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2017/11/13 11:08:21

[原创]数据驱动的陷阱之一:“增强怪圈”问题

11/4号下午《人人都是产品经理》在广州举办“数据驱动产品增长的方法与实践”的沙龙活动,我是分享嘉宾之一。会中,我提到数据解读过程有几个误区,例如“增强怪圈”,“倒果为因”、“水涨船高”、“以偏概全”等,今天先来谈谈“增强怪圈”这个误区。

 运用数据分析技术,大型电商及内容分发平台会按照用户在网站上或App上的浏览记录、搜索记录,进行商品及内容的推荐。由于每个人的兴趣、爱好及需求不同,因此商家根据这些记录形成“千人千面”的推荐组合。这会产生什么问题呢?当我们在某段时间因为某些原因,在某个平台上密集浏览或是搜寻某类信息时(不管是商品还是内容),根据商家系统设定的逻辑,代表用户对该类信息有兴趣,于是之后的推荐就会以此为主,而这种逻辑很容易产生“增强怪圈”的问题。

 例如,在今日头条上小张在页面诸多内容的推荐中,多次选择了智能手机类的内容,于是在其后很长一段时间,小张在手机的今日头条App上看到的文章内容会以智能手机的介绍及报导为主。然后因为从“供给面”来说,以智能手机这类内容居多,因此用户在比例上点开此类文章阅读的机会也变高,这个“记录”反馈到系统上,增强了系统下次继续优先、大量推荐手机动态类的文章。这就产生了我所谓的“增强怪圈”。

 类似的情况在电商上也常见到;例如用户于某段期间在亚马逊上多次搜寻某类型书籍,或常常浏览亚马逊网站上某种类型书籍的介绍页面。一段时间后,该用户的邮箱会经常出现亚马逊的广告邮件,内容就是关于该类型书籍的推荐。如果用户点开了推荐来到书籍介绍页面,系统默认他对于推荐的信息感兴趣,这增强了系统对用户兴趣判断的“刻板印象”,于是后面继续在网页上优先呈现系统认为用户有兴趣的书目组合,或是在邮件营销时作为推荐的主要方向。

 “增强怪圈”的问题在于用户的兴趣可能是临时的,过了一定时间后会因需求消失或需求已被满足而不再关注该类型的商品或是内容。结果系统因为用户过去的“行为轨迹”,误判他们是对某类型商品或是内容有兴趣的,于是一而再再而三的重复呈现(或推荐)同质性高的东西。最终,把用户的“胃口”撑饱了,以至于他们再看到类似内容时感到厌烦或无感。另一个问题则是失去了发掘用户新兴趣的机会,而这机会可能会带来更多商机。

 人类是很复杂的生物,人们想法、兴趣、需求等,经常受各种内外在因素影响而在变动,因此电商与内容分发平台引以为傲的“千人千面”选择逻辑,虽然有一定的实用性,但也容易经常误判因而使得推荐无效。因此,要破除“增强怪圈”,得从调整系统的推荐逻辑上着手。

 例如,用户在浏览或购买方面的轨迹当然是作为推荐的依据,但是也要留一定比例推荐不同类别的内容或商品,这样才能发掘用户其他的需求或是兴趣,以避免用户对系统推荐无感的失效,或丧失了其它商机的可能性。就个人看法,这个比例以65% 35%,或是70% 30%为佳,对比数字的左边是指全新的商品或内容,右边则是系统对用户过去的“行为轨迹”所产生的推荐。这样安排既能提供用户可能感兴趣的内容或商品,同时也可以借新的内容或商品推荐,找出用户其他方面的兴趣或需求。

 



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