微博PUSH策略及優化方案！ | 成都傳媒

策略產品已經是一門體系較為完善的學科，想學習的小伙伴可以通過搜索引擎查找相關課程。本系列文章不講方法論，只分享親手分析的案例。著重展示思路，希望可以給大家帶來一些參考和啟發。

調研時間：2018.12

調研對象：微博PUSH

調研目標：通過調研發現問題或機會點，作為提升【PUSH日均打開人數】優化方案的依據。

調研背景：

• 用戶群體分為高頻、中頻、低頻三類。通過平臺活躍行為粗略劃分（興趣標簽、更新動態頻度、內容互動頻度、好友互動頻度等）
• 每天推送條數和打開率（推送了N條，用戶打開了幾條）分別為高頻：20條-10%，中頻10條-5%，低頻≤5條-2%。
• 不考慮技術層面原因（假設PUSH到達率100%）

項目背景

1. 產品目標

通過push觸達用戶，維系并提升各類用戶群體活躍度。

2. 理想態

通過合適的時間推送用戶感興趣的內容，吸引各類用戶群體點擊，把中低頻用戶培養成高頻用戶，避免用戶感覺被打擾而關閉推送。

3. 核心指標

push日均打開人數：每天每個用戶至少打開一條push。

打開人數=下發人數*打開率*到達率

下發人數=未關閉推送用戶+關閉后被召回用戶+每天新增（默認開啟）用戶

保持未關閉推送用戶，召回已關閉用戶。

問題分析

高頻用戶

（1）用戶畫像

個人信息：二次元昵稱頭像、手機號登錄。

關注：

行為：

上次活躍時間2017-1，調研階段主動行為如下。

環境：

成都，iPHONE6SP時令系統版本

（2）抽樣分析

樣本范圍：11月15日下午至11月23日全部推送。因篇幅較長，為了不打斷大家看調研分析思路的節奏，略過抽樣詳情。

抽樣詳情包含：

• 詳細PUSH內容記錄（推送時間、發布時間、標題、路徑、標簽、發布者、內容類型）
• 用戶行為
• 推送條數
• 內容占比
• 單日分析

低→中頻用戶

（1）用戶畫像

個人信息：:女、好友圈以游戲好友為主，關注科普類博主居多。

用戶行為：11月15日開啟推送，對push內容均點擊并短時間瀏覽。

環境：iOS、成都

（2）抽樣分析

樣本范圍：11月16日至11月20日全部推送。

主要問題匯總

1. 用戶畫像不準確，導致推送策略偏差

把低頻識別為高頻，上次活躍在去年的用戶，而且已經關閉過推送，剛打開推送的一個下午就推了12條。

2. 推送條數

高頻-推送條數太多。

被定義為高頻用戶，半天之內推了12條，工作日比周末推送條數還多。

低頻-推送條數太少，中頻適中。

低頻用戶的特別關注明顯影響了推送條數，前兩天除去【特別關注】，每天只有2條推送。

3. 推送時間

（1）推送時間段

（2）推送頻率

推送太頻繁，在1分鐘內連推了3條非用戶關注內容。

4. 推送內容類型

（1）高頻

1. 娛樂資訊類推送占比過高；
2. 【猜你喜歡】占比沒有隨著用戶興趣逐漸清晰的過程而上升，表現不穩定；
3. 前3天在推送【猜你喜歡】時，推送了一些沒有熱度和質量保障的作者及相關內容。

（2）中低頻

推送內容占比：

【猜你喜歡】內容占比：

中低頻的全部推送中，與用戶【關注】相關的內容占比為58%?！静履阆矚g】部分只推送了3類內容，其中【游戲】占比75%。

對中低頻用戶的推送太過保守。

5. 推送內容重復

（1）高頻

隔天，相同作者相似內容

今天最早一條和昨天最晚一條推送內容均來自于關注、同一發布者，內容幾乎一樣。

隔天、同一天，不同作者相似內容

在昨天推送了1條，用戶未點擊的情況下，今天又推送了兩條不同用戶發布的幾乎一樣的內容。

同一天，不同作者相似內容

用戶未點擊的情況下，1小時后又推送了一條一樣的內容。

同一個關注刷屏

占當天【關注用戶】75%。

占當天【關注用戶】100%。

硬廣（暫不處理）

（2）中低頻

隔天、同一天推送同一【關注用戶】內容。

占總【關注用戶】的33.3%。

占總【關注用戶】的22.2%。

6. 項目計劃＆優先級

【完善用戶畫像】用戶畫像的準確程度直接影響了推送系統的判斷，是推送的基礎，因此優先級高。

【推送條數優化】【推送內容重復】推送條數太多以及內容重復是直接導致用戶不感興趣甚至關閉推送、卸載的兩大因素，優先級高。

【猜你喜歡】是冷啟動階段，引導中低頻用戶變成高頻用戶，完善用戶畫像進入良性循環的重要階段，優先級高。

【推送頻率高】目前只是基于常識的判斷，實際上每個用戶的使用時間以及接收信息量都不同，可以在用戶沉淀后逐步優化。優先級中

【娛樂】占比過高，根據2017年微博用戶發展報告可知，娛樂占比過高屬于相對合理的范圍，可以在用戶沉淀更多數據后再抽樣分析。優先級中。

需求文檔

1. 項目背景

（1）產品現狀

目前平臺有三類用戶，高頻中頻和低頻。低頻用戶興趣標簽少更新慢，好友互動頻次差且好友多為低頻用戶，導致可以給他們推送的興趣物料和關系物料很有限。高頻用戶正好相反，中頻介于兩者之間。

最近push關閉人數在持續增加，其中50%為高頻用戶，用戶關閉系統通知后將無法接收到push推送。

低頻用戶因為下發條數少和內容質量差，push打開人數一直不理想。

目前高頻用戶每天會收到20條推送，中頻用戶每天收到10條推送，低頻用戶每天收到少于5條推送。高頻用戶打開率為10%，中頻5%，低頻2%。

（2）項目范圍

本版本暫不考慮到達率問題，【特別關注】的推送邏輯對推送策略免疫。

（3）推送物料

（4）推送來源＆推送限制

（5）用戶畫像

（圖片來源：番茄那只羊《推送系統從0到1（七）：推送用戶畫像建立》）

2. 項目目標

通過解決以下問題，提升push日均打開人數。

3. 需求概述

• 推送用戶感興趣的內容，提升push點擊率。
• 在合適的時間推送，控制好條數和頻率。避免打擾用戶，防止用戶關閉推送甚至卸載。減緩用戶關閉推送趨勢。
• 在運營方案之外，從產品層面召回已關閉推送的用戶。

4. 需求詳述

抽樣分析后發現11類問題，本版本重點關注優先級高的8類問題。

抽樣case及詳細問題分析：

抽樣詳情包含：

• 詳細PUSH內容記錄（推送時間、發布時間、標題、路徑、標簽、發布者、內容類型）
• 用戶行為
• 推送條數
• 內容占比
• 單日分析

問題1：用戶畫像不準確，導致推送策略偏差

問題描述：上次活躍在去年的用戶，而且已經關閉過推送，剛打開推送的一個下午就推了12條。

由當前方案可知，高頻用戶每天推送20條，中頻用戶每天推送10條，低頻用戶少于5條。

在推送方案無異常的情況下，顯然微博對于高頻用戶的定義過于寬松，對于用戶的耐性過于樂觀。盲目的調用用戶歷史而沒有考慮時間間隔，用戶畫像更新不及時，用戶類型劃分錯誤，導致推送條數過多，打擾用戶。

解決方案：根據用戶行為指標完善用戶畫像，使用戶類型定位更準確?？梢钥紤]增加成為高頻用戶的門檻，將高頻用戶的活躍時間延長，降低打擾用戶的幾率。

• 調整目前高、中、低頻用戶的定義，提升成為中高頻用戶的門檻，如適當延長定義為活躍的單位周期；
• 對高頻用戶增加【近期活躍】的統計，取單位周期的平均值。

表中的【推送條數】指【高頻用戶】推送方案對應條數，即都是在原方案基礎上減少，非累積減少。

問題2：用戶畫像不準確，用戶對推送內容不感興趣

問題描述：推送內容與用戶興趣不匹配，是打開率低的原因之一。

解決方案：通過用戶行為建立該用戶的興趣標簽，與內容標簽進行匹配排序。

統計各類物料組合，在各個時間段、各內容類型推送時，各類用戶群體的打開率。

問題3：高頻-推送條數太多＆低頻-推送條數太少

問題描述：高頻用戶，在8天全天抽樣中，超過20條的占比37.5，等于20條的占比25%。

低頻用戶的特別關注明顯影響了推送條數，前兩天除去【特別關注】，每天只有2條推送。

解決方案：

（1）減少高頻用戶push條數

減少規則：

統計各類推送內容的打開率，根據各個單位周期的打開率隨時調整。

每天推送條數控制在15條左右，根據打開率減少到15條以下時，從【猜你喜歡】【社會熱點】【本地資訊】中基于協同過濾進行補充。

推送中有相似內容或同一作者的情況，見下文問題5解決方案。

（2）增加低頻用戶push條數

增加規則：

• 總推送條數≤10。
• 根據問題4的解決方案，增加【猜你喜歡】中內容的多樣性，使系統能盡快的采集到用戶的行為指標和興趣標簽，使低頻用戶盡快變成中高頻用戶。

問題4：高頻-【猜你喜歡】不穩定，中低頻-【猜你喜歡】太保守。

問題描述：【猜你喜歡】占比沒有隨著用戶興趣逐漸清晰的過程而上升，推送內容很猶豫。

解決方案：

1）增加【猜你喜歡】內容類型覆蓋率

低頻用戶：+40%，中頻用戶+30%，高頻用戶+20%

微博興趣類型：

（2）細分用戶群體、每類用戶群體制定不同的權重

新用戶：冷啟動階段

回歸用戶

中頻用戶

高頻用戶

問題5：高＆中＆低頻-推送內容重復

問題描述：

高頻

• 隔天，相同作者相似內容
• 隔天＆同一天，不同作者相似內容
• 同一天，同一個關注刷屏。2個ceae分別占當天【關注用戶】75%、100%

低頻

推送的大部分【關注用戶】內容集中在兩個作者，分別占比33%、22%

解決方案：

• 優化內容識別策略，對推送內容進行合并消重，提取作者、內容、視頻的關鍵詞和類別等信息進行過濾。
• 同一天內、推送的【關注用戶】，單人占比≤25%。3天內總和≤30%。5天內總和≤35%
• 同一天內、推送的【關注用戶】，單人條數≤2。3天內總和≤3。5天內總和≤5

問題6：推送時間不合適

問題描述：

用戶在學習、工作、睡覺時，push會造成打擾。

解決方案：

(數據來源：公開數據整理)

微博社交類APP用戶在10點之后使用時間分布較為均衡，在22點出現較小使用峰值。

push的時間應在人相對閑暇，即與人最高頻次使用手機的時間吻合，上班路上及早餐時間（7-9點左右）、午休（12-14點左右）、下班路上（18-19點左右）、睡前（21-22點左右）四個時機發送較佳。

問題7：召回關閉推送的用戶

問題描述：最近push關閉人數在持續增加，其中50%為高頻用戶

解決方案：

根據問題2的解決方案，當用戶對內容的興趣權重≥5時，彈出提醒用戶開啟push的彈窗，點擊確定后展示開啟推送的引導。

當用戶進行關注、點贊、瀏覽等不需要跳轉頁面的操作時，在操作反饋后彈出。當用戶進行評論、轉發、搜索時，在操作完成的結果頁彈出。

作者：紫原新之助

來源：紫原新之助