絕大多數(shù)的應(yīng)用，都采用了列表頁和詳情頁兩層結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。

用戶打開應(yīng)用衙荐，首先看到的是列表頁篮愉，基于頁面內(nèi)卡片所呈現(xiàn)出的摘要信息進(jìn)行快速篩選決策，然后點(diǎn)擊進(jìn)入詳情頁進(jìn)行后續(xù)的消費(fèi)行為（如閱讀集侯、觀看被啼、購買帜消、資訊等）.

在這樣一個(gè)大用戶量、高曝光量的列表頁場景下應(yīng)用推薦浓体，就讓我們一起聊聊列表頁推薦的“屏效”泡挺。

在線下業(yè)態(tài)中，有一個(gè)專有名詞叫做“坪效”命浴，指的是每坪的面積可以產(chǎn)出多少營業(yè)額(營業(yè)額/專柜所占總坪數(shù))娄猫。為了改進(jìn)坪效，線下的賣場會基于消費(fèi)者的動(dòng)線定期調(diào)整店鋪布局咳促、品類推頭分布等等稚新，通過時(shí)下熱門的商品促銷進(jìn)行引流，在用戶的動(dòng)線過程中拜訪相關(guān)商品和高毛利商品從而促進(jìn)銷售額的提升跪腹。

當(dāng)線下遷移到了線上褂删，坪效的計(jì)算邏輯依然成立，只是“坪效”或許可以改稱為“屏效”冲茸。我們借由手機(jī)屏幕的方寸之地構(gòu)建起一個(gè)線上的虛擬空間屯阀，對于這個(gè)虛擬的空間，我們同樣追求通過有效的的迭代轴术，能夠讓用戶盡可能多刷（類比線下盡量多逛）难衰，在刷的過程中產(chǎn)生盡可能多的有效行為（類比線下盡量多買）。

如何有效提升列表頁屏效呢逗栽？兩個(gè)切入點(diǎn)：底層排序邏輯盖袭，表層展示邏輯。

底層排序邏輯

列表頁內(nèi)容究竟該如何排序彼宠？

一個(gè)直觀的想法：基于業(yè)務(wù)的核心指標(biāo)鳄虱，將圍繞用戶計(jì)算出的個(gè)性化結(jié)果按照打分進(jìn)行降序排列。

可隨之而來的問題是凭峡，既然我們是按照打分降序排列的拙已，那是否意味著從列表頁第一個(gè)位置開始，內(nèi)容一個(gè)不如一個(gè)摧冀、一屏不如一屏呢倍踪？

從理論上來說，的確如此索昂。

在沒有引入額外變量的前提下建车，系統(tǒng)給特定用戶產(chǎn)出的排序結(jié)果應(yīng)該是穩(wěn)定的。如果我們的推薦算法對于用戶的點(diǎn)擊預(yù)估相對比較準(zhǔn)確楼镐，那么從點(diǎn)擊概率上來看癞志，確實(shí)應(yīng)該一個(gè)不如一個(gè)。

但在實(shí)際場景中框产，我們可以利用的變量凄杯，至少有兩個(gè)：用戶行為的變化错洁、對側(cè)供給的變化。在我們系統(tǒng)算力足夠強(qiáng)的情況下戒突，可以對這兩個(gè)變量進(jìn)行即時(shí)的響應(yīng)和反饋：

• 當(dāng)用戶進(jìn)行了有效的消費(fèi)行為后屯碴，該行為就應(yīng)該被作為輸入數(shù)據(jù)及時(shí)反饋給模型，從而基于新的行為數(shù)據(jù)計(jì)算出新的推薦內(nèi)容膊存；

• 當(dāng)系統(tǒng)有了新的供給之后导而，用戶的刷新操作就可以觸發(fā)一次重新計(jì)算，將新產(chǎn)生的內(nèi)容納入到排序當(dāng)中隔崎。

當(dāng)然今艺，如上只是理想態(tài)的討論。

理想有多豐滿爵卒，現(xiàn)實(shí)就有多骨感虚缎。對于絕大多數(shù)公司和業(yè)務(wù)而言，我們的系統(tǒng)并沒有足夠多的資源和算力來支持高時(shí)效性的反饋钓株，就勢必需要從產(chǎn)品機(jī)制上做出折衷與妥協(xié)实牡，以規(guī)則干預(yù)的方式來提升用戶體感。

比如轴合，離線計(jì)算出內(nèi)容A和內(nèi)容B之間的相關(guān)度创坞，當(dāng)用戶點(diǎn)擊內(nèi)容 A 的時(shí)候，以看了又看的理由推薦內(nèi)容 B受葛。又如题涨，針對時(shí)效性的內(nèi)容單獨(dú)增加一個(gè)通路，針對一個(gè)小的資源池進(jìn)行單獨(dú)計(jì)算总滩，從而使得這些內(nèi)容能夠更快速的呈現(xiàn)在用戶的列表上（類似于在搜索引擎中的時(shí)效性結(jié)果處理）

雖然邏輯上是按照打分降序排列的携栋，但我們從實(shí)際的結(jié)果中常會看到這樣一種現(xiàn)象：首屏第一個(gè)結(jié)果的點(diǎn)擊率往往還不如第二屏結(jié)果的點(diǎn)擊率高。是我們的推薦系統(tǒng)出錯(cuò)了么咳秉？

推薦系統(tǒng)沒錯(cuò)，只是我們對于用戶太過樂觀了鸯隅。

就像是線下賣場每天有很多顧客進(jìn)入賣場后又轉(zhuǎn)身折返一樣澜建，線上應(yīng)用每天也有很多無行為用戶。他們或許是被 Push喚醒蝌以，或許只是無目的打開應(yīng)用炕舵。在打開應(yīng)用后，并沒有進(jìn)一步的有效操作（無論是刷新跟畅、上滑還是點(diǎn)擊）咽筋。無行為用戶的存在，使得首屏信息的曝光量中有很大一部分是無效曝光徊件，從而增加了點(diǎn)擊率統(tǒng)計(jì)的分母奸攻，使得首屏的第一個(gè)結(jié)果不如第二屏第一個(gè)結(jié)果的點(diǎn)擊率高蒜危。

在建設(shè)數(shù)據(jù)報(bào)表時(shí)，我們也應(yīng)當(dāng)將這些無行為用戶從統(tǒng)計(jì)過程中過濾出去睹耐，從而能夠得到更有參考價(jià)值的用戶報(bào)表和數(shù)據(jù)累計(jì)辐赞。

在實(shí)際操作中，除了按照個(gè)性化打分逆序這個(gè)基礎(chǔ)原則外硝训，列表頁還承載了許多業(yè)務(wù)需求响委，如用戶時(shí)長、商業(yè)變現(xiàn)窖梁、興趣探索赘风、流量照顧種種，這使得列表頁推薦變得愈發(fā)精細(xì)化起來纵刘。

首先邀窃，是用戶時(shí)長和商業(yè)化變現(xiàn)的平衡。

皮之不存毛將焉附彰导，我們首先追求的用戶多刷多用蛔翅，在保證用戶時(shí)長和留存的基礎(chǔ)上，再增大商業(yè)化內(nèi)容的比例位谋，這就使得各家應(yīng)用里山析，新用戶的體驗(yàn)或者是老用戶每天前幾刷的體驗(yàn)相對來說是更加用戶導(dǎo)向、更加友好的掏父，隨著用戶行為密度的提升笋轨、留存的增加，我們也就可以越來越多的插入商業(yè)化相關(guān)的內(nèi)容赊淑。

其次爵政，是興趣探索和流量照顧的平衡。

在明確指標(biāo)導(dǎo)向的前提下陶缺，推薦算法已經(jīng)給出了當(dāng)下算力所能支持的最優(yōu)解钾挟，干預(yù)這個(gè)結(jié)果進(jìn)行用戶興趣的探索和特定供給的扶持照顧一定是對指標(biāo)有損的，這一點(diǎn)是毋庸置疑饱岸。決策的邏輯僅在于掺出，這個(gè)損失我們短期是否可以承受，長期是否有回報(bào)苫费。

一個(gè)典型的例子是某公司提到的知識視頻汤锨、國粹文化視頻扶持計(jì)劃，PR 稿中號稱投入了千萬流量百框。在光鮮亮麗的扶持計(jì)劃之下闲礼，隱藏的則是該公司的人均時(shí)長已經(jīng)超過了1.5小時(shí)，在這樣的人均時(shí)長的基礎(chǔ)上，即便損失幾個(gè)視頻播放柬泽，也不會對用戶留存產(chǎn)生任何的波瀾慎菲。

列表頁是用戶的主入口與主場景，當(dāng)各種業(yè)務(wù)需求都拋出來的時(shí)候聂抢，大概率會插入到列表頁來承載實(shí)現(xiàn)钧嘶，所以，我們需要更仔細(xì)的平衡新老用戶的體感琳疏、平臺的短長期利益有决，從而做出更好的權(quán)衡。

表層展示邏輯

在排序邏輯已經(jīng)確定的情況下空盼，想要進(jìn)一步提升屏效自然有賴賴于交互樣式的設(shè)計(jì)和迭代书幕。

在研發(fā)資源充沛的情況下，迭代列表頁交互最省力的方式就是“借鑒+AB”揽趾。

一方面台汇，在設(shè)備（手機(jī)、Pad）短期沒有快速顛覆式變化的大背景下篱瞎，無論是圖文苟呐、視頻、商品信息等俐筋，都有了相對成熟的范式交互方案牵素，我們所做的工作更像是積木搭建而非重新創(chuàng)造。另一方面澄者，如果我們所處的行業(yè)已經(jīng)是相對成熟的市場笆呆，那么同行業(yè)內(nèi)競品所采用的方案本身，也在幫我們持續(xù)的教育著目標(biāo)用戶粱挡。

通過快速學(xué)習(xí)借鑒競品或行業(yè)領(lǐng)先者的交互方案構(gòu)成候選集赠幕，以 AB 實(shí)驗(yàn)的方式篩選和收斂實(shí)驗(yàn)方案，就能夠幫助我們達(dá)到一個(gè)還不錯(cuò)的水平询筏。

有個(gè)段子榕堰，我在某司工作的時(shí)候，對于列表頁交互樣式的迭代嫌套，半年的時(shí)間就已經(jīng)到了 V18（第十八個(gè)版本）局冰，而更為奢侈的是，V17和 V18是并行開發(fā)的灌危，也就意味著自打立項(xiàng)那一天起，就已經(jīng)有預(yù)判要舍棄一套交互方案了碳胳。

而在研發(fā)資源不那么充沛的情況下勇蝙，就還是得審慎的前置思考以避免浪費(fèi)研發(fā)資源了，一個(gè)參考思路是：“點(diǎn)要找準(zhǔn)挨约、字要放大味混、數(shù)要做正”产雹。

點(diǎn)要找準(zhǔn)：在產(chǎn)品的服務(wù)場景下，用戶真正關(guān)注的信息要素是什么翁锡？

比如蔓挖，對于健身計(jì)劃來說可能是鍛煉的部位、時(shí)長和難度系數(shù)馆衔；對于外賣服務(wù)來說瘟判，可能是菜品口味、送達(dá)的時(shí)間和價(jià)格角溃；對于內(nèi)容來說拷获，可能是核心主題等等。

為了幫助產(chǎn)品運(yùn)營同學(xué)找到真正有價(jià)值的信息要素减细，可以通過觀察在平臺上自然效率比較好的內(nèi)容匆瓜、商品和同品類內(nèi)容、商品的差別未蝌，去看看說它們在標(biāo)題驮吱、封面上突出了什么信息要素，是否是你可以抽象出來的萧吠；也可以切實(shí)訪問左冬、觀察一些用戶，觀察他們的偏好究竟是什么怎憋。

字要放大：如何將重點(diǎn)的信息以更有說服力又碌、更顯著的方式呈現(xiàn)出來？

找到了用戶真正關(guān)心的信息要素绊袋，那么接下來就需要以適合它們的方式展示出來毕匀。在做信息呈現(xiàn)的時(shí)候，很多產(chǎn)品經(jīng)理往往容易陷入邏輯合理性的窠臼癌别，盡可能將信息按照邏輯結(jié)構(gòu)分門別類的呈現(xiàn)皂岔。可是展姐，用戶是沒有邏輯的躁垛，那些結(jié)構(gòu)合理的灰色的標(biāo)簽、縮小的圖標(biāo)圾笨，對于絕大多數(shù)的用戶來說都是視而不見的教馆。

曾經(jīng)做過一個(gè)有趣的實(shí)驗(yàn)，將對照組在標(biāo)簽上呈現(xiàn)的信息直接拼接到實(shí)驗(yàn)組的卡片標(biāo)題里擂达，整體的點(diǎn)擊率就正向了土铺。從卡片信息量的角度，實(shí)驗(yàn)組和對照組并沒有差別，但是悲敷，考慮到信息呈現(xiàn)方式的差別究恤，實(shí)驗(yàn)組對于標(biāo)簽信息的接收效率，顯然更高了一些后德。

數(shù)要做正：形式 永遠(yuǎn)需要為內(nèi)容服務(wù)部宿，內(nèi)容永遠(yuǎn)需要為結(jié)果服務(wù)。

在設(shè)計(jì)列表頁的卡片交互時(shí)也是如此瓢湃，所謂的邏輯結(jié)構(gòu)不重要理张、產(chǎn)品經(jīng)理或設(shè)計(jì)師的理念堅(jiān)持不重要，真正重要的箱季，是在調(diào)整交互之后涯穷，數(shù)據(jù)指標(biāo)能夠呈現(xiàn)正向改進(jìn)的趨勢。這藏雏，才是我們追求樣式迭代的目的所在拷况。

一個(gè)典型的例子，經(jīng)典的邏輯認(rèn)知里是應(yīng)該有歷史記錄存在的掘殴，當(dāng)用戶翻頁的時(shí)候赚瘦，能夠看到曾經(jīng)看到的歷史內(nèi)容。但是奏寨，如你所見起意，在很多信息流應(yīng)用里無論是下拉還是翻頁，都會觸發(fā)刷新的操作病瞳。這樣的交互或許不符合你我作為產(chǎn)運(yùn)設(shè)計(jì)等等“深度用戶”的消費(fèi)習(xí)慣揽咕，但是這樣的交互從全局?jǐn)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)上來看，是最優(yōu)的套菜。絕大多數(shù)的用戶不需要?dú)v史記錄亲善、不需要收藏、不需要高級設(shè)置逗柴。

在進(jìn)行列表頁交互樣式迭代的過程中蛹头，要時(shí)刻謹(jǐn)記：我們在提供的是商品而非藝術(shù)品，迎合目標(biāo)受眾的訴求才是絕大多數(shù)場景下的最優(yōu)解戏溺。就像是大呼小叫的電梯廣告渣蜗，存在或許意味著潛在的合理性，作為產(chǎn)品的設(shè)計(jì)者旷祸，更應(yīng)該尊重客觀規(guī)律而非主觀偏好耕拷。

當(dāng)然，交互樣式的調(diào)整托享，因?yàn)橛绊懥诵畔⒌膫鬟_(dá)骚烧，往往會傳導(dǎo)到點(diǎn)擊分布的改變控淡，從而影響到推薦系統(tǒng)的輸入數(shù)據(jù)和輸出模型。這也就是為什么止潘，當(dāng)平臺更新了交互樣式之后，平臺上的商家和媒體需要適配的原因所在辫诅。

優(yōu)化底層排序邏輯凭戴，迭代表層展示邏輯，我們才能夠打造出一個(gè)繁榮的線上應(yīng)用炕矮，既有人場么夫，又有錢場，構(gòu)建出更好的列表頁屏效肤视。

2022-08-23 10:57