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微信該怎么做視頻號?

2024-8-13 12:30| 發(fā)布者: 漓江春色| 查看: 576| 評論: 0





前言
本文為不二社群成員針對話題 #針對騰訊系的某個功能(e.g.視頻號),有什么改進的建議嗎?#的完整復(fù)盤。

話題復(fù)盤


Q:針對騰訊系的某個功能(e.g.視頻號),有什么改進的建議嗎?
A:

一、對于題目考察的理解 給產(chǎn)品提建議會考察到的有:產(chǎn)品解構(gòu)能力、產(chǎn)品目標用戶和使用場景的理解、產(chǎn)品思維等。

如何提建議:從產(chǎn)品目標出發(fā)——體驗產(chǎn)品——倒推目前存在的問題,最后提出解決方案。






我們在面試時被要求對某個功能/產(chǎn)品提建議的時候,由于并沒有相應(yīng)的產(chǎn)品數(shù)據(jù)、產(chǎn)品規(guī)劃以及產(chǎn)品用戶信息等佐證(當然如果你恰巧看過相關(guān)的研究報告會更有說服力),所以改進建議也許是錯誤和被pass掉的方案,但更重要的還是回答的邏輯、考慮的思路及表達是否清晰準確。
二、回答:對視頻號提出改進建議
1、產(chǎn)品目標及背景說明:視頻號的推薦機制除了純算法之外,更多的是將微信好友的社交關(guān)系網(wǎng)與算法進行聯(lián)動。基于“好友”喜歡的內(nèi)容幫助用戶自己發(fā)掘自己潛在的興趣愛好和優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。

2、產(chǎn)品功能現(xiàn)狀:在社交關(guān)系推薦的機制中:“xx好友贊過”:如果某一個視頻號內(nèi)容被1個及以上的微信好友點贊過,就會推薦給用戶。具體的展示形式有:
1)視頻號的入口處會以“好友頭像+紅點提示”的形式提示用戶該好友有了新的點贊行為,引導用戶進入視頻號瀏覽,進入的首條信息就是朋友贊過的視頻號內(nèi)容;
2)在視頻號內(nèi)容下會以頭像小圖標+數(shù)字的形式展示具體是哪幾位好友曾經(jīng)點贊過,是來自好友實名制的認可。


3、改進建議:降低“好友贊過”的推薦來源權(quán)重,模糊來自源于某位好友的推薦的功能。

4、具體需求說明:
1、“看一看”與“視頻號”的內(nèi)容不同。在“贊”功能推出后,用戶點擊“在看”的行為就更加強化了用戶對于文章的認可,主動“分享”公眾號文章能夠被視為是朋友圈分享外的另一種推薦行為;而后者則屬于系統(tǒng)主動推薦,是一種推薦者被動推薦、用戶被動接受信息的行為。


一方面“朋友贊過”的內(nèi)容優(yōu)先于“已關(guān)注”的視頻號的內(nèi)容,若用戶對好友“贊過”的內(nèi)容不感興趣,可能直接退出;另一方面,針對好友“贊過”的內(nèi)容是否還可以增加多方面的評分為度,如視頻播放完成率、停留時間、是否分享等。


2、用戶看到的是好友點贊的內(nèi)容,用戶可以知道:具體是哪個好友、喜歡什么樣的內(nèi)容。從窺探者的角度來看,這無疑有益于發(fā)現(xiàn)新的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容和趣味領(lǐng)域;但是從點贊者的角度出發(fā),他所認可的內(nèi)容一定是希望向其他人知曉并推薦的嗎?某些我們喜愛但似乎并不“高雅/有趣/甚至是批判的內(nèi)容”或許并不希望朋友看到。


復(fù)盤君之所以在這里提出該建議,是對身邊用戶進行了小范圍調(diào)研后的一點感想。對產(chǎn)品提出改進建議一定是建立在你體驗過該產(chǎn)品的基礎(chǔ)之上的,平時的積累、體驗和分析就顯得格外重要。

精選討論


@ Hope-20-HKU
1、增加話題分區(qū)和熱點榜。
2、視頻右上角點選后的“發(fā)生朋友、分享到朋友圈、不敢興趣、投訴”設(shè)置到右半邊。豎屏下滑模式追求效率,由于用戶大都是右撇子,設(shè)置到左半邊會讓內(nèi)容消費效率打折扣。
3、豎屏下滑模式,內(nèi)容以單列呈現(xiàn),看到的內(nèi)容都是系統(tǒng)直接推給用戶的,沒有用戶選擇的一個過程,容錯率較低,需要更精確性的推薦,減少跳出率。
4、新用戶進入視頻號時,推薦各個話題分區(qū)的大V和頭部優(yōu)秀內(nèi)容直接供用戶關(guān)注。不然從良莠不齊的內(nèi)容里找到自己自己感興趣的,新用戶可能會失去耐心,跳出率較高。
5、增加隱私設(shè)置,如可以設(shè)置不讓好友看到自己贊過的動態(tài)。這樣即可以實現(xiàn)用戶互動活躍,幫助篩選頭部優(yōu)秀內(nèi)容,也可以有隱私空間。

@ 李牧之-22-南大在內(nèi)容質(zhì)量方面:
目前我看到的視頻號內(nèi)容,一是內(nèi)容少、二是內(nèi)容雜(pgc、 ugc都有),并不來源于精準的個性化推薦,刷了一會很容易產(chǎn)生無聊、無趣感。
改進點: 可以在“熱門”一欄運用機器學習算法,加強個性化推薦。


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