編輯導讀：打開一個產品，用戶會看到哪些功能？哪些內容？這都需要產品經理制定好推薦邏輯。那么，本文作者以語音產品為例，對推薦邏輯進行分析，希望對你有幫助。

一、現(xiàn)象

當某個用戶打開一個語音類的產品，在頻道列表他優(yōu)先會看到哪些房間？在推薦列表他優(yōu)先會看到哪個主播或目前在線的人？

當某個用戶打開一個電商類的平臺，在商品推薦頁他優(yōu)先會看到哪類型的產品？哪個分類的店鋪？

當某個用戶打開一個社區(qū)類的APP，在動態(tài)廣場頁他優(yōu)先會看到哪篇帖子？哪個目前正在討論的話題？

……

上述內容的呈現(xiàn)順序即是產品設計時的推薦邏輯。

推薦邏輯一般是指產品內相關內容對于某類型用戶的呈現(xiàn)規(guī)則。通俗來講，即產品側想讓用戶側優(yōu)先看到什么東西？這里的相關內容指代的是某虛擬對象的載體形式。正如上述例子，它有可能是某篇帖子，某條視頻；也有可能是某個主播，某件商品；還有可能是某類標簽或某種人設……

呈現(xiàn)的規(guī)則若由某類型的用戶所綁定，被用戶在產品內的某核心行為路徑所觸發(fā)，此時，不同的用戶在相同列表所看到的內容及其展示順序各有不同，即為“千人千面”。
呈現(xiàn)的規(guī)則若由產品側所制定，被內容自身的相關指標所關聯(lián)，此時，不同的用戶在相同列表所看到的內容及其展示順序相同，動態(tài)變動的僅是內容展示順序本身，和哪個用戶在瀏覽觀看并不相關，即為“推薦順序機制”。

推薦邏輯的制定和產品定位強相關，不同類型產品由于其涉及的垂直領域，商業(yè)變現(xiàn)模型等有本質上的區(qū)別，相關的規(guī)則制定差異化很大，因此，不同場景下的推薦邏輯探索也即顯得尤為重要。以本文作為一個始點，連載推薦邏輯實戰(zhàn)案例系列，將會介紹不同類型產品在其不同使用情景下推薦規(guī)則制定思路，希望可以對各位產品人的相關工作內容有所啟發(fā)，共同進步。

以下闡述的是一個語音類產品關于付費出價用戶承接的主播彈窗列表推薦順序機制案例。

二、背景

推薦機制的背后往往和產品側的獲利相關，可能是擴大流量的曝光，也有可能是增加資金的收益。

優(yōu)先看到的內容必須是優(yōu)質的，這樣對于用戶側而言才能吸引其停留。久而久之，當內容消費者對產品的使用產生依賴，對其認同，開始轉變其角色為內容生產者，他們會爭取將自己所發(fā)布的內容上熱門，上推廣，優(yōu)先刊登資源位，并愿意為此充值，產生消費。對于產品側，也即增加了資金的收益。

2.1 困境

語音類產品的商業(yè)變現(xiàn)渠道常見于如下3個途徑：

• 直播間用戶充值并送禮
• 產品內用戶充值會員并獲得相關特權（如，vip標識，進頻特效等）
• 粉絲型用戶充值用于解鎖和特定主播的虛擬社交關系（如，好友→摯友→情侶）

其中，渠道1，用戶在某直播間觀感良好→被該主播吸引充值→最終完成付費的商業(yè)鏈路至少占產品營收的70%以上。

上述現(xiàn)象決定了當某語音類產品階段性營收或ROI（投資回報率）不達標時，可通過尋找具備付費充值傾向的用戶群體，迭代對應的產品新功能模塊，吸引充值付費，解決當前問題。

2.2 對策

具備付費充值傾向的用戶群體可通過如下兩個方向尋找：

• 產品內，根據以往具備付費充值行為的用戶，篩選其操作，描述其畫像，對符合條件的群體精準定位及后續(xù)推廣。
• 產品外，信息流渠道買量。通過廣告投放的手段，在常見流量平臺（如抖音，快手，騰訊，b站等）進行競價買量操作，獲得對本產品具備付費充值傾向的用戶。該群體在信息流平臺下載或跳轉到本產品后，往往會傾向于做出充值行為系列操作，稱為付費出價用戶。

方向1的探索，優(yōu)勢在于成本低，無須進行額外的資金投入，僅需細分付費用戶的畫像，精準定位。劣勢則在于效率低，需要產品經理的思路足夠清晰，能在較短的時間內準確定位到該群體。

方向2的探索，優(yōu)勢在于效率高，通過資金的投入將人群的定位操作轉移到算法已經較為成熟的信息流平臺，由它們來進行精準獲客，可極大地縮短付費人群的尋找時間。劣勢則在于成本較高，容易對本不樂觀的階段性ROI不達標現(xiàn)象雪上加霜。

渠道買量的計價規(guī)則一般為平均每獲取一個愿意下載產品的用戶需付費A元；每獲取一個下載產品后愿意注冊登錄的用戶需付費B元；每獲取一個下載產品到注冊登錄并愿意最終完成充值行為的用戶需付費C元。這里A＜B＜C，對產品側越有價值的用戶獲取的成本也會越高。

由于盈利相關的指標一般均具備階段性的壓力，講究時效性。通過信息流渠道的付費出價用戶買量往往會成為經常性的選擇。此時，對于產品側而言，已經把付費人群的精準定位轉移出去第三方進行，本身僅需著重思考當這批付費出價用戶注冊登錄到產品時，如何更好地把他們承接，吸引其付費。

三、規(guī)則

語音類產品的付費出價用戶具備明顯的畫像特征，他們來到產品的目的是為了尋找感興趣的主播進行娛樂消費。對于這類群體，產品設計方面采用主播列表的半屏彈窗進行新注冊登錄用戶的承接。

3.1 要素

1）緣由：盡可能地縮短目標用戶尋找感興趣內容的途徑。用戶帶著尋找感興趣主播的目的而來，在用戶完成注冊登錄的相關步驟后，落地頁定為產品頻道頁面，同時立刻進行主播列表半屏彈窗，幫助用戶直接進行主播的挑選尋找。

2）對象：彈窗新功能的設定允許后臺運營可配置的操作，1.0版本默認僅對特定信息流渠道的付費出價用戶展示，根據后續(xù)效果可逐漸放開對不同畫像用戶進行。

3）時機：對于目標信息流渠道的付費出價用戶，在其注冊落地后立刻彈窗指引；若1.0版本后涉及其他畫像的用戶，則該時機可與用戶的核心行為路徑相關，幫助用戶完整社交鏈條。如，某名用戶在30分鐘內查看過≥n名簽約主播的個人主頁，則半屏彈窗彈出。

4）類型：推薦邏輯的觸發(fā)可區(qū)分為兩種情況。

一，每名用戶由于自身的核心行為路徑不同導致在相同的列表看到相異的內容，即“千人千面”；二，目標的推送群體大多數(shù)為同一畫像的用戶，他們理應看到相近的內容，此時不同的用戶在相同列表所看到的內容及其展示順序一致。由于1.0版本彈窗機制的推送群體為付費出價用戶，等同于同一畫像群體，因此采用的推薦規(guī)則為產品側的順序機制，“千人千面”可放1.0版本后的規(guī)則制定進行。

5）信息：半屏彈窗以主播列表的載體形式呈現(xiàn)。如下僅以低保真原型圖中的主播信息條區(qū)分不同主播，并未涉及具體的ui設計，用戶點擊主播信息條后進入該名主播所在的頻道當中。在實際的產品設計過程，至少應考慮該列表的命名，主播信息條中應展示的內容及規(guī)則，如該名主播性別，擅長才藝，喜歡事物，打招呼快捷入口等。

本文作為推薦邏輯的介紹，著重講解哪些主播應該出現(xiàn)在該列表中展示，以及他們間的排序規(guī)則。

3.2 步驟

順序機制的推薦規(guī)則按取數(shù)-篩選-排序-分發(fā)的四階段制定，分步進行，列表展示每5分鐘更新一次。

3.2.1 取數(shù)

首先，明確取數(shù)池。它為展示對象的集合，任意展示對象均從其中進行抽取。

1.0版本的順序推薦機制強調對付費出價用戶的承接，由于該群體為產品新用戶，并未在產品內被收集可用于區(qū)分畫像的核心行為信息，因此，由運營方決定優(yōu)先推送哪些主播進行展示。此時，選取的取數(shù)池為主播白名單池子，由運營方中所登記的白名單主播構成，把其看做優(yōu)質的內容生產者。

其次，配設白名單后臺，便于運營方管理。在產品設計時，既要考慮客戶端用戶可見的界面展示及規(guī)則，也要跟進后臺運營方的工具建設，提高效率。白名單管理后臺允許運營方通過添加主播uid形式把該名主播納入到主播白名單池子當中，同時，每次記錄時需要明確該名人員的生效時間及權重，只有在規(guī)定時間當中該設定才有效，每名主播權重將成為排序階段的數(shù)值衡量依據。

額外，抽象兜底邏輯池進行備用。產品側在進行規(guī)制制定時需考慮由于極端情況導致無法從目標取數(shù)池當中選出任一內容進行展示，但給用戶推送時卻不可呈現(xiàn)一空白頁面。此時，兜底邏輯可完善用戶體驗，確保內容的輸出。

本案例中，以非白名單主播池子作為兜底邏輯池，它由除主播白名單池子外的簽約主播構成，她們是平臺合作者，但并未成為優(yōu)質內容產出方。當主播白名單池子當中挑選出的成員數(shù)量不足時，可由非白名單主播池子當中抽選補足。

最后，對主播白名單池子里的對象進行全選，用作下一階段的篩選。

3.2.2 篩選

對步驟1所選取對象進行條件過濾，剔除優(yōu)先級不高主播，提高效率。

• 所篩選的主播對象必須當前在線，且在某房間的麥上，以此確保用戶被吸引尋找主播后可立即進行互動，充值付費的相關行為操作。
• 所篩選的主播和瀏覽用戶之間應為異性關系，剔除性別相同的主播，盡量利用異性間的相互吸引傾向。
• 剔除曾被用戶進行拉黑、舉報、刪除好友行為的主播，避免用戶對不良內容的厭倦。（此條件一般出現(xiàn)于1.0版本后“千人千面”規(guī)則中，因為付費出價用戶在剛注冊登錄時為新用戶，一般來說并未進行相關拉黑或舉報操作。）
• 剔除在上5分鐘的列表展示期間，通過主播彈窗信息條進入頻道用戶數(shù)≥5的主播。（此舉動在于避免由于主播同時接待用戶數(shù)過多而導致接待質量下降的現(xiàn)象。）

3.2.3 排序

1步驟的取數(shù)對象經2步驟的篩選后，需進行相互間的排序，確定列表主播的展示順序。依據是不同主播在主播白名單池子中所設定的運營權重，權重大的排在前，權重相同時隨機排序，最終確定經篩選排序后的主播集合。

3.2.4 分發(fā)

分發(fā)即展示，對篩選排序后的主播集合需明確展示范圍?，F(xiàn)設定參與展示的主播為順序集合的前n位（n支持運營人員的后臺配置修改），其將按排序出現(xiàn)在彈窗主播列表當中。若經篩選后發(fā)現(xiàn)符合條件的主播數(shù)＜n，則剩余數(shù)量通過兜底邏輯池的補充篩選排序進行。

3.2.5 兜底

假設主播白名單池子中經篩選排序后發(fā)現(xiàn)符合條件的主播數(shù)為x＜n，此時剩余的n-x個主播將在兜底的非白名單主播池子進行。

• 取數(shù)：對非白名單主播池子里的對象進行全選。
• 篩選：剔除兜底邏輯池中不在線上或不在麥上的主播，剔除和瀏覽用戶同性別的主播，剔除在上5分鐘的列表展示期間，通過主播彈窗信息條進入頻道用戶數(shù)≥5的主播。
• 排序：由于非白名單主播池子里的成員并無后臺人員所配設的權重，此時，參考過去半小時內的主播個人流水情況。獲得用戶送禮道具總金額數(shù)較大的排在前，金額相同時隨機排序。
• 分發(fā)：截取非白名單主播池子中經篩選排序后的前n-x名主播作為來自兜底邏輯池的補充填補，進行最后的列表排序分發(fā)完善。

3.2.6 極端

若主播白名單池子中經篩選排序后的主播數(shù)為x＜n，作為兜底邏輯的非白名單主播池子經篩選排序后有y＜n名主播進行填補，且x+y仍＜n，此時有多少分發(fā)展示多少，即展示x+y的順序數(shù)量。（一般來說只要兩個池子足夠大，不會出現(xiàn)展示成員不足的現(xiàn)象。）

四、思考

本案例側重于講述推薦邏輯當中的推薦順序機制，順序安排規(guī)則。而在該安排規(guī)則中又會涉及運營后臺可配置的一些想法，如主播白名單池子里的成員權重，順序集合的分發(fā)前n位數(shù)，主播列表彈窗的時機等。運營后臺可配置的思考，允許產品側可根據現(xiàn)實數(shù)據反饋來進行更優(yōu)方案的尋找，同時也給與運營方更多操作的空間，提高其工作效率。

產品和運營是相輔相成的關系，好的產品人除了對外優(yōu)化用戶體驗，對內也要化繁為簡，幫助運營方更好地觸達用戶。至于相關運營后臺具體如何設計，之后也會有專門的案例進行講解，歡迎大家訂閱啦~

此外，本案例僅作為一語音類產品在面臨營收壓力時如何快速進行付費出價用戶的承接迭代方案展示。要想本質上以優(yōu)質主播吸引用戶，形成良性循環(huán)，彈窗機制根據用戶個性化行為及主播受歡迎程度進行“千人千面”的演變是不可避免的最終階段。

案例和產品都應在產品人的思考中不斷更新，不斷迭代，不然就會被用戶所淘汰。

以上。