二、 用戶畫像的作用

我們?yōu)槭裁葱枰脩舢嬒衲?？收集到這些標簽，我們就可以將用戶畫像有針對性的運用在各個場景之中了，這邊列舉幾類主要的場景。

（1）精準營銷：不論是廣告主，還是自媒體都可以從平臺選擇對應標簽的用戶，更加精準的找到目標群體。如圖，為今日頭條穿山甲付費推廣，通過精準找到目標群體，再以特定的廣告方式表達出來，能夠加大對應產(chǎn)品的曝光量，更快增大受眾群體的量量級

今日頭條穿山甲付費與精準推廣

（2）行業(yè)研究：借助用戶畫像了解行業(yè)的動態(tài)進展，并制定相應策略。如圖，今日頭條于2018年發(fā)布了2017年度120萬頭條號創(chuàng)作者畫像，此畫像顯示生活、體育、娛樂內(nèi)容是頭條號創(chuàng)作者最喜歡創(chuàng)作的內(nèi)容，并且數(shù)據(jù)顯示他們最喜歡在晚上11點發(fā)布內(nèi)容，根據(jù)此用戶畫像，CEO張一鳴表示2018年頭條將從智能推薦走向智能社交，正式開始粉絲紅利。

今日頭條2017年大數(shù)據(jù)用戶畫像

（3）產(chǎn)品的效率優(yōu)化：不論是國內(nèi)的頭條、淘寶，還是國外的Youtube，都是基于用戶畫像來優(yōu)化內(nèi)容推薦排序的，如圖，Youtube在用戶觀看一個影片的時候，同時推薦用戶觀看類似內(nèi)容的影片，增加用戶留存時間，以此提升效益，降低成本。另外在內(nèi)容推薦上，頭條、一點資訊、天天日報等app在feed流（持續(xù)更新并呈現(xiàn)給用戶的內(nèi)容）上也同樣適用，如圖7今日頭條不斷推薦符合用戶喜好的內(nèi)容，使用戶持續(xù)觀看，同時穿插廣告，可謂是商業(yè)的一大變現(xiàn)方式。

Youtube自動播放

今日頭條feed流插入廣告

既然，我們知道了用戶畫像的重要性，而機器又不是人，如何能夠知道一個“陌生”用戶的畫像呢，還記得開篇球鞋與化妝品的案例嗎？事實上，我們會在很多情況會被“發(fā)現(xiàn)”，比如淘寶知道用戶去看NBA，所以會給他們彈窗推薦球鞋。為了便于更好的理解“機器是如何從1到0用戶畫像”的，我們根據(jù)用戶兩個最直接的類別，即：新、老用戶，來看看機器是如何構(gòu)建用戶畫像的呢？

三、 機器如何構(gòu)建用戶畫像

1、我們先從新用戶說起，當一個用戶注冊一款從未使用過的app時，機器如何去了解這個用戶的畫像呢（用戶冷啟動），

在用戶冷啟動的場景中，我們最關(guān)心的是：用戶的留存率。只有在保證用戶留存的前提下，才會考量推薦的興趣探索效果如何，是否在有限的展示里全面探索出了用戶的偏好。下文以今日頭條為例，考慮到用戶所處登錄狀態(tài)不同，我們簡單分為登錄前、登錄時、登錄后三種情況

（1）登錄前：

• 當你下載好app時，你的手機廠商、型號（設(shè)備層），是否為卸載重裝的老用戶，用戶當前位置、常住位置、行為軌跡（權(quán)限層），用戶關(guān)系（同一WIFI信息）就已經(jīng)被捕捉，填充進你的用戶畫像了，筆者刪除了今日頭條，重新下載回來時并不需要重新輸入密碼或者驗證碼，而是點擊一鍵登錄即可重新登錄。

今日頭條重新下載自動識別老用戶

• 基于社交關(guān)系的應用可能還會申請讀取用戶通訊錄，補全社交網(wǎng)路，很多應用還會申請如讀取目錄或已經(jīng)安裝的軟件權(quán)限，通過文件目錄反推用戶已經(jīng)安裝的應用情況，以此來確定用戶的偏好信息。比如：如果用戶安裝了美柚之類的應用，則該用戶極有可能是女性用戶；再比如用戶安裝了虎撲、掌上英雄聯(lián)盟，則該用戶極有可能是男性用戶，并熱愛體育與游戲通過不同的市場渠道、不同的廣告素材，或者是“邀請碼”形式回溯用戶是通過什么渠道和目的來安裝的，進而了解到轉(zhuǎn)化來的用戶都具有什么特點。比如，通過金融相關(guān)素材轉(zhuǎn)化的用戶，顯然會對金融類內(nèi)容更感興趣。

今日頭條申請訪問位置

今日頭條申請訪問WIFI

今日頭條申請訪問用戶隱私

（2）登陸時：通過第三方登錄能夠快速獲取用戶基本信息，有助于分析用戶的關(guān)系網(wǎng)和背景，如圖，打開今日頭條，除了手機驗證碼的方式，還可以通過微信，火山小視頻，抖音短視頻等方式登錄，一方面減少了用戶的操作成本，另一方面又獲取了用戶第三方應用的信息，是一種兩全其美的辦法。

今日頭條第三方登錄方式：微信，火山小視頻，抖音短視頻

ps:目前僅曾經(jīng)用微信登錄過今日頭條的用戶可繼續(xù)通過微信登錄，其他用戶請使用手機號登錄，新用戶已無法獲得微信登錄權(quán)限

（3）登錄后

• 業(yè)務(wù)設(shè)計：往往首次登錄app的時候，系統(tǒng)會引導關(guān)注用戶比較感興趣的內(nèi)容或者KOL，從而完善用戶畫像，然而這樣的方式是一把雙刃劍，首先為用戶設(shè)置了一道門檻，其次用戶不一定能準確的摸清自己的喜歡，或者過高的估算了自己的能力（喜歡攝影領(lǐng)域也許只是喜歡看作品，而不是學習專業(yè)的知識），因此現(xiàn)在很多應用已經(jīng)引導而不強制用戶去選擇，如圖，頭條引導用戶關(guān)注。

今日頭條引導用戶關(guān)注

今日頭條推薦關(guān)注用戶

今日頭條推薦關(guān)注頻道

• 非個性化：面對冷啟動用戶的推薦，最典型的方式就是使用非個性化的熱門榜單，滿足“新”與“熱”的特點，收集到一定數(shù)據(jù)再轉(zhuǎn)換為個性化推薦，如圖16，筆者用新賬號注冊的頭條，可見推薦的都是不針對某種特定用戶的內(nèi)容，隨著不斷的深入，用戶畫像也會動態(tài)變化，更加準確

今日頭條自動推薦

• KOL：通過知名KOL的方式來留住粉絲用戶，并逐漸完善用戶畫像也是初期一種比較普遍的方式，李開復、雷軍都為知乎初期做過背書，吸引了大批人到處求購邀請碼，李開復雷軍本來就是IT界的大佬，因此知乎的第一批用戶也是IT圈的人占了多數(shù)。換到現(xiàn)在的網(wǎng)紅也是一樣，一句話來說，KOL在，粉絲就在

頭條網(wǎng)紅

• 補貼：用一定的補貼來吸引用戶留存，填寫個人資料來完善用戶畫像，舉例今日頭條“2019發(fā)財中國年”活動，瓜分的新年紅包需要用戶綁定個人信息后才可以體現(xiàn)，不在一定時間內(nèi)提現(xiàn)紅包即失效，集卡時收獲了大批用戶，瓜分后收集用戶畫像，即使沒有收集到未填寫信息的用戶，也回收了紅包，是一個非常典型的案例。

今日頭條提現(xiàn)紅包規(guī)則

• 游戲：通過一些調(diào)查類游戲，潛在的收集用戶畫像，比如發(fā)起一個H5測試“測測你離網(wǎng)紅的路還有多遠”，在這里面植入用戶性別、用戶職業(yè)、用戶喜好等問題，最后隨機給出一個有趣的結(jié)果，比如：“通過系統(tǒng)的縝密分析，你打敗了全國67%的網(wǎng)民，你離網(wǎng)紅主播還差一個韓國的距離”，這是獲取了用戶的基本畫像；再比如網(wǎng)易云音樂口味測試，給你幾首歌讓你來選擇，然后告訴你喜歡的品味，和跟你一樣喜歡的用戶比例是多少，從內(nèi)容方面不知不覺中就已經(jīng)收集到了比較完整的用戶畫像

網(wǎng)易云音樂測試

• 活動報名：用戶填寫報名資料的同時，也完善了對應的畫像，比如微博“校園紅人”招募的活動，填寫自己擅長什么領(lǐng)域的時候，也就代表了用戶會對這一領(lǐng)域具有強興趣

微博“校園紅人”招募信息表

2、那么當新用戶逐漸變成了老用戶，冷啟動之后，又要怎么來完善用戶畫像呢，我們需要通過不斷探索用戶興趣的方式，從短期留住用戶的目標轉(zhuǎn)化為提升長期的留存率。

（1） 豐富內(nèi)容：在內(nèi)容資源的建設(shè)上，不斷引入新的內(nèi)容品類，并提升它們的知名度，有助于吸引到新的用戶，或挖掘到老用戶的新興趣，通過動態(tài)的引入，我們對系統(tǒng)內(nèi)的內(nèi)容分布和內(nèi)容價值體系也會有更好的認知。

• 對于大品牌可以嘗試加權(quán)推薦的方式，即將內(nèi)容直接交給推薦引擎去判斷，展示量低就繼續(xù)加權(quán)，保證內(nèi)容能展示在一定規(guī)模用戶群體的信息流中，挖掘出屬于這個品類的受眾用戶，已有認知的用戶繼續(xù)保持觀點，沒有認知的用戶經(jīng)過多次曝光后也會慢慢建立認知，以規(guī)模換效果，對于小品牌的品類來說，采用生推的方式收斂速度太慢，點擊數(shù)過少，效率過低，另一方面容易引起爭議的內(nèi)容通過生推的方式得到的反饋甚至是負面的，這樣的方式就得不償失了。因此大多數(shù)平臺都會增加“先驗”環(huán)節(jié)，向具有特定用戶畫像的人進行強展示。

（2） 用戶消費：

• 通過用戶停留時間的增加（隱性），完成一系列如點贊，評論，轉(zhuǎn)發(fā)，關(guān)注的行為（顯性），更加完善用戶畫像的信息，比如一個用戶無意間點開一篇文章（或許也是刻意設(shè)計成容易“錯點”），他會不會馬上跳出，還是把這篇文章看完，分別統(tǒng)計這個用戶在不同內(nèi)容的跳出率，來完善他的用戶畫像，再比如一個用戶點進一個大v的主頁，進而點進一篇文章，然后退出，再點擊下一篇（或者直接點擊下一篇），雖然并沒有關(guān)注，但從點擊路徑來看，這個用戶顯然對大V的內(nèi)容輸出感興趣。

• 另一方面，系統(tǒng)會根據(jù)用戶目前的畫像，根據(jù)概率推薦用戶可能喜歡的新內(nèi)容，比如用戶甲乙丙都喜歡內(nèi)容A和內(nèi)容B，那么當用戶丁喜歡A的時候，系統(tǒng)會為他推薦B（實際情況數(shù)據(jù)會更大更精準）

今日頭條系統(tǒng)推薦內(nèi)容

可見，用戶畫像不管在任何一個應用中，都發(fā)揮著舉足輕重的作用，既是前期用戶留存的關(guān)鍵，也是后期商業(yè)變現(xiàn)的鑰匙，那么你有沒有想過，自己的畫像是什么呢？不如花幾分鐘的時間來思考一下，自己到底是由什么「組成」的？

參考：閆澤華. 《內(nèi)容算法》