个维度考虑:

  • 一是简略地依据地理位置的内容推送,用户在北京海淀区,则会向他推送北京海淀区相关的内容;
  • 二是结合地理位置进行城市层级区分,例如北上广、一线城市、二线城市等,检测到用户处于二线城市,则向他推送二线城市用户喜爱的内容。

2)过往行为

  • 过往查找行为:用户之前有查找过“美食”,则接下来会推送美食相关的内容。
  • 过往点击行为:用户在Feed流中点击“科技”相关内容,旁边面阐明用户对科技更感爱好,因而更多地向用户推送科技的内容。

3)其它可获取信息

  • 例如手机类型信息,若用户运用的是iPhone,可判别用户对iPhone相关内容或许会感爱好,然后向用户推送iPhone相关的内容。
  • 以及结合详细事务状况,其它能够拿到的信息。

(2)从内容的视点,咱们的意图是获取很多、多样、优质的内容,从这三个维度也能够采纳多方面的办法:

1)很多

建立社区生态,运用鼓舞办法增大用户出产内容的量级。

2)多样

  • 经过内容运营,鼓舞用户出产多类别UGC内容。
  • 为用户展现的内容不局限于爱好匹配,还能够向用户推送:渠道抢手信息、猜想喜爱信息等,推送内容多样化。

3)优质

  • 招引网红、明星等KOL入驻,添加内容的质量。
  • 小红书主要以图片内容为根底方法,可内置伴奏、滤镜、贴纸等美化功用,进步UGC内容质量。

省掉“逻辑核算”这部分不谈,来聊聊战略的终究一步,即输出一个用户满足的Feed流效果。

怎么判别用户是否满足呢?

这就涉及到Feed流作用评价的问题。

一个根本原则是,要想评价Feed流展现作用好不好,就是要经过各方面进行打分,然后得出该Feed流在用户心中的“喜爱度”。

打分规矩能够大略从两个视点来考虑:一是排序,用户喜爱的内容排在越靠前,则阐明该Feed流作用越好。二是从内容自身来看,用户喜爱的内容呈现的越多,则阐明Feed流分数越高、作用越好。

细化到详细的评价目标,能够从以下维度考虑:

  • 前n个点击量:例如考虑前10个内容中,用户点击了几个内容。经过核算占比的值,来评价作用
  • 点击量:这是最直观的数据。用户点击该Feed流的内容越多,阐明用户喜爱度越高
  • 逗留时长:用户在Feed流的内容中逗留时间越长,阐明用户对该Feed流越感爱好
  • 活跃度:用户点赞、谈论、转发等行为

经过以上进程,咱们开端发生了一个Feed流。但是就像一句古话,“上线不是完毕,而是新的开端”,发生Feed流之后的进程,就是不断优化迭代的血泪史了。

接下来,以小红书为实例,咱们聊聊小红书Feed流存在的问题是什么?以及依据这个问题,怎么对Feed流进行优化。

作为小红书的忠诚用户,我运用小红书时遇到最大的问题,就是内容的同质化

一方面是正常内容的同质化:

  • 从内容出产的维度来说,正常用户因为跟风、仿照等原因,发布的内容越来越趋于类似
  • 从内容承受的维度来说,每天推送的内容没什么新鲜感,仅是推送最近、曩昔感爱好的内容

另一方面是不正常的同质化:例如某些软广,发布了很多类似的内容。

小红书是内容渠道,内容的同质化很显然会极大下降内容质量,轻则丢失部分用户,重则下降产品的中心竞争力。因而,对小红书来说,同质化问题,需求被排在较高的优先级去考虑。

为了处理内容同质化问题,咱们能够从内容自身动身,从“内容重复度”的维度为将内容大略归类,从而考虑不同类型的处理计划:

计划一:反作弊约束高重复度内容

简略来说,关于疑似广告的行为,需求对内容进行辨认和处理。

从辨认的视点,能够从以下目标来判别内容是否是广告行为,对单个内容的“广告疑似度”进行打分:

  • 内容重复度极高
  • 重复篇数较多
  • 发布重复内容的IP段类似
  • 其它数据目标反常(点赞量、留言量短期快速添加)

从处理的视点,因为小红书是一个内容社区,简略粗犷的删去内容有或许引起误伤,或是危害内容生态。

我以为处理办法能够从“下降优先级”的视点考虑:依据单个内容的“广告内容疑似度”,来恰当下降广告内容在主页Feed流及查找中的排序。

若该内容被判别为大概率归于广告,则优先级则会下降,乃至完全不展现给用户。经过这样的办法,对高重复度内容进行约束。

计划二:内容运营鼓舞多样化内容出产

关于跟风、仿照发布类似内容的用户,他们或许是出于两种心态:一是不知道要发布什么内容,二是想经过跟风仿照来取得归属感、认同感。

依据这个布景,咱们能够经过在内容发布页添加文字提示的运营办法,来鼓舞用户发布多样化的内容。例如以下提示,恰当引导用户发布的内容:

  • 美食类:晚上好,晒晒你的丰厚大餐吧
  • 健身类:说说你最近的减肥效果吧,传闻80%在小红书晒健身计划的人都瘦了哦
  • ……

一方面,从用户视点来说,结合场景的提示语拉近了用户与内容社区的间隔,恰当的引导能够处理用户发布内容时“不知道选取什么主题”的问题。

另一方面,从公司视点来说,也能够经过实时监控与调整,来完善社区内容的多品种。详细来说,当遇到“美食类内容出产较少”的问题,能够经过添加美食类引导语份额,来促进社区内容的品种完整性。

计划三:精准推送战略与多样化推送战略的平衡

Feed流的终究意图是“寻觅到用户喜爱的内容”,为了到达这个意图,一个有用的途径是进行用户与内容的“精准匹配”,经过过往信息来判别用户的爱好,即精准推送战略。

但实际上,用户对“自己喜爱的内容”的界定是比较含糊的。有时候,就连用户自己也无法精确描绘自己喜爱的是什么,仅局限于对曩昔信息来判别用户爱好,会疏忽掉用户未来、有或许爱好。因而,就会呈现引荐内容同质化的问题。

因而,除了引荐精准猜想的内容外,也应当进行多样化内容的推送。在进行内容匹配时,为用户展现的内容不局限于爱好匹配,还能够向用户推送:渠道抢手信息、猜想喜爱信息等,推送内容多样化

面试是咱们向面试官输出和体现自己的进程,不断面试被问到新的问题,就能够经过在复盘的阶段自动查询材料和深度考虑来进一步了解。

假如咱们对这篇文章有什么主张与定见,欢迎在谈论区留言与我交流~

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题图来自 Unsplash,依据 CC0 协议

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