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              SEO顾问_SEM顾问_新媒体顾问服务【四川羽翼互动】加入收藏
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              如何设计更好的个性推荐?

               
               
              我很喜欢 Spotify 和 Netflix 的海量内容,但有时也会因为选择太多而感到迷失。
               
              这类产品大多配套成熟的个性推荐机制,只需通过点击喜欢和不喜欢的简单交互、播放频率和好友信息,就能推导出用户的个性喜好。
               
              除了用户个体之外,系统也会合计分析拥有类似喜好的人通常喜欢什么东西。
               
              这些推荐非常有用,我的 Spotify 每周歌单发现给我推荐了一些很棒的音乐, YouTube 也不间断的为我推送相关内容。?#27426;?#36825;些个性推荐服务任然还有不少提升空间。
               
              解决方式
               
              我建议个性推荐可以获取更加细致的信息,以此让推荐变得更加个性定制化。
               
              这里的关键在于理解人们喜欢或不喜欢背后的原因。
               
               
               
              长按喜欢/不喜欢选择操作理由
               
              上面的动画中,我用 Spotify 作为案例展现了实现方式。当长按“不喜欢”按钮时,界面显示选项让用户选择理由:
              是不是播放?#38382;?#22826;多了?
               
              不适合现在的场景氛围吗?
               
              让你想起了不好的会议?
               
               
              对“喜欢”的处理也一样:
              让你想起了开心的回忆?
               
              喜欢歌?#26102;?#36798;的含义?
               
              有去这个乐队的所有演唱会吗?
               
               
              如果推荐算法能够达到这种细致程度,我能够想象它对用户的理解会有多深入。例如你最近单曲循环的一首歌将来会提醒你这段时间的经历。或许有一种类型的音乐你只会在入睡时听,而不会混杂在日常生活中。这样总比单纯二进制的喜欢/不喜欢有用多了。
               
              界面细节
               
              本次案例中,我使用的是产品已有的交互?#38382;劍?#20511;鉴了“长按预览”功能。在保留单击“喜欢”/“不喜欢”简单操作的同时,也用不打扰的方式允许用户提供更多信息。
               
              尽管长按是 Spotify 存在的操作,我还是希望提供一点使用指引来让这个功能不仅被限于高级用户。如果使用现有的提示弹窗,在单击“喜欢”之后, 将看到以下的内容:
               
               
               
              简单的操作指引
               
              当前 Spotify 每周歌单发现的播放?#25104;希?#21462;代“喜欢”和“不喜欢”操作的是“随机播放”和“循环播放”。不过我认为在听推荐歌单和电台时,了解用户喜好会更加重要一些。所以在播放推荐歌单和电台时,播放顺序可以移动到“更多操作”的菜单中。对于用户自建歌单的播放页,依然可以保持当前的?#38382;健?/div>
               
               
               
              目前 Spotify 的播控两边的按钮是“随机播放”和“循环播放”
               
               
               
               
               
              尝试把“随机播放(Shuffle)”和“循环播放(Repeat)”放到“更多操作”的菜单里
               
              总结
               
              虽然这次的案例是受限于已有的 Spotify 框架,但是相信背后的理论观点适用于很多像 YouTube、Netflix、Podcasts 这样的内容推?#25512;?#21488;。要深刻理解个性推荐的时机和理由,来自用户声音也是很宝贵的。在通过大数据观察趋势时,这一点将变得更加重要。无论任何,我希望这些想法能?#27426;?#25552;高推荐算法起到作用。