【分享功能】是所有產品必備的一個基礎功能，相關產品能力已經非常成熟。但是在做分享功能優(yōu)化的時候，也切忌直接拿競品成熟的方案生搬硬套。
過往經驗告訴我，沒有系統(tǒng)調研且經過多角度思考的產品需求很容易被challenge。例如：
跟老板對A方案的時候，被問到B方案為什么不做？
競品有這個功能，為什么我們沒有？
為了達到目標，AB路徑理論上都直接相關，怎么決策？
這些都是過往踩過的坑。由此可見，做需求方案時思考路徑很重要。
需求方案產出前進行全面系統(tǒng)的調研和思考可以幫助我們更深刻地理解問題，產出更適合的解決方案。
一、需求由來
每一次分享都是一次價值的傳遞，分享功能在國內外產品設計中均占據重要地位。
對用戶而言，分享是用戶剛性需求（看到一個搞笑的視頻或一首好聽的音樂，希望分享到自己的圈子進行傳播，讓被分享者感受到同等的喜悅，或許是大多數用戶發(fā)起分享的初衷）。
對平臺而言，分享是一種站外傳播的有效手段，用戶通過分享功能能帶來更多的回流用戶（拉新/促活）。其中帶來的新用戶是自然新增的重要組成部分。
當時我們的產品站內分享回流效率0.27‰（即新增用戶UV/分享PV），遠低于業(yè)內同時期競品（這里可以進行調研，作為經驗沉淀）。
因此希望優(yōu)化我們的分享功能全鏈路，來提升產品整體的分享體驗和效率（具體量化目標見下文）。
二、底層邏輯
于我而言，希望每個項目都能抽象出我認為最重要的底層邏輯，只有看到本質，才能幫助我們在紛繁復雜的信息中去偽存真，快速決策，不為所動。
1. 分享行為的底層動機是內容值得傳播
將內容/產品/活動等分享到社交媒體或好友，不應該是一種強制行為，而應該基于它有價值且值得傳播的前提下，通過產品機制將傳播效應放大、加快，讓用戶知道這個功能、流暢使用這個功能、用完感覺體驗很好得到滿足。
基于內容而產生的互動，我認為都應當是這個邏輯，item本身是價值創(chuàng)造的主體，之后的鏈路是一個價值發(fā)現(xiàn)、價值傳遞、價值實現(xiàn)的過程，價值貫穿始終。
2. 評估成本和收益
在基本的分享功能（入口-渠道-落地-回流）已經滿足的情況下進行優(yōu)化，主要是為了提升用戶分享認知，來達到平臺的某些目標。
因此在執(zhí)行過程中，需要明確/評估平臺為此投入的成本和收益預期是否match，以此來決策需求優(yōu)先級。這里對激勵產品和非激勵產品進行差異說明。
首先，對于激勵產品，一般設有分享任務，假設產品希望通過給用戶金幣的刺激手段增加分享流量進而帶來新用戶增長。
假設用戶每分享一次視頻，用戶可獲得$0.001，平臺日支出=分享UV*任務收益=20W*0.001=200USD，分享回流效率假設為0.5‰，人均分享次數為2，則日新增新用戶=20W*2*0.5‰=200。
因此折算下來，該渠道新用戶活躍成本=200/200=1USD。
如果這個活躍成本數值低于當時產品的買量成本，那這筆生意是劃算的；
如果高于買量成本（假設為0.5USD），就需要做進一步地分析，回流量級應該達到多少（400/日），我們是否可以優(yōu)化到理想值，如何優(yōu)化（這就是當時我們產品面對的問題，最終達到了目標）。
其次，對于非激勵產品。分享的自然流量本身是沒有額外的成本的。
主要考慮此渠道的收益空間是否能滿足當下發(fā)展目標（如果目標是拉新，那這個渠道優(yōu)化天花板不高）。
當然，分享功能除了應用于本篇講到的視頻消費場景，還可能應用在活動分享、裂變拉新等不同場景，每種場景需要具體問題具體分析，但基本的分享功能全貌是大差不差的。
三、優(yōu)化思路
1. 定性角度分析
匯總當下競品有關分享全鏈路設計實踐，作為參考資料。
分享前，分享動機、場景的選取、分享按鈕的展示及提醒時機、點擊交互。
分享中，分享載體和機制、分享渠道選取、排序及各渠道差異化策略。
分享后，分享文案設計、分享鏈接設計、落地頁展示及交互、回流用戶承接。
另外，除了產品功能本身，還可以關注競品高分享量視頻的特征，以及分享這一行為在算法分發(fā)時的權重等。
以上，競品分析（如果有數據最好，可以更科學地明確預期收益）很有必要，所謂知己知彼，百戰(zhàn)不殆。
明確行業(yè)內整個分享鏈路完整閉環(huán)下的產品實踐，就像寫論文前需要閱讀大量文獻資料一般。相信創(chuàng)新不是空想，好的功能也是一個需求一個需求這樣迭代出來的。
2. 定量角度分析
從現(xiàn)狀出發(fā)，將現(xiàn)有的分享流程，拆成四個環(huán)節(jié)，摸清現(xiàn)狀數據及優(yōu)化空間。
（1）提升分享PV
生產端：提倡作者在生產內容時引導用戶分享。從競品實踐中獲取到，有些產品的視頻會在最后3s告知用戶喜歡就分享
分發(fā)側：推薦策略上，提升高分享率視頻的分發(fā)權重。這里需要聯(lián)合推薦產品一起制定方案，可以通過AB測試得到最優(yōu)解
消費端：分享PV=分享UV*人均分享次數。一方面可以通過引導機制提升分享動作UV，一方面可以通過任務機制（比如分享任務每天可做次數調整）/引導進一步提升人均分享次數
（2）提升分享鏈接點擊率
分享文案和封圖的設計優(yōu)化
分享鏈接：分享鏈接有如下很多種形式，當時我們產品使用的是長鏈接路徑1，通過鏈接中的UTM參數進行數據歸因。
這里插播下歸因邏輯：
H5開發(fā)時鏈接中帶有UTM 參數，當用戶點擊后跳轉到 Google Play 商店中下載APP，Google Play會在應用安裝期間向應用廣播一條 INSTALL_REFERRER Intent。
此 Intent 就會包含這個參數的值，也就是UTM的信息被應用下載時就被傳遞到 APP 里去了，APP 一打開就會上傳。
長鏈接-路徑1：點擊分享的內容鏈接-進入落地頁-新用戶跳轉GP-下載APP-安裝并活躍
GP鏈接-路徑2：點擊分享的GP鏈接-跳轉GP-下載APP-安裝并活躍
短鏈-路徑3：點擊分享的內容鏈接-新用戶跳轉GP-下載APP-安裝并活躍
CDN鏈接-路徑4：點擊CDN鏈接后，直接下載 apk 安裝包-活躍
分享不止一種方式。上面只介紹了鏈接的方式，抖音和TT的小視頻形態(tài)下（體積小速度快）還衍生出如下直接分享下載的視頻資源的方式。
分享方式的測試在不同產品，不同發(fā)展階段，甚至同一產品的不同分享場景下，也是具有差異性結論的。
比如分享一個活動，是不是CDN鏈接效率更高且有利于用戶分區(qū)，比如關于疫情數據的分享更適合卡片+二維碼等等。
（3）提升分享回流頁點擊率
對回流頁的加載-展示-點擊鏈路進行優(yōu)化，提升新用戶下載APP的效率（可以考慮從行為模型的動機+能力+觸發(fā)，三要素考慮）
新用戶不經過回流頁直達GP，盡可能減少漏斗。但因為用戶未看到有價值的內容，GP轉化難度更高
（4）提升GP轉化
GP商店涉及到產品關鍵詞、產品描述、GP好評等信息，每一part都有專門的運營人員進行優(yōu)化，也形成了行業(yè)內比較成熟的方法論。
目標就是提升品牌的新用戶轉化。
（5）回流用戶的承接
作為一種新用戶渠道來源，類似買量新用戶的買量素材承接，可以聯(lián)動推薦側進行分享新用戶素材承接，提升新用戶消費和留存。
3. 總結提煉
通過對全部可優(yōu)化方向的對比，最終確定核心增長點（決策最重要的還是參考底層邏輯成本和收益權衡得出）
4. 假設：綜合內外部信息，輸出合理假設
（1）前置鏈路：作為激勵產品，分享任務的設計還可優(yōu)化，使分享PV進一步提升
新老用戶分享任務差異化設計：新用戶金幣任務設計主要從留存驅動出發(fā)，數值高難度低，排序靠前，因此可以對新用戶單獨優(yōu)化，在保證新用戶留存的基礎上提升新用戶分享PV。（比如和其他比較簡單的任務合并成一個數值比較高的任務來提升任務參與率）
分享任務金幣數值設計：由于當時產品的分享行為和分享任務的金幣領取率高度重合，因此分享任務是決定分享率的關鍵。但要注意任務設計的金幣成本。（根據整體任務體系的設計要求，判斷分享對于留存和新增的影響）
分享任務每日可完成次數測試，保證收益的同時提升分享次數。
提升任務有效完成率。因為無法監(jiān)聽用戶跳轉到第三方平臺的后續(xù)行為，可粗略通過跳轉時間排除一些投機分子，降低無效分享帶來的金幣支出。
（2）后置鏈路：即除分享任務外的設計，對于新老用戶預判無明顯差異，因此不進行區(qū)別設計?？梢酝ㄟ^需求結果分新老看數據驗證
5. 檢驗：滾動實驗驗證假設
A/B試驗是科學實驗、小步快跑、快速迭代的手段，是一種科學高效、可重復、可測量的技術方法。
在設計產品需求的時候，往往會同步提出實驗需求和數據需求。對于研發(fā)同學只是兩行代碼的成本，但卻讓產品需求更具有機動性和也更加了解用戶。
總之，AB實驗的結果你必須知道，但在知道數據結果后，你依然可以選擇相信直覺。
