编辑导读：本文作者带领大家初步了解了信息流的基本推荐引擎和影响因素，并通过一个信息流feeds数据运营的实际案例，梳理和总结了数据运营的价值，供大家学习和参考。
一、信息流引言
信息流的形式几乎无处不在，贯穿我们24小时的互联网生活。上下班的时候，在地铁里刷刷今日头条，获取最新资讯，信息流已经把时事文章整齐地排好，供你阅读；当你想好好吃一顿的时候，大众点评的信息流“种”出了同城的很多餐厅；我晚上睡不着觉来犒劳自己辛苦一天的工作。淘宝上眼花缭乱的推荐商品流量怎么会精准到让我停不下来刷.
虽然这种形式的信息流已经被广泛使用，但事实上，最早的应用是在信息内容场景中，这始于脸书在2006年发布的新闻订阅功能。
通过平台既定的算法和规则，用户可以流畅feeds翻译高效地聚合单个页面中的内容。用户不再需要像史前时实操心得体会代的移动交互产品设计网络那样频繁地在门户网站和博客网站之间跳转。该平台还信息流广告文案通过提供聚合内容展示平台，更有效地将用户保持在自己的管辖范围内。feed是什么意思英语
信息流的英文是“饲料”，这是一个很好的词。Feed在英文，是“喂”的意思，生动描绘了feedslive在信息流场景中，用户被平台按照一定的顺序“喂”内容的场景产品经理。
用户对内容的消费时间是有限的。平台如何在有限的时间内给用户馈信息流广告送TA喜欢的内容，让TA在平台上消费更多的内容(从而给平台带来更高的潜在商业价值)，是所有信息流视频是什么Feed场景运营者多年来一直在研究的“推荐排名”问题。实操课是什么意思
二、信息流的基础：推荐引擎
推荐引擎的核实操心是“如何将合适的项目推荐给合适信息流投放的用户”，因此“项目”和“用户”之间关系的建立是推荐算法中的核心命题。整个推荐过程基本可以概括为“回忆”“排序”“权重调整”“输出结果”的过程。这个过程简单比较一下，帮运营是什么工作助你理解这个过程运营。
每个人在学生时代应该都参加过军训，军训的最后复习是整个军训过程的重头戏。运营是什么工作那如何合理安排排队呢？
首先，教官会需要把A班的学生全部“召回”到操场，等待安排。只有A班的学生，其他B班和C班的学生不需要先参加；
然后，指导运营工资一般多少老师会要求学生按照从高到矮的规则“排序”，这样队伍就不会显得参差不齐；此时，虽然已经对学生进行了从高到低的排名，但可能会有一部分学生在演出时需要在军乐团演奏，导师需要“调权”将他们排除在外；
最后按照这个规律安排的队伍就是最后表演的A班队伍。
推荐算法是一门很深的学问，技术性很强，但由于本书的读者主要是运营人员，所以作feed是什么意思翻译者试图从更明确的层面来总结影响信息流排名的主要影响因素：
时间因子。是一个基于比较的排名影响因素，很多内容产品一开始都把时间作为第一排名因素。比如微信官运营捕手方账号，一开始完全是按时间排序的。但随着内容的日益增信息流视频是什么多，如何利用推荐算法帮助用户找到自己最关注运营助理的工作内容的内容，是其他因素的命题。
用户画像因子。因素的假设前提是直观的，“萝卜青菜，各有所爱”。虽然我们常说不能“标签化”人，但确实只有“标签化实操培训心得”才能让算法更了解一个人feedslive。比如你有“互联网从业者”的标签实操心得，推荐的内容自然会更倾向于互联网运营助理的工作内容行业资讯、科技新动向等。如果你有“孕妈”的标签，推荐内容里会有更多的育儿信息。
兴趣信息流剪辑因产品质量法子。也是一个善解人实操报告意的人。用户信息流投放画像更关注人的“属性”，兴趣更关注人的“爱好”。有的产品有直接了解用户兴趣的方式，让用户在新的时候查看自己感兴趣的领域，实操考试从而向用户推荐相应的内容；其次，可以通过一些旁门左道的方法来了解用户的兴趣，比如“用户阅读某条信息的时长”、“用户点击某类信息的概率”。
顾名思义，正负反馈因子。是用户对平台推荐内容的正面或负面反馈行为。正面反馈实操会计教程，如“赞”、产品策略“一键三通”运营是做什么的工作内容是什么；负面反馈，比如“举报”“不愿意再看”。很多用户也深谙此道，在接触到一个产品策略新的信息流产品时，会用这种方式来“驯化”信息流，“调教”最适合自己的内容。
互动因子。可以看作是正反馈因素的进一步细化，比如哔哩哔哩很多UPs常说的“转赞”。
则是希望通过用户的转实操发分享、评论、点赞等互动指标，帮助其内容被算法认为是优质的内容，从而获得更高的曝光。另外，用户的一些具体行为，比如“购买”，对推荐算运营捕手法来说也运营商是一个运营商很重要的对相关物品提权的信号。社交因子。对于具有社交关系的产品来说，推荐算法就有更多的可发挥空间了。具有最得天独厚优势的莫过于微信，沉淀了中国十多亿用户的深厚社交关系信息。比如产品批号是生产日期吗“看一看”的内容排序，则用到了用户的社交关系做算法推荐，某个内容如果有越多我们的好友“在看”，那其在我们的“看一看”中的排序则会更优。
热度因子。时事变化瞬息万变，当下的突发新闻事件往往会引起更多人的关注，导致热门的时事事件得到更高的推荐排序。社会潮流不断更迭，最近热播的影视剧或最新潮流风向，也会使一些商品成为最近热门，从而获得更高推运营捕手荐排序。
人工运营干预因子。基于推荐算法的排序基本能解决大部分的效率问题，但对于部分劣质内容，如虚假消息、低俗内容，则需要人工运营的干预，对其进行降权或过滤feeds。
三、难题：资讯Feeds如何做冷启动？
讲到这里，给大家分享笔者此前运营一款工具产品的经历。大多工具产品的困境大家可能都有所了解：用户停留时间长、粘性差，从而导致变现的效率和方式都很有限。市场上竞品众多，如果不能快feedsalbum翻译成中文速从数据指标上证明我们产品的价值，那整个产品都面临着被砍掉的风险。
于是，如何提高用户提高时长，成了我们团队内一个很重要的命题。我们这款工具产品具有WiFi连接的功能，此前用户在连接WiFi成功后跳转的落地页就信息流广告文案是一个“连接成功”的页面，除此之外，没有别的承接；
但此时用户处在操作完成的情绪高点、且在流量不敏感的WiFi场景，我们想，是不是可以通过承接资讯Feeds的内容，信息流广告从而提供给用户一些内容消费信息流剪辑的价值，同时还创造了一个商业化变现的场景？
但我们是工具产品的团队，此前完全没有内容运营的经验，要如何从0到1做一个资讯Feeds出来？分析了我们团队的现状，我们决定从以下几个方面快速启动：产品生命周期首先，资讯内容从哪儿来？我们的一些兄弟产品有现成的资讯内容，但具体的推荐算法需要我们自研；我们的算法团队虽然没有内容推荐的经验，但在软件分发上推荐的经验，也有异曲同工可借鉴复用的运营是做什么的地方。
巧妇难为无米之炊，“米”和“巧妇”都已具备，但要做成“炒饭”还是“汤饭”我们的用户才觉得最好吃，我们得多尝试才能得出结feed是什么意思翻译论。
推荐排序的因子那么多，但对于我们信息流广告投放都选传播易来说，因为工具产品的属性，所以能用的并不多。根据我们的情况，我们决定做如下三组的A/Btest实feeds验：
基于用户画像排序。我们可以获得的用户属性数据有：用户的软件安装列表数据，可以一定程度推测用户的喜好；用户的地理位置数据，可以推荐一些本地新闻、附近景点等资讯。综合这两方面的用户数据，混合给用户推荐合适的资讯内容。
基于热度排序。因为我们拿到的资讯内产品质量法容并没有附带在其他平台的热度数据，所以热产品质量法度排序在我们产品中是相对滞后的过程，需要用户不断通过点击行为去“投喂”给算法进行学习，从而把产品内更热门产品运营的内容推荐给更多运营总监的用户阅读。
基于资讯发布时间排序。相当产品运营于是一个基础对照组，不对资讯做太信息流广告文案多算法排序上的干预，用于对比前两组实验的效果。
基于三组实验feedstock的设定，我们选定了三组随机测试的用户群进行策略的投放，并且设feed是什么意思英语定了“平均资讯消费时长”作为关键评估指标产品运营。等待实验效果回收的时间有三天那么漫长，这三天的期间我们团队内也在打赌哪个策略表现会最优。读者们，你们也来猜猜哪个策略的表现会最好呢？
四、分析：找到问题更深层的原因
团队内的打赌，基本都集中认为是前两组的策略会更优。认为用户画像更好的同事的观点直截了当，用户会对与自己更相关的内容更感兴趣。认为热运营是做什么的工作内容是什么度排序效果会更好的同事也很在理，更多人点击的内容往往是猎奇新鲜的，自然也会吸引更多人阅读。
但我们运营人员回收整理了实验数据后，却有点大跌眼产品设计专业镜：最不为大家青睐的基于feedsalbum翻译成中文时间排序的方案三，竟然“平均资讯消费时长”都要优于实操心得体会前两个方案。团队内一时间产品质量法有点泄气，对算法团队同事的技术能力质实操课是什么意思疑也在暗暗有声。
作为运营人员，此时我们需要通过数据分析去信息流是什么多走一步feedsalbum翻译成中文看看：数据指标所呈现的，就是全部的真相了吗？
为了分析这个实操考试是什么意思问题，首先我们对问题进行了拆解。
实验的数据指标上：
我们设定的数据指标有没有问题？
数据指标的计算有没有问题？
各实验方案的数据指标计算是否都在同一个口径上？
实验的方案设计上：
实验组用户的选择上是否足够随机？
实验策略所需要的数据需要齐全？
实验策略是否对其用户组完全生效？
拆解分析后发现，我们看到前两组方案数据指标不信息流广告投放都选传播易好的现状，并不尽然是全部的真相。首先我们发现，“平均资讯消费时长”的指标设定存在一定问题。因为我们的产品属性毕竟是工具产品，大部分用户在连接上WiFi后是用完即走，资讯Feedfeeds是什么意思s注定只是给一部分相对信息流广告的核心是有闲的用户的功能。
所以，实验组之间用户的“平均资讯消费时长”十分离散，方案三中存在个别极端实操课是什么意思值用户拉实操报告高了整体平均时长数据。为了解决这个问题，我们在计算时可以对极端值做一定处理，并增加“平均资讯点击率”的数据指标，可以更客产品运营观地评估各方案之间的效果。
其次通过分析还发现，方案一和方案二由于数据采集上的原因实操报告，并没有完全实现其策略各自的效果。比如方案一“基于用户画像排序”，许多实验组用户由于安卓feeds权限限制，安装列表数据不全；对部分用户IP的地理位置识别也不够精准，测试发现给有的在广州的用户推荐了北京的本地新闻，自然也会影响产品设计专业策略的效果。
比如方案二，由于部分实操心得体会“标题feed是什么意思翻译党”内容点击率很高，所以导致实验组用户首屏全是“标题党”内容，内容质量很低，用户点实操考试是什么意思击后也很快跳出，导致策略的实验效果很差。
五、数据运营思维的重要性
如果我们没有对数据指标呈现出来的情况做进一feedstock步分析，单看实验的结果，我们可能直接就会认为对于我们的用户，“时间排序”就是最好的方案了，以后都应该往这个方向去发展，所谓模型算法的优化也都没有必要了。但只有通过分析，才能更清晰地看到事实的全貌，不断提出优化方案进行迭代。
这里体现出的，是问题拆解思维的重要性，是有逻辑的问题分实操培训析思维的重要性。希望通过本书，可以跟读者你分实操课是什么意思享这些思维框架，成为一个更优秀的运营。
写在后面
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