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在讨论怎么做之前，我们还有一些前置问题需要回答，比如：
为什么要让用户创作内容？如果一个社区里面，只有 PGC、OGC 可以吗？
UGC：用户生产内容，PGC：专业生产内容，OGC：职业生产内容
我的看法是，这很不社区。以常出现在日本新闻类 App 榜首的 SmartNews 为例，它用算法分析出 0.01% 的、用户最应该看的资讯，推给订阅了该领域资讯的用户（其实挺有意思），用户很乐意在这里消费 OGC、PGC 内容，有时还会在评论区讨论，但没有人在意是谁发了这条评论，也没有人会希望自己成为 “SmartNews 评论区顶流”。社区常常被类比为城市讨论，在这个语境下，这就是一座赚钱的人不花钱、花钱的人不赚钱的城市，是只存在于书本的 “看不见的城市”。
对社区需要 UGC 达成了共识后，我们就可以继续探讨：
UGC 一定要持续有增量吗？我可不可以就用一个 1000 万的 UGC 池子，不停地推给用户？
不行哈。用户生产内容，是希望得到有效反馈的，而大部分 UGC 都有时效性，假设你喝到第一杯喜茶的那条动态，在当下被算法推给了用户，大概率不会有人评论你，如果一直只有浏览、点赞数增加，没有评论，你会不会觉得奇怪呢？反正我会觉得平台在骗我。赞也不一定给你噢，喜茶都喝过了。
那我们可以爬取内容，假装 UGC 吗？
这是某些社区在发展早期会自然而然想到的 “内容填充” 手段，但这其实很容易破坏社区氛围。
从生产端来说，大家都在努力生产内容，你却把流量给了不属于社区的 “别人”。
从消费端来说，用户真的发现不了这是个 “假人” 吗？即便我们把 “假人” 的主页打造得有模有样、每日更新，以音乐社区为例，听歌时长这种数据怎么办？你说这个也可以造假，那我评论你、私信你，你敢回复吗？不要冒险损害用户对社区的信任感，这是个一旦减少就要花 10 倍力气找回来的东西。
现在，要开始回答这个问题了：如何提升社区 UGC 生产量？让我们先把它转换为更朴素的：
在这里创作内容，用户能得到什么？
按当下互联网社区的普遍玩法，如果你在社区里创作了好的内容，会有人给你点赞、评论，大概率地，你还应该可以冲排行榜、一路升级（“B 站六级”）、获得名声（“知乎大 V”），成就感永远驱动着内容创作者。
如何更好地满足他们的成就感？我认为首先需要了解社区的消费者对于社区内容点赞、评论的动机。
以我现在负责的音乐社区为例，通过用户发布的帖子的互动数据、文本分析，结合用户访谈，我们发现其中一个重要的动机是情绪共鸣。于是我们就会考虑，是否让用户发帖时能选择情绪标签，或由平台制定规则给帖子打上情绪标签？然后在分发的时候，就可以进一步考虑露出帖子对应的情绪标签、将情绪标签应用于算法推荐，甚至开拓一个情绪广场入口，让大家有机会根据情绪选择内容来消费、互动。
沿着点赞、评论往下聊，我们都知道点赞门槛更低，而评论一般更能激励创作者，但是，用户更给内容愿意点赞，而不愿意评论怎么办？这里可以总结一些比较常规的做法：
1、丰富 “点赞” 的表达含义。比如将点赞异化成：听过、谢推、超喜欢这首、开心点…
2、用文案引导用户发评论。比如在评论框显示：这里居然没有人评论？！滚动测试多种类型的文案看用户更喜欢哪类，个性化展示。
3、提升评论者的存在感。比如以弹幕形式弹出、在信息流外露新热评论。
4、提升评论被回复的概率，比如评论消息用 push 及时触达发布者，回复评论数作为创作者提升等级的行为指标之一。
比较不常规的做法是 “针对反馈的二次反馈”，比如 QQ 空间支持对点赞反馈 “击掌”，b 站点赞视频之后会告诉你 “视频将被更多人看见”，都能让反馈者再次被反馈、认知反馈意义，是一个有趣的切入点。
关于排行榜和等级体系，之后再展开，00 后对排行榜的热情实在是让人 “惊喜”
从人性角度来说，每个人都希望自己是特别的，可是在现实社会，三点一线的社畜、时间被学习挤压的学生…… 太难让自己特别了，而在互联网社区，这件事可以变得简单一些。
但每个社区所鼓励的 “特别” 都不太一样，用户想要变得 “特别” 所依赖的手段也就不同。举例来说，在知乎，用户因为专业而特别，在短视频社区的某些阶段，用户因为创意而特别，在音乐分享社区，用户因为对音乐的理解而特别，这需要社区平台自己定义。
那么，用户在这里生产内容，怎么让别人觉得他很特别呢？
我觉得关键在于：社区产品提供的工具要让大家有机会生产出和别人不一样的内容。
还是以音乐分享为例，选择音乐、附上文字，能生产出差异化内容的概率，就小于选择音乐、附上文字、图片或视频。当然这个差异化也不足，我觉得更能差异化的玩法，比如：
选择音乐 + 标注时间 + 发表文字，其余用户可以跳转时间点，去听击中你的那部分，比如 “这句转音我太喜欢了”。
选择音乐 + 埋彩蛋，听到 xx 秒可以看到发布者留下的一句话，任何人都有机会看到。和网易云的音乐盲盒有点相似，不过它用的一对一分享并且告诉你这里有盲盒的方式，我认为其实惊喜感不足，也许是目标不一致吧。选择 AI 提供的鼓、吉他、贝司、钢琴等乐段，组合成一首歌。b 站有些用户用互动视频做了这种尝试，数据表现不错。如果功能化，让 AI 量产，甚至根据你的情绪，给你不同的和弦走向、音色（国外已经有一些编曲插件基本实现了，可以搜 orb 了解），然后留一定的空间给你改、唱或作词。
从 “特别” 这个角度来看，也就不难理解美颜 App 们为什么做不起来社区了，因为大家都一样美。k 歌软件的修音做得太好的话，也会有相似的副作用。
为什么说粉丝是实的？因为它已经几乎可以直接转化为货币了。
B 站 UP 主报价则约等于粉丝量乘以 10%-20% 左右，有些分区可以达到更高……B 站头部主播 “半佛仙人”，他的账号“硬核的半佛仙人” 在 B 站拥有粉丝 629.4 万，定制视频广告报价为 59 万，报价约等于粉丝量乘以 10%。——引自 Tech 星球
那么，怎么让用户获得更多粉丝？这个问题，还是可以转化地更朴素一点：怎么帮助用户在平台打造人设？
看过新榜公众号的一篇分析，其中一条结论是，小红书上的头部 up 主们，主要的形象特征就是 “大家都想成为的女性”。
所以答案是，让用户的个性在平台上最大程度地展现。 怎么做呢？
首先，我一直觉得，人创作的内容是最能代表他本人是谁的，如果用户已经在社区里生产了一些内容，我们可以帮她提取出来特征，根据特征给予她个性标签，比如 “小众摇滚挖掘机”，然后给这个标签更多机会露出，比如和他的内容一起出现在 UGC 信息流里面。
其次，在个人主页、头像这些用户可以编辑的 “形象资产” 中，给更多的自由度和玩法，比如可以上传动态头像，就能比静态头像更引人注目。
举例来说，这是我结合音乐设想过的一种玩法：
给你一个虚拟形象，五官可以自由发挥，但是你要通过在社区内消费、创造内容来获得装扮，而且每一个装扮和你的音乐品味高度关联。
比如听过 1000 首摇滚乐可以获得一个普通电吉他装饰，发的摇滚乐帖子被 1000 个人听过可以获得一个更酷的电吉他，听过 1000 首电子可以获得一台 xx 型号合成器，分享过 20 首嘻哈可以获得脏辫。
你在社区中留下的任何身影，都有这个形象。
这里就是常见的平台补贴、流量分成、用户打赏机制这些了。
如何让用户生产的内容可以直接变现？
先讲讲平台补贴吧，在这方面我认为首先要避雷的是，如果用户只是生产了内容，内容本身还没有创造价值，平台是不应该给用户 “结算现金” 的。
因为这样下去，用户知道我发 1 个视频 = 10 块钱，那一定会想办法更容易赚到这 10 块钱，比如就拿上一个视频改一改、拿别人的改一改、用更差的设备、降噪也懒得降了…… 总之就是粗制滥造，反正没人看都有钱拿。如果你说可以通过运营标准去把控质量，运营过两天可能会提刀来见你。
其次，不能什么都想着用现金激励，因为没那么多钱（划掉），引用下心理学上的德西效应大家应该就明白了：
“德西效应” 是指当一个人进行一项愉快的活动时，给他提供奖励结果反而会减少这项活动对他内在的吸引力。
正好有过从 0 到 1 搭建金币激励体系的经验，可以多分享一些：如果功能和金币（可提现）挂钩，其实会带来很多数据噪音，干扰你判断用户是不是只是为了钱来用这个功能，你这个功能或内容对于用户来说到底有没有价值、该怎么优化。一定要做的话，需要提前想好怎么降低噪音（有问题私聊 hh）。
说到用户打赏，曾经认真地憧憬过 “音乐品味变现”：用户分享音乐，被一定数量的人收藏，就可以获得钱，想想还挺兴奋的？但是调研了一番之后，这个钱大概只能平台去花了，用户连音乐人的钱都不想给，不敢奢望他们给音乐分享者打钱。
用户：我都发了好几个了，什么时候才能成为顶流？
pm：你当坐火箭呢？诶，别走…… 我再拉开发打打工，让你无痛生产，再试试。
降低生产门槛这种事，我觉得除了监控全流程的数据漏斗、深入用户的使用场景、结合产品特性，是没有捷径的。
数据漏斗：以点击发布按钮的人数为 100%— 选择音乐 80%— 输入文字 60%—……— 完成发布 20%
还是以音乐分享为例，通过数据发现配图地帖子往往转化效果更好，用户也很愿意配图，只是找到一张合适的图太难了，我们就可以考虑接入第三方图库给用户选，甚至根据音乐标签智能匹配图片。
再比如，同样是给发布视频提供配乐功能，在音乐社区里，快速地露出收藏夹的歌曲、搜索全库歌曲入口，就比（像短视频社区一样）推一堆个性化推荐 or 热门 BGM 高效。
后面的事情主要就交给内容分发了，一般可以分为推荐分发、运营分发、社交分发。
如何通过内容分发刺激生产？我认为重要的点是：
1、让优质的内容被看见，创作者之间往往会有网络效应，模仿模仿就知道怎么生产社区内用户喜欢的内容了
2、让用户知道它的内容被看见了，比如消息中心、数据露出、排行榜、周报
3、让用户的内容精准触达可能感兴趣的用户，毕竟流量池没有那么大
说到这里就得聊聊推荐分发了，作为没有技术背景的 pm，是不是只能等着算法大佬打磨个性化推荐呢？其实也可以做很多事情，简单分享下我在这上面的探索经验：
1、定义好核心指标
然后和算法团队对齐。比如提升播放时长和播放转化率其实是两个方向，假设指标是视频播放时长，pm 可以先看看卡顿率，如果高于行业标准很多，可能要考虑怎么降低，假设是播放转化率，看看封面质量，是不是太糊、不吸引人。
最近在封面优化上看到个很妙的尝试：小红书让创作者可以在后台上传两张封面图，算法根据一段时间的点击率最终确定哪张作为封面。
2、拓展个性化分发的场景
比如在负责视频业务时，我们是有独立的个性化内容分发模块的，但是用户更喜欢从搜索、歌曲播放页视频入口消费视频，所以将这两个入口 feed 化，即在目标视频下紧接着露出推荐视频。这里提醒下，拓展时要考虑用户场景，比如播放页入口要是推的视频和歌曲相关性很差，或者和那位顶流歌手相关性很差，就会让用户产生抵触，不是说不要做，而是要想办法提高相关性。
3、在内容理解上打好辅助
其实这是块很硬的骨头，但长期价值高，值得啃一啃。还是以视频业务为例，在视频标签优化上，要根据数据定义好模型训练的优先级、提供给算法一份标签准确的数据源。在模型训练过程中也可以积极帮助算法 “投机取巧”，比如影视内容难识别细分类别，但标题一般都会带影视名，是不是可以通过爬取百度、豆瓣的影视分类信息，再映射到我们的标签，帮助模型训练。
关于标签准确的数据源，在一本忘了名字的策略产品书里，看到过一个标准叫 “双人盲审一致率”，也就是让两个人分别判断这个内容能否打上这个标签，然后比对结果，可以参考这个来判断标签准确度。
4、用好 ABtest
这方面有很多文章，就不展开啦，只想说一点：实验前一定要想好自己要验证什么、用什么数据验证。
另外针对和我一样没有技术背景的朋友们，还有一些额外的建议：
养一个干净的、符合自己使用习惯的账号，专门看自己负责的个性化模块推得好不好，并让所有人知道你在负责这个模块，遇到问题都反馈给你，badcase 对于个性化优化来说很重要。
体验别的 app 时，多思考别人为什么会把这个内容推给你，总结规律，然后反观自己业务的推荐算法有没有做到，评估要不要参考优化。比如抖音的推荐非常实时，点完赞马上就会推相似的内容，冷启动阶段则会给你连着推几个类型不太一样的视频，挖掘你的喜好。（多说一句，这种喜好探索我认为不应该只在冷启动阶段，要设置合理的比例持续探索用户的喜好，不然就是为 “信息茧房” 添砖加瓦了）
把你关于推荐算法的疑问一条条列出来，找算法同事问清楚现在的逻辑，比如收藏行为的权重、过滤规则，然后自己梳理算法的流程图，通过了解不断补充细节，再看看《推荐系统实战》（虽然有点点老旧，但我还没看到更好的，可以忽略具体公式去看），慢慢就能顺畅思考怎么优化算法了。
至于社交分发、运营分发，也是非常大的两块，比如话题要怎么做、社交分发是不是一种低效的分发方式…… 这些下次聊。
以上，期待交流～
【2022/1/15 更新】补充一些 UGC 动机：
1、最近接触到一位朋友，非常喜欢鸟类，平时去公园看鸟、拍鸟的频率也很高，不时会在小红书上发布关于鸟的图片、视频，她说她的发布动机就是 “让更多的人留意到身边的鸟类的存在”，并不在意有没有人看。
2、我在月初剪了一个视频，素材来源于一次登山途中拍下的沿途路况、风景，起初的动机只是清理手机相册内存，剪完之后觉得，这种内容对想去那座山的人来说应该是有参考价值的，于是发布到了 b 站。
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