策略产品经理是如何思考策略的？

迟来的工作第一周思考，关于策略产出的一些方法论。本文作者从产出方法和案例分析角度进行解读，希望对你有帮助。

一、策略产品经理是如何思考策略的？

因为用户并不直接与策略接触，这让策略产品经理对于很多人来说都是神秘的，笔者曾经也是如此，但实际接触业务之后，愈发觉得策略产品并没有什么神秘的，这也是写这篇文章的原因，希望从自己的视角来解读策略产品经理，让对其有兴趣的新人和小白更加了解这个职业，从而少走一点弯路。

1.策略是为了提升匹配效率

我们来看策略产品主要存在于哪些场景？

搜索、推荐、广告、风控。

四种场景的具体展现与策略应用

发现没有？策略的存在只为了解决一个问题—“匹配效率”，无论是搜索、推荐、广告，其核心都是为了提升对人与信息，人与人的匹配效率。

搜索、推荐策略可以提升人与信息、与人的匹配效率、广告策略更侧重于提升人与信息的匹配效率、风控是人与信息的匹配（上面举例的探探匹配策略，可以认为是推荐策略的一种）。

2.策略产出的三个步骤

通过上面的分析，我们知道用户对于策略的感知一定是模糊的，如果想要通过用户反馈直接获取需求是非常困难的，我们在做用户研究的时候，听到的反馈往往只能是“给我推荐的什么垃圾内容！”、“能不能别给我推荐垃圾广告了”，这种“我们知道存在问题，但是不知道问题具体出现在哪”的低效反馈。

那么，用户研究很难提出需求，策略产品应该如何进行需求分析呢？

对于策略产品经理来说，我们的需求常常并不显性的存在于产品中，而是隐藏在具体的体验细节中，如果说想要针对策略的需求痛点进行解决，数据是更加需要关注的维度，因为人的感受会说谎，但数据不会。

具体的策略需求分析过程往往可以这么划分：

1. 数据分析：通过数据发现当前用户体验存在哪些问题，比如当前某页面的内容都是来源于站外的PGC（Professional Generated Content，专业生产内容），非常不亲切的同时也极大降低了用户对于该页面的期待与使用意愿。
2. 定位问题：是什么原因造成了该页面表现不符合我们预期？通过漏斗分析等方法将问题细化，是低质内容太多？还是广告和直播帖子影响了体验？或者是重复内容太高，多样性不足？
3. 明确策略优化目标体系：在我们这次策略改版中，主要解决的是页面渗透率（浏览该页面用户/产品整体活跃用户数）低的问题，除了渗透率，还可以从用户在该页面的互动时长、互动频次等来衡量策略优化的效果，同时这三个指标的重要性应该如何排序，则需要策略产品经理根据当下的业务重点和对于该页面的需求进行。

通过上面的步骤，我们基本能够准确定位到问题所在，以及如何对改进策略进行衡量，接下来就是进行优化的过程，我们同样可以分为三步：

优化策略三步走

1. 初步策略提出：在这一步骤中，可以参考竞品或者自己过往类似产品的策略作为一个参照系，比如对于内容推荐优化的策略，我们可以着重看一下字节如何做的，且在其基础上结合自身业务特点进行改进。
2. 策略可能存在问题分析：对于一个策略来说，往往最重要的一部分是在分析策略可能存在的边界情况，还是通过内容推荐策略举例，通过我们的策略推荐给用户的内容是否需要打散？是否需要与其他页面做去重？这些都是在策略制定中间需要考虑到的问题。很多初级的策略产品经理都非常迷信AB Test，相信数据可以验证一切，但是事实上，数据并不能替你做出决策，只能作为决策的辅助，我个人始终认为：一个好的策略产品经理要多思考本源，多思考事物可能运行的轨迹，而不是省去思考的过程直接做AB Test。
3. 策略后续迭代方案：这一个步骤也是新人会忽略的地方，所有的策略制定都是一个迭代的过程，尤其在更加注重个性化的当下，策略的调整是无休止的，理解到这一点，我们应该在初版策略制定的时候根据可能存在的问题制定后续的迭代方向。

说了这么多，可能大家直接理解起来会有点困难，但是没关系，我们可以通过一个具体的案例来将理论进行实践。

二、策略产出案例

假设一个完全虚拟的情境：你是抖音的策略产品经理，leader交给你一个任务，优化关注页的使用体验，强化用户间互动，你该怎么做？

1.策略需求背景

• 数据分析：进入真正的业务分析环节，你接到任务之后，对当前关注页进行了数据分析，发现页面渗透率非常低，用户的使用时长也不高，这使得抖音的内容生态中“关注”成为了一个非常弱的行为，用户关注了但是主消费场景依旧在推荐，百万大V的内容同样可能出现无人问津的情况，这对于创作者来说，是非常艰难的。
• 定位问题：对于用户来说，关注页是介于首页兴趣推荐（被动）&搜索某人主页并消费（主动）场景之间的页面场景，用户对于关注页内容有更明确的预期和更强的控制力，但是当下关注页内容完全按照时序推荐，用户体验较差。

• 明确策略优化目标体系：（1）满足用户高效获取关注人新热内容的需求，对应指标是页面渗透率；

  （2）内容预热冷启动场景之一，通过用户关系先进行社交分发，可以将有潜力成为爆款的视频筛选出来，对应指标是用户的浏览量和互动率；
  （3）通过功能引导&排序策略，让用户在页面间流转，获得不同层次的需求满足，提升在app内的时长和互动，对应指标是用户的使用时长和互动频次；

2.策略初步实现

（1）初步策略提出

对于关注页而言，内容一定是你关注的创作者的所有发布内容，至于是否对于内容有时序要求，需要根据用户关注人数、历史视频发布时间均值等来决定，这部分内容不是我们今天重点，先略去。

我们默认已经将关注内容召回，并进入了待推荐池中，我们当下最重要的目的是如何对其排序进行优化。

Reddit-HOT是美国最大社区Reddit用作测算帖子热度的公式，其特点在于排序能够兼顾帖子热度和时效性，使得最新热的内容能够最先展现给用户，在该策略中可以借用Reddit-HOT排序公式，并对其进行一定修改和补充，具体公式如下所示：

Reddit-hot改进公式

其中:

• ts = 视频发布时间 – 固定时间（可以设置为抖音上线时间等）；
• y为分类变量，当发布视频点赞数大于点踩数（抖音中可以理解为举报人数）时，y = 1，当发布视频点赞数等于点踩数时，y = 0，反之y = -1；
• z可以理解为视频的实时热度，初步通过一段时间（比如1h）内视频的互动增量来计算，z = 点赞数 + 去重评论数 + 去重分享人数；
• s代表用户对视频内容所属领域的置信度，为分类变量，初步通过该用户近一周对同领域（数码、宠物等）内容的消费次数来衡量，后续可优化；
• m用于评价用户对于视频发布者的置信度，定为用户对于该视频发布者其他内容的消费频次；
• 对于公式而言，主要分为三块内容，A代表视频热度，B代表视频时效性，C代表用户对于发布者和发布内容所属领域的置信度，视频根据计算得到的f值进行排序。

（2）策略可能存在问题分析

• 当前存在一些“自己拍”的指标定义，是否需要AB Test，用模型跑效果来确定。
• 用户对于视频发布者和兴趣的置信度是否需要耦合在一起？当前对于关注的用户发在其他兴趣领域的内容，热度公式计算的值会较低。
• 对于低质内容没有针对性的处理方法。

细节说明：

• 先确定公式包括的变量及产品侧优先级：置信喜爱度（包括关注人/头部创作者）> 时效 > 热门；具体的指标数据和参数可与RD（研发工程师）沟通后实验调优。
• 打散策略：同一个人的内容不连出。
• 去重策略：关注页内容与首页推荐页曝光去重。

3.策略后续迭代方案

Step1 : 对于方案的优化

公式优化：视频的实时热度计算加入领域热度系数，对于展现领域的多样性进行提升；非近期常逛关注领域的内容露出与兴趣召回。

产品/生态角度的规则补充：

1. 新用户/关注关系偏少用户试探内容露出（待讨论） 。
2. 优质创作者非关注领域发布视频基于相关性的提权 。
3. 新人创作者前N个视频排序提权。

Step2：关注页与流量阶梯_冷启机制结合

冷启：关注页作为冷启场景之一，融入流量阶梯冷启阶段曝光；关注页筛选出的种子用户投票置信度强于普通用户。

退场：预热后验效果偏弱的内容在关注页同步降权。

Step3：关注页与首页场景间的流转优化

到此，对于抖音关注页的初步优化策略就已经提出了。

三、总结

文章仅仅抛砖引玉，真正的策略需要考虑的问题更加复杂，如果你对策略产品经理感兴趣，可以一起交流，共同成长，共勉~