在知乎Timeline的作用是帮助用户发现问题,发现关注的问题和发现想要回答的问题。但我觉得目前的Timeline并不十分理想,大量我不感兴趣的内容,使我常常只能到领域内发现更多问题,而领域有些体验做的并不好,因此产生了下面的想法。
Timeline 的质量基本可以靠着几个操作率来衡量
- 正相关:点击,关注
- 次相关:赞同(不赞同),答案展开,关注某人,关注某话题
- 负相关:不感兴趣,更多,领域等发现问题的途径
那么优化Timeline主要就是提高点击率,关注率,减少不感兴趣和点击更多,也就是翻页率。
(关于“更多”:其实有两种情况;一种是Timeline比较好,前面发现了很多好问题,所以点了更多;另一种是假设用户花在知乎上的时间是固定的,而Timeline情况很差,需要点更多来获得更多好的问题。关于两种情况到底是那种可以靠点击率和关注率来判别。个人倾向于认为后者的情况更多一些,就像搜索引擎一样。)
优化Timeline
我觉得可以通过两种途径实现:
1、提升操作的便捷性
2、优化信息的推送,减少不感兴趣率
关于第一点,是对Timeline呈现形式的改革。
”知乎阅读“主要是针对未注册用户的,但是其形式显然可以提升便捷性:由于没有页面的跳转,点击率会大大提升。另外信息流是无限加载的,会提高问题浏览数量。但是目前无法在上面进行操作,而知乎团队也没有去改进,应该有其理由。所以,这点就不多说了。主要谈优化信息的推送。
Timeline
Timeline完全以时间排序,呈现的内容包括
1、XX问题被添加到了XX话题
2、XX话题中添加了一个回答
3、XX用户关注了XX问题
4、XX用户赞同了XX的回答
5、XX用户回答了XX问题
即,基于话题和基于用户
基于话题的局限性
- 无法推送相近话题的问题:如用户体验和用户体验设计,就是相近话题。
- 无法推送相关话题的问题:如产品经理和交互设计,用户体验等就是相关话题
- 用户关注话题不多的情况下,问题推荐将会很少
- 容易错过用户想要关注的,但是话题不全的问题
基于用户的局限性
看下关注用户的动机:
1、注册的时候稀里糊涂关注了一批人
2、回关注、希望别人回关注
3、表示对别人的认可
4、推荐,各种推荐
5、看到他的一个好答案,不想错过他下一个
6、根据用户的个人信息
7、其他
来知乎的用户之前肯定都玩过新浪微博,所以把一些习惯当然也就带过来了,尤其是关注这一行为。总之,很少有人会去研究对方的兴趣,然后再决定是否关注别人,而大量关注跟自己兴趣不匹配的人对Timeline的影响是毁灭性的。
举一个例子
我关注了XX,因为都关注产品经理,但是他也关注足球,而我对足球没很大兴趣。XX在我上线之前上线了,进行了大量活动,都是有关于足球的。我往下拉,发现满屏的都是他的消息,不得不点更多,结果仍然是足球!于是,我退出了知乎。
例子可能有点极端,但这是实实在在存在的问题,Timeline里面几乎全是几个人的操作,只因为他们在我之前上线了,但是讨论的全是与我无关的话题。
PS:在发现我的Timeline已经惨不忍睹之后,取消了大量对用户关注转而更多的关注话题,于是Timeline立刻好很多。而对社交几乎没有什么影响,本来在知乎上真正在乎的人就不多,而且不用关注对方也可以私信。
因此,我觉得有必要做一个话题跟用户的结合
举个例子,A关注了B,则有以下步骤
1、B用户对问题进行了赞同,关注,回答的操作
2、判断该问题的话题与A关注的话题是否有重合
3、是则推送给A,否则不推送。
如下图所示:
但是这种方法说到底还是在关注话题,而不是用户,只是多了些社交成分而已。不考虑社交的话,因为关注话题的局限性(相同话题的不同表述,无法获得相关话题,问题的话题属性不全等等),
【这里补充一个小改进,很多用户提问的时候并没有体会到话题的重要性,或者,懒得去把话题写全。这时,方便用户对话题的添加就显得很必要了。逻辑是这样的,看完了问题和问题的描述才能确定问题的话题。因此在设计的时候应该将话题放在问题的整个结尾出,并且,可以把话题的添加框直接显示出来,方便添加。】
用户需要关注其他用户来发现一些自己未关注话题的问题。而领域的局限性也是很大的,跨度太广,对很多专业知识都没有细分。例如,产品经理和程序员同属一个领域,但是人群相差很大。
子领域
因此,有必要设置一个比话题范围更广,比领域范围更小的概念。暂且称为:子领域。
针对领域内的话题属性,划分出更小的分区,就是子领域了。
比如互联网·科技·创业这一领域可以划分为:产品、开发、电子商务、互联网、创业投资。或者还有更好的划分方法。
子领域可以放到领域中供用户选择,也可以只是后台的一个概念。
于是可以结合子领域对上述想法进行改进
关于用户推荐
目前的用户推荐是基于已关注的话题和已关注的用户,但这些局限性上面也提到了,因此我觉得有必要建立一个基于兴趣匹配度的推荐机制。
利用上面提到的子领域,可以根据用户的回答及关注收藏,得到一个比较靠谱的用户兴趣分布。
要知道用户关注的子领域分布情况,可以先计算子领域内的各话题所占的比重。
X话题出现数=所有问题的话题中X话题出现的次数
话题总数=所有问题包含的话题总数
X话题比重=X话题出现数/话题总数
例如某人关注了3个问题:
A包含的话题:产品经理、用户体验。
B包含的话题:产品经理、PHP。
C包含的话题:用户体验、知乎
那么各自的话题比重为:
|
产品经理 |
1/3 |
|
用户体验 |
1/3 |
|
PHP |
1/6 |
|
知乎 |
1/6 |
只要把话题归类到子领域中,很简单就能算出用户关注的领域,及其比重,从而就形成了一个兴趣分布。
例如,产品经理和用户体验同属于产品子领域,PHP属于开发子领域,知乎属于互联网子领域。得到:
另外,回答的问题和关注、收藏的问题计算方法一样,但性质不一样。
基于回答问题得到的应该是能力分布,而基于关注、收藏问道得到的是兴趣分布。
关于兴趣匹配度
假设只有甲乙两个用户,子领域分布如下所示
|
A |
B |
C |
D |
E |
F |
G |
|
|
甲 |
40 |
20 |
10 |
10 |
10 |
0 |
0 |
|
乙 |
30 |
40 |
0 |
10 |
0 |
10 |
10 |
不匹配度
那么对于甲来说,乙有20%的子领域是他不感兴趣的
而对于乙来说,甲有30%的子领域是他不感兴趣的
那么可以说,乙对甲的不匹配度是20,甲对乙的不匹配度是30
匹配度
而关于匹配度可以这么理解
甲关于A领域的关注是40,简单的可以理解为甲可以吸收40的内容,同时产生40的内容。而乙是30。互相作用的话,甲只能接受30的内容,乙也是。
那么匹配度就应该是子领域里较小的那个值的叠加。
比如这个例子就是30+20+10=60
关于匹配度我只是简化的思考了一下,不会太准确,现实中要考虑更多的东西,比如甲乙各自产生内容的数量等等。
解决方案
对于用户推荐应该尽量推荐匹配度高而不匹配度低的用户,而对于话题的推荐个人认为不应该是基于用户的,而应该基于子领域。
或者在用户决定是否要关注的页面,提供匹配度信息,便于用户判断。
个人主页
这时可以考虑在用户的个人主页显示他对你的匹配度,从而方便判断是否需要关注。
另外,我认为个人主页里面查看详细资料这基本是个废操作。用户进入别人的个人主页是为了看个人资料和回答提问等信息。查看个人资料后,如果觉得信息不够多,他会点击详细资料。但是实际情况却是,这个操作不仅要切换页面,而且详细资料页并没有更详细的资料,绝大部分资料已经都显示在外面了。然后他要查看提问回答等其他信息就不得不返回。并且产生了一种被骗的感觉。
通过数据判断的话,查看
- 详细资料点击次数/个人主页浏览次数
- 详细资料点击次数/返回个人主页点击次数
如果第一个比值很高,而且第二个比值接近1的话,那就说明为用户为了一个不实用的功能浪费了太多操作。
解决方案
将详细资料里面更多的信息以点击后展开的方式呈现。
领域的改进
领域应该是属于被动发现问题的途径,主动成分就是选择自己的领域,但是领域切换是件麻烦事。
用户的逻辑一般是:浏览完整个Timeline发现不够理想,因此去领域发现更多问题。最底下有一个“发现”链接,但是太不显眼了,一般用户根本不会注意到,而且目前看来,“领域”是替代了“发现”。用户看完Timeline要去”领域“的话,必须先回到顶部再点击。这样的话,在Timeline底部,“更多”下面加一行”去领域发现更多“会不会更好一点呢。
领域目前的交互设计应该是基于大部分用户只关注一个领域这么一个假设,因此领域之间的切换十分繁琐。
但据一些用户反馈以及我对领域的理解,大部分用户同时关注多个领域,因为目前的领域设定没有太明显的专业限制,除IT外大都跟兴趣、生活有关。用户在一个领域内没发现足够的问题后,必然会转向其他领域,但是切换成本有点高。
而且大型图标的作用确实能让用户更多的点击吗?待考证。
解决方案
我认为以文本链接的形式固定展现在最顶部就已经足够,在旁边加上小图标点缀即可。这样切换成本将会从2-3次操作变成1次操作。


