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  • 老師,請(qǐng)教下,評(píng)估平臺(tái)某類內(nèi)容的供需關(guān)系,判斷是過(guò)于飽和,還是供給短缺,有什么好的思路或者方法嗎

    在推薦算法里,不同類型產(chǎn)品應(yīng)該關(guān)注哪些不同指標(biāo)呢?

    首先是一句基礎(chǔ)的廢話:推薦 和 搜索一樣,只是效率工具。工具需要結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景、服務(wù)業(yè)務(wù)目的。 從而,我們可以更泛化的從工具角度看,業(yè)務(wù)應(yīng)該如何關(guān)注自己的指標(biāo)。 指標(biāo)是對(duì)業(yè)務(wù)目...

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    如何理解策略產(chǎn)品經(jīng)理

    世界是被概率支配的 作為策略產(chǎn)品,我們首先要建立的認(rèn)知是:世界是被概率支配的。 一方面,每個(gè)用戶具備群體性,他的行為總會(huì)歸屬于某一個(gè)群體 或 多個(gè)群體。 另一方面,用戶同樣具...

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    交互設(shè)計(jì):褪去美麗、追求簡(jiǎn)單

    近來(lái),和新的交互團(tuán)隊(duì)溝通頗多。在溝通當(dāng)中,不免會(huì)陷入這樣的對(duì)話:我覺(jué)得這個(gè)設(shè)計(jì)不美,不優(yōu)雅、所以不合適。 每每,當(dāng)我們圍繞產(chǎn)品設(shè)計(jì)的討論進(jìn)入了“美丑與否”的階段,就基本上等同...

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    生活從不可知,你不需祭祀斑馬

    一本女性視角的小說(shuō)。 小說(shuō)本身不能算故事性特別強(qiáng),更像是一本隨筆或游記,記述了主人公的心靈成長(zhǎng)之旅:跳脫熟悉的城市,只身前往曼谷,結(jié)識(shí)新人、重逢舊識(shí)、發(fā)生故事、闡述話題等等。...

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    改變流量的方向

    錢(qián)總是流向不缺錢(qián)的人,愛(ài)總是流向不缺愛(ài)的人。 同樣,對(duì)于一個(gè)系統(tǒng)而言,流量總是流向了那些不缺流量的對(duì)象。 在一個(gè)以總消費(fèi)規(guī)模為規(guī)則導(dǎo)向的系統(tǒng)中,規(guī)則天然會(huì)傾向于那些指標(biāo)更好的...

  • 老師,push拉起的用戶越多約好嗎,如果不是的話,如何衡量push拉起和主動(dòng)打開(kāi)之間的最佳平衡態(tài)呢

    再議推送 —— 拉的來(lái)人,留得住客

    最近,為了追留存,又開(kāi)始優(yōu)化Push業(yè)務(wù)。業(yè)務(wù)嘛,常做常新,便多了些理解。 從數(shù)的角度,Push的業(yè)務(wù)模式似乎已經(jīng)足夠清晰: 活躍UV量 = 覆蓋UV量 X (1- (1- ...

  • 五年之后再議推薦,推薦改變了什么?

    距離第一版《內(nèi)容算法》交稿,已經(jīng)過(guò)去了五年的時(shí)間。這五年,于市場(chǎng)而言變化甚多,無(wú)異于地覆天翻。五年之前,當(dāng)大家面對(duì)今日頭條的快速崛起,面對(duì)推薦算法在內(nèi)容領(lǐng)域的應(yīng)用,還充滿了種...

  • 不止于推薦效率,更是變現(xiàn)效率

    有這樣一家還蠻具有悲情色彩的公司——趣頭條。 趣頭條,在2016年伊始就將游戲化的金幣機(jī)制應(yīng)用于資訊閱讀領(lǐng)域,以農(nóng)村包圍城市的方式,快速收割下沉市場(chǎng)的用戶。2018年,趣頭條...

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    新用戶分析的若干方法

    很多公司在運(yùn)營(yíng)時(shí)經(jīng)常會(huì)采用海盜模型(AARRR),其中第一個(gè)A是Acquisition,中文名是獲客,我們一般將其理解為拉新。 在前幾年,企業(yè)的拉新是粗暴式的,花錢(qián)買(mǎi)量就完事...

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    如何用「預(yù)期管理」提高「新用戶留存」和「人生留存」?

    最近一直在優(yōu)化新用戶留存,有幾個(gè)圍繞新用戶「預(yù)期管理」的策略試驗(yàn)效果非常明顯,最終也拿到了較高的留存收益。事后的復(fù)盤(pán)中,我們對(duì)于「預(yù)期管理」有了一些新的認(rèn)識(shí)和有趣的討論,最后...

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