内容池|视频场景下新用户的内容推荐策略( 四 ) 商家|快手|起点学院|新动向|行

目前这方面Netflix是全球版权内容做的最先进的，Bilibili是笔者认为国内做得最先进的。

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3. 产品经理在冷启动推荐的工作一直以来，推荐产品经理都是相对神秘的角色。神秘之处在于丧失实体产品功能输出后，没有接触过这项工作的人会觉得一时之间无从下手。
如果将推荐的内容当作自己实际输出的产品，将更多的内容召回排序的算法交给研发，通过这样进行产品创意提出、需求完善、上线优化，这就是推荐产品在整个工作中所要担任的角色。
根据推荐产品的角色和所处的业务形态大致，新用户内容推荐的产品工作大致可以拆解成3类。
1）指标对齐
主要是根据现有北极星指标，拆解出来当前产品形态中推荐需要保证的最终指标。
在找到每个目标的转化漏斗的前提下，根据全新的业务指标，制定下一阶段推荐将需要达到的每项指标。
连同研发一起评估指标增长的合理性，与研发一起对齐指标，后续产品经理可以通过策略的思维对功能进行设计，已完成制定的指标。
2）优化模型
在新用户冷启动的推荐的时候，通常的做法是由运营在站内挑选一些优质高留存的内容，由产品和运营一起评估这些内容的合理性。当确认内容可行后，会将内容输出给算法同学进行学习，算法会扩大相似内容的召回及排序结果给到产品经理。
此时产品经理需要对算法给出的结果进行评估，将自己对于内容的问题输出给算法，同时需要了解当前算法模型涉及的维度及主要维度的权重，可以提出自己对于维度补充和权重变更的想法，配合算法一起优化模型。
3）制定规则
以上两种方式比较适合应用于视频类型多、内容量大的用户视频推荐。
对于版权内容而言，由于热门内容、上新内容数量有限，因此产品经理更多要做的事情在于制定规则方面，如基于用户消费的过滤规则（用户看完整部电视剧以后，一段时间不要给用户再推荐了）。通过规则制定，让用户尽可能地对版权视频完成追更、付费，从而提升平台的北极星指标。
五、总结本文主要普及新用户冷启动场景下视频平台的推荐方法及产品经理在这之中需要的做的事情和角色设定。
整体而言在推荐中需要根据自己平台用户、内容的特色进行合理的推荐，以达到最大收益。
产品经理在整体新用户冷启动内容推荐中主要的工作包含指标对齐、优化模型、制定规则三个方面，通过这三个方面不断优化产品的推荐模型，获得最大的收益，直接或间接提升业务的北极星指标。
作者：大橘子-视频产品，微信公众号：薛慧卿
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