互聯網行業對于用戶的隐私保護越來越重視，那麼在這樣的情境下，企業該如何制定内容推送計劃，推送用戶感興趣的内容，讓企業實現效果和利益最大化。本文從三個方面進行分析，希望對你有所啟發。

随着某平台因違規收集隐私數據而受到處罰的事件後，互聯網行業将越來越重視用戶隐私問題。以往違規隐私行為也将不複存在，那麼在用戶隐私管理越來越嚴苛時，應該如何推送用戶感興趣的内容使其完成内容消費，實現平台的高轉化率、讓效果最大化。

如今流量紅利逐漸褪去獲客渠道相對局限，大部分新用戶從某些特定渠道進入後，僅僅隻是知道産品，但并不了解産品。

新用戶并未産生任何有效數據，因此無法推算其喜好，想要打動新用戶就需要增加他的内容閱讀數量與質量，從而提升内容與喜好的命中率。因此在閱讀質量提升的基礎上增加閱讀數量，關鍵在于屏效提升。

1. 高密度-提升内容浏覽量

通常用戶在浏覽前三屏時轉化最高，但是因為屏幕尺寸是有限的，想要快速轉化，就需要增加用戶在單屏下的内容浏覽量。結合單屏視覺密度增加，同時内容信息承載量也會随之提升。針對的單屏視覺密度優化，可以通過簡化内容、調整卡片間距、優化信息結構等方式達成。

2. 短路徑-縮短浏覽路徑

新用戶浏覽路徑較短，不容易接受相對複雜的浏覽路徑。如果使用深度用戶的浏覽路徑，新用戶很難完成複雜操作，極易中斷浏覽。因此針對新用戶通過将路徑較深的金剛位二級、三級業務列表，調整在首頁一級列表中進行展示，采用簡單的Tab橫劃操作，直接縮短浏覽路徑。

3. 有效性-聚合同類内容

當用戶對某類内容感興趣時，相似的内容也會容易被用戶關注。為了方便用戶能夠快速浏覽全局範圍的同類内容，減少用戶的搜索成本，将平台中相似的同類内容進行整合以專題、話題、圈子等形式，形成有效的内容聚合闆塊。

1. 開啟個性化推薦服務

根據用戶隐私協議，用戶可以自由開啟、關閉個性化推薦服務。推薦服務主要包括平台内收集使用位置、浏覽記錄、互動記錄等信息。當用戶開啟個性化服務後，就會建立用戶畫像。

用戶畫像就是将用戶标簽化，随着用戶使用産品的不同階段，結合使用深度，會逐步增加他的标簽屬性，一步步精準畫像内容。

2. 建立标簽庫

用戶标簽主要由基礎标簽、行為标簽兩類構成。

基礎标簽：就是用戶的基礎信息，由用戶的位置、職業、使用習慣等标簽組成，内容較為固定。

行為标簽：則與用戶使用産品行為相關，包括用戶的浏覽記錄、浏覽量、浏覽時長、互動率等動态行為，同時随着用戶行為轉變所産生的标簽信息也會産生變化。

3. 建立推薦能力

當原始數據搭建完成後，就可以從0到1逐步推進推薦能力的落地。推薦能力能夠接針對用戶以往的行為偏好，對用戶感興趣的内容進行強化、放大，幫助用戶深化相關内容，做到同類内容、人同類群互相關聯。

雖然用戶畫像支持了“千人千面”的推送能力，但推送結果并非智能。主要有兩大問題，一是推薦内容與用戶喜好的匹配不高、二是推薦内容越發局限，降低了用戶對多元化信息的浏覽造成産品内容局限意識。

1. 反哺

推薦結果想要做到與用戶喜好完美匹配，還是需要回到用戶中去，由用戶自由控制内容推薦方向，結合用戶自身喜好幹預推薦結果。

正向反饋是用戶的喜好體現，使用場景比較清晰，包括點贊、關注、收藏、評論等行為。而負向反饋屬于用戶興趣變化的結果對體現，随着用戶喜好的改變在一段時間後，推送内容已經不能滿足當前喜好，用戶已毫無興趣，甚至已經厭煩。

此時用戶就可以通過屏蔽、過濾等方式将此類内容在推送中減少或消除。結合用戶的正負聯動反饋，完成推薦結果矯正，提升推薦内容的精準度。

2. 多元化内容推薦

智能推薦容易造成内容類别單一，用戶對某類内容不斷點贊、就會不斷推送形成閉環，最終導緻該用戶在平台所看到的内容似乎一樣，内容維度會越來越窄陷入其中。因此需要權衡推薦結果與其他内容占比，适當加入多元化的優質信息，幫助用戶開拓視野。

伴随用戶增速減緩，精準推送才是提升轉化的關鍵。同時合理收集、使用已授權的隐私内容，在保障用戶信息安全同時合理根據用戶使用深度的不同階段，進行内容喜好匹配。

初期可以通過增加内容浏覽數量、質量獲得用戶好感，并以建立用戶畫像為目标。中期需要依據初期積累的用戶畫像數據，進行内容精準匹配提升用戶粘性，後期應避免内容局限性為用戶拓展更多維度内容。

作者：環鐵藝術家

來源公衆号：58UXD（ID：i58UXD），58UXD，全稱58同城用戶體驗設計中心。

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