无限类网站解析及其改进方案

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不限制用户数量或者说用户数量巨大的情况可称为无限用户;不限制内容数量或内容数量巨大的情况可称为无限内容。无限类网站就是至少具有无限内容、无限用户特征之一的网站,实际上大部分无限类网站两个特征都具有。

对于无限类网站的发展,由于无限的原因,用户体验的改进和提升难度极大,而且随着商业模式的稳定和用户数量、内容数量的增加,各种问题会越来越严重,进一步降低用户粘度,影响商业模式的实现等等。

分析问题产生的原因,几乎都与“无限”相关。具体说来,因为无限的原因,现有的静态分类方法、时间序管理法、树形管理法等的相互作用,导致用户数量巨大和内容数量巨大后,产生各种各样的问题。

我们在分析总结“无限”的基础上,获得了一个比较完善的解决方案。该方案由网状分类重建、动态化实现、场景化表现等主要部分构成,可以有效解决无限导致的相关问题。

首先,建立新的分类体系以适应动态机制需求。任何数量集合始终是要被分类的,不管是用户还是内容。既然现有问题大部分是分类方法造成的,那么就必须针对分类方法进行重构。结合后续所需要的动态机制,我们定义了网状分类体系。

其次,建立动态机制。网状分类体系要适应数量增加带来的变化,必须也是动态变化的。通过访问量、搜索分析、热点追踪、数量统计等,建立自动的或手动的可控动态机制,确保网状分类的动态改进。

最后,是用户和内容的定向匹配。结合上述网状动态分类结果,为每个用户提供特定场景,为提高用户体验、提高用户粘度提供基础。

在面向无限类网站的具体实施、改造过程中,可以遵循平滑性、稳定性和分布实施的原则,既不影响现有系统的实现,又可以做到系统平滑升级,并且通过迭代逐渐凝聚团队以承担后续维护工作。根据现有系统复杂度,实施周期大约在1个月到3个月左右。

2.效果举例

假设有这样一个音乐网站,目标是成为一个中文类最大最全的音乐库网,那么可以想象得到它的用户数量将是无限的,它将收集到的音乐及其相关资料也将是无限的,这就是一个典型的无限类网站。

传统上该网站的结构也可以想象:有搜索,第一层链接必将是大类链接,例如按类型分古典类、现代类、流行类等;也可能有时间序如唐、宋、元、明、清等;也可能还有按地域分类如港、台、大陆等。不管是搜索还是分类,最终目的是为用户访问终极内容提供最短路径。如果再进一步,会为注册用户提供收藏、我的音乐库等服务,甚至注册用户可以加入一些音乐圈的讨论组等等。

而实施了《无限类网站改进方案》后,面向游客,上述的分类依然存在,但是因为动态分类的存在,在顺序和布局上会随时间变化而逐渐变化——变得更容易访问受欢迎的内容或当前热门内容。其次,鼓励用户注册(相关的很多营销手段不再赘述),这对提高用户粘度有好处。而且注册用户还会享受到另外的好处:场景化的个人界面可以自己定制,任何预定义的感兴趣的内容会在登录后第一时间被展现,精确定义的兴趣圈动态是否展现可选择,根据用户的设定可以形成按周期送达的综合杂志——完全个性化的最新内容自动更新的杂志,其中包含用户感兴趣的如UDC内容、相关评论、音乐历史和故事等等,而且该杂志独一无二、基本不会重复。

有了自己可个性化布局的独立空间(并可以参加评选),对用户粘度提高会有巨大的作用;网状分类的用户和网状分类的内容,通过匹配器的匹配后,哪怕最偏僻的内容也会有最偏僻的用户去访问、推荐(长尾效应),彻底解决内容淹没问题;同理,广告将会发布在真正有需要的用户空间中,大大提高广告效果,并降低用户广告反感度,对整个网站来说广告数量增加了,而对每一个用户来说广告数量大大减少。

以上为实施《无限类网站改进方案》后的部分效果,其它还有诸如商业模式变革有依据而且实施简单、盈利模式清晰等不再赘述。这一切,都是因为在网状分类基础上自然孕育出的用户细分和内容细分,并且动态自动更新后随机而动,抢占先机。

3.问题域

无限网站因“无限”二字,用户体验与大多数网站明显不同,在此不做更多讨论,只列出解决方案准备要解决的关键问题:

用户体验创新难、提升难:无限网站,一般都是具有发展历史的大型网站,随着商业模式的成熟,战略、范围的稳定,用户体验也进入一种稳定状态,并形成“惯例”。这时候,任何的改变都将涉及到无限用户和无限内容,一方面需要小心翼翼,另一方面架构层、框架层、表现层重构不易,最终表现为用户体验创新难;同理,用户体验提升难。

用户体验缺乏变化、大家雷同:互联网因为突破了地域限制,所以竞争更加激烈,竞争结果更加明显,有效的用户体验很快会被抄袭和模仿,最后导致的结果就是同领域网站,从用户的角度看几乎都是亲戚。

无限问题:量变引起质变,在互联网上体现得特别充分,但是大多数时候质变并没有带来用户体验的大幅度提升。针对无限的手段跟不上,就会导致数量淹没,一方面是用户体验一成不变,另一方面则是运营模式、手段落后。

无限用户问题:无限用户首先导致的就是用户淹没问题,用户种类的增加,变相使得前期的商业模式落后或不适应;另一方面,落后的用户体验会对用户粘度不利,限制了用户的增加。用户体验也有一个“与时俱进”的问题。

无限内容问题:同样,在内容上,无限增加的内容会带来内容淹没、内容无序、内容无限,应该说无限内容对用户体验的损害比无限用户更大,很多网站因为内容爆炸而没有及时提升用户体验造成了巨大的用户流失。

用户体验天花板:无限增加的用户和内容,导致用户体验的难以提升、不敢本质提升,专注于非本质细节的极限挖掘、互相参照等行为,结果导致用户体验几乎不能再被改变的错觉,给人的影响就是达到了用户体验的天花板。

没有经营者不喜欢用户多、内容多,但是越来越多的用户和内容,逐渐导致了已有用户体验的降低——是的,不管是用户数量还是内容数量的增加都会导致用户体验和用户粘度的降低。我们的解决方案就是针对这种情况而设计来解决问题的。

4.改进方案

针对上述问题域,方案紧紧围绕“无限”二字来进行构建。我们在研发和运营的过程中发现,解决“无限”导致的问题,最好、最直接的办法就是“有限”化,以此为出发点逐步演变出方案。

方案原理

有限化:通过多种角度分类或分组,都能够化无限为有限,这一原理针对用户和内容同样适用;合理的有限化能够更好地实现商业模式和用户体验,甚至会引导建立新的商业模式。

有序化:“序”指排序的意思,过去最常用的排序就是时间序。在有限化基础上,我们发现仅仅时间序是远远不够的,因此也重视和研究了更多的序,包括:时间序、有效序、数值序、语义序,大部分数值序是非数量类的量化结果,大部分语义序在垂直领域都需要简化以提高效率。

角色化:在有限化、有序化的基础上,根据商业模式要求,进行符合要求、数量有限的再分类;再分类结果具有一定的主观性,并承载了运营期望,可称之为角色。

动态化:上述三化所采用的角度、数量、模式等等,在整个运营周期中不是一成不变的,而是随着数据的丰富等要求逐步改变以满足要求,因此要具有动态机制。

方案构成

在上述原理的基础上,经过细化和设计,最终形成的方案体系也可以命名为“多角度动态自适应分类再匹配体系”,体系主要由以下几部分构成:

角度定义:现在从多个角度对用户群和内容群进行关键角度定义,角度的名称和数量取决于历史数据统计以及商业模式的主观需求;未来会根据角度的成长性结果产生新的角度序,从而可以指导商业模式的改进并进而提升用户体验;

层次定义:对角度属性进行量化分级,一般分为9级;

角色网络建立:根据角度定义和层次定义,通过角色关系建立角色网络,形成未来数据链接的基础;

角色匹配设置:在用户角色和内容角色之间进行匹配,作为未来实体匹配的基础;

实体匹配设置:已有用户与用户角色的匹配、已有内容与内容角色的匹配;

动态自适应:通过收集到实时数据实现实体与角色数据的修改和自动匹配。

简单说来:用过去数据建立匹配基础,用新数据来完善匹配,过程中可以自动实现,也可以随时人工干预以便体现新的商业模式。

方案实施

1.实施原则

平滑性:大多数无限网站都已经有一定的发展历史和底蕴,对用户体验的改变追求谨慎而且也需要谨慎,因此可以采取“旁路”方式进行过渡,正好也可以检验新用户体验的成效;

稳定性:实施时,改变比较大的可能是表现层,框架层的主数据不会受到影响,架构层几乎不需要改变,原有的商业模式换一种更加灵活的方式来实现;

可行性:方案的实施会增加服务器计算量;方案的实施需要一定的开发周期。

2.实施过程

实施一般需要经过以下过程:

团队组成:一般需要对现运行系统比较熟悉的产品经理、架构设计师、交互设计师、高级程序员来构成,并在快速理解本解决方案完成方案可行性论证;

实施方案:在数据调查、整理的基础上完成实施方案设计并进行实施可行性论证;

实现、测试、上线、评估、迭代。

实施效果

方案实施完成后,针对任何实体(用户、内容),都会获得一个“个性化场景”的效果,具体说来包括:

场景式内容管理:多角度内容管理,使得系统可以从时间序、有效序、来源序等多个角度对内容进行管理和定位,以便更好地与用户匹配从而提升用户体验;“内容集合”的附加效果就是择优和排错。

场景式用户体验:在用户的“我的场景”中,已经存在了通过系统匹配好的、满足用户80%以上需求的内容;对于未满足部分提供有效链接,同时启动更新机制进行场景补充和更新;“用户之家”附加效果就是高用户粘度。

用户体验质的提升:有限化后,用户不用面对无限的内容,极大地缩短了链接路径;对于无限内容部分,通过搜索仍然可达;用户可以定义自己的场景,从而逐步建立一个舒心的内容场景;内容的展现方式再也不是一成不变,而是根据兴趣度和关注度的差别进行不同级别的展现。

商业模式丰富:多角度动态自适应分类后,再匹配就是商业模式的实现。在适当分类的基础上,商业模式很容易通过再匹配来实现,甚至可以试探性实现后再进行推广;另外,随着数据的丰富,分类系统的数据变化反过来会指引商业模式的修正或创建。