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最近一段時(shí)間，基本都在負(fù)責(zé)愛(ài)奇藝短視頻產(chǎn)品的設(shè)計(jì)。這個(gè)產(chǎn)品的基本形態(tài)，是feed流，也是現(xiàn)在應(yīng)用很廣泛的一種產(chǎn)品形態(tài)。今天總結(jié)了在設(shè)計(jì)時(shí)的一些心得，跟大家分享。
首先聊一下，feed流這種形態(tài)的產(chǎn)品。
Feed流
Feed這個(gè)概念，最早是出現(xiàn)在網(wǎng)頁(yè)時(shí)代，它是指“RSS中用來(lái)接收信息來(lái)源更新的接口”，最早的應(yīng)用是RSS閱讀器。什么是RSS閱讀器？這種工具太久遠(yuǎn)了，我在網(wǎng)上查了一下，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是一個(gè)可以收集你關(guān)心的網(wǎng)站更新內(nèi)容的一個(gè)應(yīng)用。比如說(shuō)，你很關(guān)心韓寒的博客，也很喜歡某科技網(wǎng)站的新聞。所以你可以在RSS閱讀器中，加入這兩個(gè)網(wǎng)站的網(wǎng)址，這樣，當(dāng)它們有更新的時(shí)候，你就可以在RSS閱讀器中直觀(guān)的看到，而不用分別打開(kāi)兩個(gè)網(wǎng)頁(yè)了。
這一階段，feed是以類(lèi)似郵件那樣的列表進(jìn)行呈現(xiàn)，還沒(méi)有流動(dòng)起來(lái)。
真正讓Feed流動(dòng)起來(lái)的，是Facebook：它提供了一種新的思路，將好友或者關(guān)注的對(duì)象作為信息源，而內(nèi)容即是好友或關(guān)注對(duì)象的動(dòng)態(tài)，比如他們發(fā)布的內(nèi)容以及他們?cè)贔acebook上的社交行為，用戶(hù)只需要使用最順滑的上下滑動(dòng)操作，就可以將好友發(fā)生的事情一覽無(wú)余，所以很多人都無(wú)法自拔。
這一階段的feed流，內(nèi)容依然來(lái)自用戶(hù)關(guān)注的主體，只是內(nèi)容變成了這些主體發(fā)布的內(nèi)容和社交行為。后來(lái)，隨著feed流這種形式逐漸普及和創(chuàng)新，feed流中的內(nèi)容已經(jīng)不局限在用戶(hù)必須先關(guān)注才能看到，而是變成“持續(xù)更新并呈現(xiàn)給用戶(hù)的內(nèi)容都叫做feed流”，最典型的例子比如今日頭條，不斷根據(jù)用戶(hù)的興趣推送各種新聞。
Feed流這種類(lèi)型的產(chǎn)品有個(gè)顯著特點(diǎn)：內(nèi)容是從上到下依次排列的。隨著手機(jī)上網(wǎng)的普及，一個(gè)問(wèn)題凸顯出來(lái)：動(dòng)態(tài)（feed）太多，但屏幕有限，該怎么辦？
于是，feed流產(chǎn)品的兩個(gè)核心問(wèn)題就凸顯出來(lái)：
1. 應(yīng)該展示給用戶(hù)什么內(nèi)容
2. 這些內(nèi)容應(yīng)該如何排序
關(guān)于第一點(diǎn)，由于不同的產(chǎn)品定位不同，因此產(chǎn)品展現(xiàn)的內(nèi)容各不相同；關(guān)于第二點(diǎn)，主要有三種內(nèi)容排序的方法：
1. 時(shí)間排序法
2. 重力排序法
3. 機(jī)器算法排序法
下面依次介紹。
1. 時(shí)間排序法
這種排序法最簡(jiǎn)單粗暴，就是按照內(nèi)容的發(fā)布時(shí)間先后進(jìn)行排序。最典型案例就是微信朋友圈。對(duì)于朋友圈來(lái)說(shuō)，feed流的兩個(gè)核心問(wèn)題如下：
應(yīng)該展示給用戶(hù)什么內(nèi)容：用戶(hù)好友發(fā)的內(nèi)容
這些內(nèi)容應(yīng)該如何排序：按照發(fā)布時(shí)間先后順序
時(shí)間排序有一個(gè)致命的缺點(diǎn)：內(nèi)容呈現(xiàn)效率最為低下。運(yùn)用這種排序，需要內(nèi)容的提供方非常克制，同時(shí)也需要用戶(hù)對(duì)這些內(nèi)容足夠關(guān)注。朋友圈剛好滿(mǎn)足這兩點(diǎn)：內(nèi)容是微信好友發(fā)布，注定不會(huì)大量更新（微商除外??）；微信好友大多是熟人關(guān)系，能夠引起用戶(hù)足夠的關(guān)注。
2. 重力排序法
什么是重力排序法？它是由重力和拉力，共同決定feed流中內(nèi)容的排序。所謂的”重力“，是持續(xù)讓內(nèi)容在feed流往下掉的力，即時(shí)間；而拉力，即讓內(nèi)容排序往前的力。這個(gè)拉力，由應(yīng)用根據(jù)自己關(guān)注的參數(shù)來(lái)決定，比如豆瓣小組的回應(yīng)、貼吧的回復(fù)。也就是說(shuō)，在知乎上被贊得多的帖子，或者貼吧里得到更多回復(fù)的帖子會(huì)更靠前。可以看出，重力排序法其實(shí)是在時(shí)間排序法上增加了拉力這個(gè)因素。
對(duì)于feed流產(chǎn)品的兩個(gè)核心問(wèn)題，使用重力排序法的產(chǎn)品，是以下規(guī)則：
應(yīng)該展示給用戶(hù)什么內(nèi)容：一群用戶(hù)表現(xiàn)出喜好的內(nèi)容都推給某個(gè)用戶(hù)
這些內(nèi)容該怎么排序：按照時(shí)間衰減因素和內(nèi)容受歡迎程度綜合排序。
一個(gè)典型的運(yùn)用重力排序的例子，是豆瓣中“我的小組”里小組的排序：這里的拉力，是帖子的回復(fù)。有最新回復(fù)的小組，會(huì)被放在feed流的頂端展示。
值得注意的是，在重力排序法中，由于知乎的贊、帖子的回復(fù)，都是別的用戶(hù)的行為，所以用戶(hù)本人看到的feed流，實(shí)際上會(huì)受到大家操作的影響，是一些熱度比較高的內(nèi)容。
3.?智能推薦排序法
相信大家對(duì)這種排序法不陌生，現(xiàn)在各大應(yīng)用都在競(jìng)相使用，比如今日頭條、知乎、微博，當(dāng)然，也有我們愛(ài)奇藝；） Facebook是最早開(kāi)始使用這種算法，而且使用后據(jù)稱(chēng)效果拔群，于是越來(lái)越多的社交網(wǎng)絡(luò)放棄使用時(shí)間排序法，轉(zhuǎn)而投入智能推薦排序的懷抱。
以Facebook早期的EdgeRank算法為例，影響feed流排序，主要有三個(gè)因素：
親密度（Affinity Score）：考慮該信息的來(lái)源者和你之間交流是否頻繁密切。例如你女朋友發(fā)的一條狀態(tài)肯定比某個(gè)不太熟的同學(xué)發(fā)的要重要。
生產(chǎn)成本（Edge Weight）：成本越高權(quán)重越大。例如好友發(fā)布了9張圖片的成本比起發(fā)了9個(gè)字成本高，前者就會(huì)被優(yōu)先推薦；又例如發(fā)布的成本遠(yuǎn)高于點(diǎn)贊，所以原創(chuàng)內(nèi)容的優(yōu)先級(jí)高于因?yàn)楹糜腰c(diǎn)贊而被你獲知的消息。
新鮮程度（Time Decay）：越近發(fā)生的事越容易被推薦，一般都是用一個(gè)指數(shù)衰減函數(shù)來(lái)量化動(dòng)態(tài)的新舊程度。
這三種因素通過(guò)一個(gè)公式，計(jì)算出每一條feed對(duì)用戶(hù)的價(jià)值分?jǐn)?shù)，然后排序后呈現(xiàn)在用戶(hù)面前。后續(xù)Facebook又引入機(jī)器學(xué)習(xí)，通過(guò)圖像識(shí)別、語(yǔ)義分析等去預(yù)估新鮮事的質(zhì)量，同時(shí)引入更多判斷維度，例如閱讀時(shí)長(zhǎng)、視頻內(nèi)容、用戶(hù)反饋等，去綜合判斷一條消息的價(jià)值分?jǐn)?shù)，使得算法更加聰明，更懂用戶(hù)。
可以看出，智能推薦排序法，將用戶(hù)關(guān)心的內(nèi)容進(jìn)行了更加細(xì)化的測(cè)量，從而將用戶(hù)本人更感興趣的內(nèi)容推送出來(lái)，而不是重力排序法中，那些熱門(mén)的內(nèi)容。
然鵝，智能推薦也并不是那么十全十美。這種排序法，對(duì)算法的質(zhì)量要求較高。如果一些技術(shù)比較差的公司，貿(mào)然使用智能排序法，反倒會(huì)起到反作用。另一方面，由于智能排序的不透明性和擴(kuò)展性，過(guò)度的商業(yè)化容易成為用戶(hù)體驗(yàn)的頭號(hào)兇手。
總結(jié)一下，對(duì)于以上3種排序法，使用時(shí)需要注意以下的問(wèn)題：
如果選擇時(shí)間排序法，那么就需要考慮用戶(hù)關(guān)注的內(nèi)容是否足夠有吸引力。
如果選擇重力排序法，那么就需要考慮該如何選擇參數(shù)保證最后的展示效果。
如果選擇智能推薦排序法，那么就需要考慮是否有足夠的技術(shù)實(shí)力和產(chǎn)品自制力。
一些心得
1. 對(duì)于feed流產(chǎn)品，卡片高度很重要
首先說(shuō)一個(gè)簡(jiǎn)單粗暴的事實(shí)：減小卡片高度能立竿見(jiàn)影得提高feed流數(shù)據(jù)！
上面也介紹過(guò)，對(duì)于feed流類(lèi)的產(chǎn)品，屏幕有限，內(nèi)容又很多，因此效率就變得尤為重要。上面介紹的3種排序法，也是在解決內(nèi)容展示的效率問(wèn)題。而對(duì)于feed流這種產(chǎn)品中，每個(gè)feed的卡片高度，就決定了一屏中能展示幾個(gè)feed內(nèi)容。下面展示的是通過(guò)精簡(jiǎn)內(nèi)容、改變排版等方法，將卡片高度縮小了30%后得到的新方案：
該方案上線(xiàn)后，各項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)均有明顯上漲，其中播放次數(shù)和播放時(shí)長(zhǎng)均上漲20%以上。
2. 根據(jù)場(chǎng)景優(yōu)化feed流的卡片
卡片優(yōu)化了之后，很開(kāi)心得把推薦和關(guān)注兩個(gè)tab都變成了新的卡片，但是很快，關(guān)注tab出現(xiàn)一個(gè)問(wèn)題：由于這個(gè)tab里都是用戶(hù)關(guān)注的愛(ài)奇藝號(hào)發(fā)出的內(nèi)容，因此會(huì)出現(xiàn)所有卡片都有個(gè)“已關(guān)注”按鈕，用戶(hù)點(diǎn)擊這個(gè)按鈕，就會(huì)取消關(guān)注。但是，我們并不想用戶(hù)這么輕易的取關(guān)啊。腫么辦？再改。
考慮到關(guān)注tab是用戶(hù)主動(dòng)關(guān)注的愛(ài)奇藝號(hào)發(fā)布的內(nèi)容，對(duì)用戶(hù)吸引力更大，因此希望用戶(hù)能在這個(gè)tab里有更多的互動(dòng)（點(diǎn)贊、評(píng)論、分享）；同時(shí)，為了突出愛(ài)奇藝號(hào)作者的信息，將之放在頂部，于是得到下面的優(yōu)化方案：
可以看到這個(gè)卡片跟最之前的卡片很相似。但這個(gè)卡片的確更適合關(guān)注tab，而不適合推薦tab。所以，要針對(duì)不同產(chǎn)品的特點(diǎn)來(lái)設(shè)計(jì)適合的卡片。
3. 主動(dòng)出擊，體現(xiàn)交互的價(jià)值
做一款產(chǎn)品，要盡可能多地使用自己的產(chǎn)品，這樣才有可能更理解產(chǎn)品，同時(shí)也能發(fā)現(xiàn)一些優(yōu)化點(diǎn)。例如，以下是在一次使用全屏模式觀(guān)看短視頻時(shí)，發(fā)現(xiàn)視頻結(jié)束后會(huì)回到feed流。由于使用全屏模式后，手機(jī)橫置，而回到feed流模式，需要把手機(jī)豎過(guò)來(lái)，體驗(yàn)上比較打斷，因此跟產(chǎn)品提出優(yōu)化，在全屏模式中加入選集功能。
另一個(gè)例子，是在做視頻播放頁(yè)時(shí)，與產(chǎn)品討論播放頁(yè)中評(píng)論和視頻列表到底應(yīng)該采取何種樣式進(jìn)行設(shè)計(jì)。沐風(fēng)在研究了競(jìng)品，分析了兩種頁(yè)面形式之后，發(fā)現(xiàn)這兩種頁(yè)面，有著不同的產(chǎn)品目標(biāo)。
在騰訊視頻的第二個(gè)底部標(biāo)簽“熱點(diǎn)”中，用戶(hù)點(diǎn)擊某個(gè)視頻卡片中交互欄的空白處，則會(huì)從右向左出現(xiàn)一個(gè)新頁(yè)面，即播放頁(yè)。如下圖中第二張圖所示。
在該播放頁(yè)中，點(diǎn)擊標(biāo)題下方的評(píng)論按鈕，會(huì)從下向上出現(xiàn)一個(gè)浮層，其中展示“全部熱評(píng)”；浮層的頂部有評(píng)論的輸入框，點(diǎn)擊可以輸入評(píng)論；“為你推薦”部分展示的是一張張寬度和屏幕相同的、與熱點(diǎn)標(biāo)簽feed流中完全一樣的視頻卡片。點(diǎn)擊某個(gè)視頻，則視頻在當(dāng)前位置直接播放。
在西瓜視頻的“首頁(yè)”標(biāo)簽中，同樣點(diǎn)擊某個(gè)視頻卡片中交互欄的空白處，則視頻封面移動(dòng)到頁(yè)面頂部，同時(shí)從上向下展開(kāi)播放頁(yè)的其它內(nèi)容。在這個(gè)頁(yè)面中，標(biāo)題下方那些推薦的視頻，以列表的形式展現(xiàn)，點(diǎn)擊某個(gè)視頻，則頂部的播放器開(kāi)始播放新視頻的內(nèi)容，同時(shí)頁(yè)面其它信息也更新為新視頻內(nèi)容；而評(píng)論部分，是接在推薦的視頻的下方：即用戶(hù)不斷向上滑動(dòng)，就可以看到；在頁(yè)面底部，有常駐的評(píng)論輸入框，點(diǎn)擊后即可輸入評(píng)論。
將這兩個(gè)播放頁(yè)抽象出來(lái)，得到如圖所示的信息結(jié)構(gòu)示意圖：
從上圖可以看出，騰訊視頻在播放頁(yè)強(qiáng)調(diào)的是推薦的視頻內(nèi)容，推測(cè)其產(chǎn)品目標(biāo)是提升視頻播放量；西瓜視頻在播放頁(yè)強(qiáng)調(diào)的是評(píng)論互動(dòng)，推測(cè)其產(chǎn)品目標(biāo)是提升播薦率、評(píng)論率等互動(dòng)指標(biāo)。
從上面的分析對(duì)比中可以看出，不同的方案，會(huì)將產(chǎn)品引向不同的數(shù)據(jù)結(jié)果。有了這樣的對(duì)比，和產(chǎn)品討論方案也變得容易了許多。
以上跟大家分享了自己在支持短視頻類(lèi)產(chǎn)品的一些心得。
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