“先生，我注意到你買了啤酒，請問要不要再來一些尿布？”如果超市收銀員這樣問你，你會不會想K人？即使，你知道那個關(guān)于啤酒和尿布的故事。

其實(shí)原故事是說，發(fā)現(xiàn)很多男人周五買尿布，所以超市就把啤酒也擺在尿布旁邊。所以剛剛我故意混淆了兩個細(xì)節(jié)：尿布和啤酒的相關(guān)性是“單向”的；推薦方式是“隱式”的（擺在一起）而不是“顯式”的（口頭推薦）。更重要的是，它是針對一個特定目標(biāo)用戶群（已婚有小孩的妻管嚴(yán)男人）的行為。

令人吃驚的是，我看到大多在講“啤酒和尿布的故事”的地方，都故意忽視了這些細(xì)節(jié)，轉(zhuǎn)而大談諸如協(xié)同過濾或數(shù)據(jù)挖掘什么的?？峙逻@就是為什么現(xiàn)在很多網(wǎng)站的推薦系統(tǒng)都做得相當(dāng)糟糕的緣故吧。推薦系統(tǒng)，本質(zhì)上一種產(chǎn)品，而不是什么技術(shù)架構(gòu)，回歸到產(chǎn)品設(shè)計(jì)的根本原則，才有可能把它做得“有用”，進(jìn)而“好用”。

我其實(shí)也對推薦系統(tǒng)的技術(shù)一知半解，不妨拋開那些技術(shù)算法，談幾點(diǎn)我認(rèn)為很重要的設(shè)計(jì)原則：

一，著眼于“后續(xù)期望”。舉個例子，假設(shè)我在瀏覽ipad的產(chǎn)品介紹，旁邊的相關(guān)推薦應(yīng)該是什么？設(shè)想幾種答案：A：iphone,ipod；B：ipad皮套等配件；C：不同渠道商的ipad報價；D：仿ipad的其他山寨產(chǎn)品。如果甲同學(xué)想買一個時尚電子產(chǎn)品送給女友，乙同學(xué)是ipad的狂熱粉絲，丙同學(xué)還在為ipad的價格猶豫，丁同學(xué)只是想要一個電子閱讀器，那上面這四個答案都恰好能讓他們可以繼續(xù)多看一些產(chǎn)品。所以，推薦系統(tǒng)是否成功的最關(guān)鍵因素，并非算法實(shí)現(xiàn)等技術(shù)問題，而是如何洞悉用戶的當(dāng)前行為以及后續(xù)期望。

值得一提的是，除了揣測用戶本身已有的期望外，為用戶創(chuàng)造出一個新的期望也是推薦系統(tǒng)常常做的。比如賣書的網(wǎng)站就經(jīng)常告訴我，這兩本書可以配套買。但這種為用戶推薦他原本并不期待的東西，成功率就會低很多，相反可能會打亂用戶原本的行為路徑。所以要慎重，不能自作聰明弄巧成拙。

二，牢記80-20法則。想用一套算法解決千萬用戶不同的需求是不可能的，這就要求我們作一些取舍。我有一個繞口的原則是：用最簡單的辦法顧好大多數(shù)人在大多數(shù)情況下的最常見需求。我的這個原則的靈感來自于一個叫everything的桌面搜索軟件。不管是微軟還是google的桌面搜索軟件，一開始總是要花很長時間（幾個小時）來建索引。但這個everything只用1分鐘就能建好整個硬盤的文件索引，很神奇！后來才發(fā)現(xiàn)，它只能搜文件名，而不能搜文件內(nèi)容，而后者正是其他桌面搜索長時間建索引的原因。問題就在于，其實(shí)我們絕大多數(shù)時候找文件都是在找文件名而非內(nèi)容，everything正是抓住了這個問題的核心，用20%的精力解決了80%的問題，然后，將剩下20%的問題直接拋棄！

將這個80-20法則用到推薦系統(tǒng)里，是再合適不過的了。你只需要集中精力在最常發(fā)生的情況下，用合適的算法找出合適的推薦結(jié)果，剩下的結(jié)果只要保證“相對過得去”就好。當(dāng)然，這樣做的前提是，你對用戶的后續(xù)期望很有把握。

三，解決信息焦慮。假設(shè)“釜山料理”餐廳介紹頁上，相關(guān)餐廳列出“港麗茶餐廳”，你會覺得他們相關(guān)么？那，“韓膳宮燒烤”呢？會不會覺得后一個明顯靠譜很多？其原因是后一個你可以看得出它與“釜山料理”都是韓式燒烤店。但如果你是一個要在人民廣場約朋友吃飯的人，“釜山”和“港麗”都恰好在人民廣場，而“韓膳宮”其實(shí)是在離人民廣場很遠(yuǎn)的徐家匯，那不用說自然“港麗”應(yīng)該作為你下一個要瀏覽的餐廳。

這里很重要的，其實(shí)是要告訴用戶“為什么相關(guān)”。否則用戶就會困惑，從而忽略掉你精心為他推薦的內(nèi)容。一個很好的例子是網(wǎng)易新聞，在它的相關(guān)新聞列表上，都會將它匹配的標(biāo)簽顯示出來。比如“與 富士康 相關(guān)的新聞”。

四，始終記得商業(yè)目標(biāo)。做推薦系統(tǒng)的最終目的，是為了商業(yè)目標(biāo)：增加后續(xù)轉(zhuǎn)化率？增加總用戶數(shù)？還是增加成交量？其他產(chǎn)品設(shè)計(jì)，或許有時候需要犧牲一下眼前的商業(yè)利益，來滿足用戶目標(biāo)。但推薦系統(tǒng)的商業(yè)目標(biāo)與用戶目標(biāo)的分歧并不大，相反往往更加統(tǒng)一，所以這時候就要特別提醒自己注意商業(yè)目標(biāo)，所有的功夫都要朝那個方向努力。當(dāng)然一些很基本的用戶體驗(yàn)還是要保證的，像在推薦系統(tǒng)里塞廣告這種殺雞取卵的事情還是做不得，呵呵。

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