この記事は、スーパードライグッズの方法論に属しています。コンテンツベースの製品フォームである限り、製品、運用、データ分析のいずれの実務者でも、フィードストリームに公開する必要があり、作業全体がコンテンツの最適化のテーマを中心に展開されます。この記事では、この方法論についての理解の要約をお伝えしますが、この記事を読むことが役立つと思います。
1.供給フローとは何ですか？
Feed流是将若干消息源组合在一起，帮助用户持续地获取最新的内容。我们无需主动搜索，自动呈现琳琅满目的内容。它对我们了如指掌，给我们想了解的，让我们不停的刷新。我们熟知的微博、知乎、今日头条、微信朋友圈、各类短视频等都是feed流的展示模式。我们以今日头条为例，Feed流如图：
写真を読んだ後は、誰もがフィードストリームの基本を理解していると思います。その中核はパーソナライズされた推奨事項です。つまり、さまざまな戦略を通じて、一部のコンテンツはコンテンツプールからフィルタリングされ、戦略がソートされた後にユーザーに表示されます。
次に、フィードストリームを生成する方法は？
フィードストリームの生成は、戦略策定の4つのステップに従います。質問->入力->計算->出力、つまり、適切なコンテンツをユーザーに示すために、一連のデータインジケーターが入力され、論理計算が実行され、最後にユーザー満足度が出力されます。フィードストリームの結果。
** 1、** コンテンツの推奨入力ディメンション
コンテンツ、ユーザー、環境の3つの側面からの入力インジケーターを検討できます。
コンテンツ：今日のToutiaoは、グラフィックス、ビデオ、小さなビデオ、マイクロヘッドライン、Q＆Aなどをカバーする包括的な情報集約プラットフォームです。各コンテンツには独自の特性とカテゴリがあり、さまざまなコンテンツタイプの特性を抽出してうまく機能させる方法を検討する必要がありますオススメです。
**ユーザー：**ユーザーの過去の行動データに基づいて、ユーザーの基本情報、職業、年齢、性別などの情報に加え、興味のある嗜好タグをカバーし、ユーザーのデバイス情報や他のアプリの行動情報を取得します。
**環境：**ユーザーは、周囲の環境に応じて、仕事、家での休憩、通勤、旅行など、さまざまなシナリオの情報に対して特定の好みを持ちます。
2.ユーザー特性
3.一般的に使用されるマッチングデータ機能
4.特別な人工戦略
上記の入力機能と論理計算および生成戦略を使用して、フィードストリームの結果を出力できます。ユーザーがこのフィードストリームに満足しているかどうかを判断するにはどうすればよいですか？
3.供給フローの影響の評価
基本的な原則は、フィードストリームのパフォーマンスを評価する場合、ユーザーがフィードストリームをどの程度気に入っているかを調べるために、さまざまな側面でスコアを付ける必要があるということです。スコアリングは、ランキングとコンテンツ自体の2つの側面から考えることができます。つまり、ユーザーが好むコンテンツが多いほど、またユーザーが興味を持っているコンテンツが多いほど、フィードフロー効果は高くなります。絞り込み評価指標では、次のデータディメンションを検討できます。
1.トラフィック：上位Nトラフィック
2.クリックスルー率（フロントNブラシのクリックスルー率、全体的なクリックスルー率）：最も直感的なデータであり、ユーザーがクリックしたフィードストリームのクリックスルー率が高いほど、推奨コンテンツは興味深いものになります。 CTRによると、ユーザーのお気に入りのコンテンツは高い
3.滞在時間：ユーザーがフィードストリームのコンテンツに長く留まるほど、フィードのコンテンツはユーザーを引き付けます（誤った高いクリック率によるタイトルパーティーの干渉を除く）
4.読書の完了：滞在期間の概念と同様に、完了度が高いと、コンテンツがユーザーに会ったことを示します
5.アクティビティ：ユーザーの評価、コメント、共有、フォロー、収集、その他の行動
評価インジケーターを使用すると、各インジケーターセグメントの重みスコアを設定して、フィードストリームの合計スコアを計算できます。次の行動の重みスコアの例：
[外部チェーンイメージの転送に失敗しました。ソースサイトに盗難防止チェーンメカニズムがある可能性があります。イメージを保存して直接アップロードすることをお勧めします（img-KlxShHnt-1587523052985）（https://upload-images.jianshu.io/upload_images/8429180-2a6e6bc35bb0c222?imageMogr2 /自動方向付け/ strip％7CimageView2 / 2 / w / 1240）]]
第4に、フィードストリームの最適化戦略
上記の手順により、最初にフィードストリームとそのスコアを生成しました。以下は反復を最適化し続けるために必要です。今日の見出しを例にして、フィードストリームの最大の問題は何かを見てみましょう。これらの問題に基づいて、これらの問題を解決してフィードフローを最適化できるソリューションを見てみましょう。そこで、サンプリング分析方法を使用して、さまざまなユーザーの推奨フィードの記事をサンプリングし、調査と評価を行い、あらゆる種類の問題を分析し、解決策を見つけます。以下は、サンプリング分析の結果です。
**コンテンツの均質性：**コンテンツ制作の観点から、プラットフォームクリエーターによってリリースされたコンテンツはますます類似しています。読者の観点から、毎日プッシュされるコンテンツは十分に新鮮ではなく、すべて同じタイプです。Toutiaoは情報プラットフォームです。同質のコンテンツはユーザーエクスペリエンスを大幅に低下させ、Toutiaoの中核的な競争力に影響を与えます。問題のこの部分は約40％を占めます。最適化が急務であり、優先度が高くなっています。
**コンテンツの品質が低い：**一部のコンテンツでは、さまざまなギャングの名前が見出しとして表示されますが、クリックすると、記事のコンテンツの品質が非常に低いことがわかります。ユーザーによってコンテンツの認識も異なります。ユーザーが表示するコンテンツの品質が低いと感じ、複数の記事を続けてクリックして低品質のコンテンツのほとんどを表示する場合、ユーザーはプラットフォームからジャンプすることを選択します。
**古いニュース：**さまざまなチャネルとさまざまなレベルのラベルには、微調整された時間制限を設定する必要があります。ユーザーが数か月前にメインフィードで未知の古いニュースをまだ表示できる場合、プラットフォームのコンテンツでは不十分だと思われる場合があります。時間内に直接情報を取得できません。
**コンテンツタグがありません：**タグの定義が少なすぎるため、注目できません。頻度の高い単語タグの場合、関連性のないコンテンツが大量に一致し、頻度の低い単語タグの場合、十分なコンテンツに一致しない可能性があります。
**重複トピック：**ホットトピックの記事は不可欠ですが、重複トピックが多すぎる場合、ユーザーはプラットフォームが単調すぎると感じ、同じトピックの記事の頻度を制御する必要があります。
さまざまな問題を分析することで、対応する問題に応じて予備的な最適化計画を立てることができます。
推荐内容优化是个持续的过程，需要综合各个维度、多个角色，不断的优化迭代，评估再优化迭。且产品每个阶段，问题的类型、解决问题的方案都会不同。此外，在制定各类标准时，也要将产品的调性纳入考量因素，这样才是真正的用户导向。
上記は、コンテンツベースの製品のフィードストリームの生成、パフォーマンス評価、最適化の方法論に対する私の理解です。私のWeChatパブリックアカウントに注意を払い、データ分析の問題をいつでも交換してください。
サービスの推奨
