信息流产品做什么？怎么做？都有哪些模块？每个模块的核心点是什么？

本着万物皆可拆的原则，结合实践经历，我们一起来聊聊信息流的内容策略。

一、信息流产品是什么

信息流=内容（载体：图文+视频+直播）+瀑布流，以瀑布流展现的内容，供给充足的情况下手淘信息流，无限下来、无限刷新、无限填充。

典型的信息流产品：头条、抖音、快手、手淘、B站，所有爆炸的供给形态，都适合瀑布流展现。

为什么信息流产品会在最近几年大爆发？如果单纯以展现形势来衡量，那古早时期的门户算不算信息流呢？

我认为当前定义的信息流产品，与传统的门户网站的区别在于：个性化+互动性+供给体量。

这里插播一个问题：你认为头条的成功中个性化推送是否是决定性因素？

二、信息流产品有哪些模块

从头开始构建一款信息流产品，需要做哪些事？

接下来我们按顺序详细聊一下各个模块要做什么。

1. 内容生产：解决供给问题

内容生产：需要解决的是供给问题。

头条号、企鹅号、百家号等等，这些创作者平台会为生产者提供基本的创作工具，保证基础的创作体验；除此之外，平台还会通过各种激励活动（比如，青云计划）激发用户生产，同时给新人露出的机会。

内容行业中，生产者就是内容的工厂，想要扩大生产规模，就需要提升生产能力；因此各个平台还会提供引导和培训的功能，帮助创作者学习优秀的创作经验。

2. 内容理解：像素级描述

内容理解要解决的是“内容是什么”的问题。

电商里面，商品理解的粒度是到SKU，包括：SKU的属性（名称、产地、材质、尺寸、颜色等）、类目（一级——二级——三级）、标签（美少女最爱、美白、热销、折扣等）、还有用户UGC信息。

内容理解要做的就是对内容进行像素级描述，一般会从内容本身和用户的角度来理解内容。

比如：

用户角度是指，通过用户的行为来给内容贴标签，最简单的，女生爱看，男生爱看。

此外，大型公司中，还有引入知识图谱来加深对内容的理解，尤其是建立机器无法识别的关联；比如，拉肚子和腹泻，徐大sao和吃大蒜（这个是自己开的脑洞，大家也可以自己尝试下利用实际的场景来发现一些好玩的关系）。

除此之外，公司也会根据业务的情况手淘信息流，单独把某些特征拎出来单独做，比如热点识别——因为热点内容自带流量，头条会单独把热点聚合成Tab推送。

3. 用户理解： 构建用户模型

用户理解要解决“如何标签化描述用户”的问题。

人类可读的对于用户的理解：性别、年龄、喜好、生日、星座、爱听的歌、喜好的颜色……；是不是很像90后小时候毕业时候的同学录？这种可以算最早的“用户画像”了（感觉暴露了年龄……）。

做好用户理解，就是要更精准的刻画用户，由于有大量的用户行为数据，包括用户和内容的交互行为，用户使用APP的行为等；从这些数据中，可以挖掘出大量对用户的认知：你喜欢什么样的内容、你和哪个账号互动最多、你看了谁的直播……；从而抽象出“你”的标签：美女、高互动性、夜间型用户等。

对用户刻画的越精细、越准，给用户推送的内容就会越准，做各种定向营销和转化的效果就会更好。

4. 内容链路：高风险低质内容处理

大家可以把内容生产——内容处理——内容分发的过程想象成一个工厂的流水线：工人把原材料投入机器（生产者利用工具进行创作）-> 一次成品被送上传送带进行质检（内容处理）-> 合格的一次成品被统一包装（打标签，规则化处理）->出厂进入市场（分发）。

内容链路就是这条处理的流水线，从发文侧获取内容，然后进行各种各样的质检和加工——黄赌毒，pass；色情低俗，pass；涉政敏感，pass；重复洗稿，pass……内容平台的低质特征上百计算；与此同时，这里注意，基本上是并行的，模型会对内容打上各种各样的标签。

经过流水线的内容，满足质检标准，才会进入下一步。（想要知道详细的处理流程、特征项、以及如何建模识别，感兴趣的可以留言。）

如同工厂追求效率一样，内容处理也追求效率，因此这个环节要考虑处理耗时。

5. 推荐策略：给谁看什么，千人千面

推荐的核心价值是匹配。

在信息流场景，推荐要解决在什么时候让什么人看到什么内容的问题。

如果我们从技术的角度来拆推荐策略，核心可以分为召回模块和排序模块。

召回要圈定推送的集合：可以通过分类、标签、主题等召回，也可以根据CTR、时长、点赞、评论等召回，还有运营的强制干预等。

产品可以不了解具体的模型是如何运作的，但最少要理解，召回源和用户可能感兴趣这个点是要有关联的。（比如，为什么要召回热点？因为用户爱看热闹，热门的大概率会感兴趣。）

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