UGC コミュニティ運営のための 1 つのフレームワークと 3 つのモデル!

コミュニティは優れた製品ですが、複雑な製品でもあります。この記事の著者は、UGC コミュニティ サークルの定義から始めて、独自の考えを組み合わせ、3 つのモデルを使用してコミュニティ サークルを分類し、分析します。主に、相互作用平衡モデル、ピラミッドモデル、ウイルス伝播モデルについて皆さんと共有したいと思います。

コミュニティ属性を持つアプリの場合、最もよく使用されるコミュニティ コンポーネントは円です。円と混同されやすいもう 1 つのコミュニティ コンポーネントはトピックです。この記事では、円コンポーネントについて説明します。

人類は誕生以来、集団で生活し、社会化を必要としてきました。社会化を通じて集団を形成することで、誰もが共同でリスクに抵抗し、より容易に生き残ることができます。社交は私たちに安心感と満足感を与えるので、一般的に私たちは社交や仲間との付き合いを自然に必要としています。

サークルとコミュニティは似たような意味を持っていますが、コミュニティの概念は現在、小規模ビジネス経済によって狭められており、私の議論には役立ちません。

円の絆は、何らかの共通点を通じて構築することができます。もっと原始的なのは血縁関係です。その後、活動範囲が広がると、出身地や同窓生による関係が生まれました。衣食住の心配がなくなると、趣味や思想による関係が生まれました。

インターネットコミュニティのサークルとは、伝統的な社交サークルの継承に過ぎず、社交シーンをオフラインからオンラインに移行させ、いくつかの新しい要素を加えて、社交活動をよりシンプルかつ低コストにし、社交家が身なりを整えやすくし、社交の範囲をより広い範囲に広げたものである。

BBS 時代では、BBS サイトの各ページはそれ自体が円を形成することが多かった。私は学校の BBS の自転車セクションでしばらく過ごしました。何千マイルも一人で自転車に乗った経験について投稿する人もいました。掲示板で活動的な人たちは、チキンスープを飲むために特定の場所まで 100 キロ自転車に乗るなどの活動をよく企画していました。自転車を修理してもらうときは、学校の修理工場のヤン先生のところへ行きました。

Renren では、各学校がサークルになっています。人々は、共通の友人がたくさんいる同じ学校の卒業生をサークルに追加するよう申請します。意見、引用、美しい写真、すばらしい記事などを投稿すると、その投稿が転送されて閲覧され、友人の数が増えていきます。当時は、1,000 人の友達がいれば学校のオピニオンリーダーになれ、5,000 人の友達がいれば全国的に有名になりました。

友人の転送を通じて、情報はすぐにサークル内に広まります。かつて、生徒と学校の間で対立があったとき、校長がBBSで生徒とのコミュニケーションを図るために会議を開くと緊急発表したことを覚えています。そのニュースはすぐにRenrenで広まりました。会議の通知は一時的な決定であり、ニュースの発表から会議の開始までわずか1時間でしたが、それでも600人が現場に集まりました。

1. UGCコミュニティサークルを理解するための3つのモデル

円の大まかな定義を示しましょう。

（１）共通の目的のもとに集まった人々の集団。

（２）各人をノードとして扱い、円内のノードは相互に接続されている。

（３）サークル内では長期的かつ頻繁な交流がある。

この定義に基づいて、円を研究するための 3 つのモデルを挙げることができます。

モデル1: 相互作用均衡モデル (3)

消費者の観点から見ると、消費者が消費するのに十分な情報が必要です。生産者の観点から見ると、生産者が生産した情報を消費するのに十分な消費者が存在しなければなりません。具体的には、ユーザーが投稿した更新は、読む、いいねする、コメントする、共有する、プライベートメッセージを送るなど、十分なフィードバックをもたらします。ユーザーのタイムラインや情報フローに毎日読むのに十分な新しいコンテンツがあり、全文を読む、いいね、コメント、共有、プライベートメッセージなど、ユーザーからのフィードバックを引き出すのに十分なコンテンツがあります。

モデル2: ピラミッドモデル (2)

サークルでは、メンバーの影響力は階層化されていることがよくあります。メンバーの影響力が低下すると、メンバーが影響を与えることができるメンバーの数も減少します。たとえば、あるコミュニティアプリでは、サークルのメンバーを A、B、C の 3 つのレベルに簡単に分けることができます。レベル A の影響力は 10,000 人をカバーでき、レベル B メンバーの影響力は 100 人をカバーでき、レベル C メンバーの影響力は 5 人をカバーできます。同時に、レベル B メンバー 1 人の維持にはレベル A メンバー 10 人の影響力が必要であり、レベル C メンバー 1 人の維持にはレベル B メンバー 5 人の影響力が必要です。したがって、C レベルのメンバーを 100 万人育成すると、B レベルのメンバーが 10,000 人、A レベルのメンバーが 100 人になる可能性があります。これら 100 人の A レベル メンバーと 10,000 人の B レベル メンバーを維持することで、1 日あたり 100 万人のアクティブ ユーザーを安定的にサポートできます。

モデル3：ウイルス伝播モデル（1）

サークルの自然な拡大は口コミによる伝播に依存します。平均して、古いメンバーはサークル外の m 人の注目を集めることができます。平均して、サークルに気付いたサークル外の n 人が参加することを決めます。したがって、平均して、古いメンバーは k=m×1/n 人の人をサークルに参加させることができます。k>1 は、サークルが外部からの力なしに自然に拡大し続けることができることを意味します。

たとえば、あるサークルが 1% の人々の同意と参加を引き出すことができる場合、新しい人の同意と参加を引き出すには、平均して各メンバーが 100 人の注目を集める必要があります。こうしてメンバーは自然と輪の中に加わり続けます。

2. 相互作用均衡モデルの応用

さまざまなデータの観点からインタラクティブ均衡モデルの有効性をテストできます。

一般的に、あるプラットフォーム上のサークルの場合、サークル内のメンバー数が一定の臨界値に達したときにのみ、大量のコンテンツが出現し、ユーザーの毎日のログイン率が高いレベルを維持し、サークルが活気に満ちます。

マスタードキャンパスアプリはかつてRenrenのアプリ版と呼ばれていました。ユーザーはそれぞれの学校のアイデンティティに基づいてサークルを形成し、最新情報を投稿したり交流したりすることもできます。観察の結果、マスタードキャンパス閉鎖前夜、マスタードキャンパス内の学校の登録ユーザー数が5,000人に達したとき、キャンパスサークルの毎日のアクティブユーザー数は比較的多かったが、マスタードキャンパス内の学校の登録ユーザー数が1,000人未満のときは、キャンパスサークルの毎日のアクティブユーザーはほぼ0人であったことが判明しました。

この背後にある原理は、キャンパスサークル内のユーザー数が数千人未満の場合、新しいユーザーは十分な数の友達を追加できず、タイムライン上のコンテンツが不十分になり、ログインを継続する意欲がなくなるというものです。しかし、サークル内の古いユーザーは、投稿したコンテンツに対する反応がないため、再度コンテンツを投稿する意欲がなく、そのためサークルは悪循環に陥り、毎日のアクティビティ レベルはすぐにゼロに低下します。

そのため、WeiboとTwitterにはあるトリックがあります。新規ユーザー登録の初期段階で、ユーザーにフォローすべき人気ブロガーを数十人推薦します。こうすることで、新規ユーザーのタイムライン上のコンテンツがより充実し、ユーザーが維持される可能性が高くなります。

そのため、Renrenが衰退した数年間の1日あたりのアクティブユーザー数の急激な減少は、卒業シーズン中に発生しました。6月末には、一方では卒業生のコンテンツ公開意欲が大幅に低下し、他方ではタイムライン上のコンテンツが急激に減少したため、ユーザーが集団的に失われました。

WeChat の公開データによると、WeChat ユーザーは 1 日に 30 分を Moments の閲覧に費やしています。ユーザーが毎日 30 分間閲覧して経験値として活用できる十分なコンテンツを提供します。

ByteDanceのFeichatが自社製品を宣伝していたとき、コミュニティは十分なコンテンツを用意していなかったため、トラフィックが一気に使い果たされてしまいました。短期間で100万人以上のユーザーがコミュニティに集まりましたが、各サークルのコンテンツが著しく不足していることに誰もが気づき、数回訪問しただけで二度と戻ってきませんでした。

WeChatビデオアカウントのプロモーションは、内部テストから始まり、一部のユーザーにビデオアカウントを公開する権限を与え、その後、限定的にトラフィックを開放して、ビデオパブリッシャーが一般的に公開を継続する動機を持つようにします。コンテンツが十分に蓄積されると、徐々にトラフィックが増え、より多くのクリエイターが参加できるようになります。これにより、各段階で消費者が視聴できるコンテンツが十分に確保され、制作者は制作を継続する動機となる十分な消費者からのフィードバックを得ることができます。

そのため、最初は大きな反響を呼ぶ製品はすぐに消えてしまうとよく言われます。 DuoshanとFeiliaoも同じ間違いを犯しました。

この熱く議論された問題をまだ覚えていますか? 「中国の社会部門は終わりを迎えたのか？」 まあ、多山と飛咸の責任者は同一人物のようだ。

インタラクティブ均衡モデルの応用に関しては、皆さんの思考を刺激するために、もう少し拡張していきます。

QQ Space の更新が、読書カウント マークなしから読書カウント マークありに変わったのはなぜですか。また、読書カウント統計が、元のテキストを読んだ人だけをカウントする状態から、更新時に一時停止した人だけをカウントする状態にどのように変わったのですか。

なぜWeiboでの閲覧回数は、一定秒数の閲覧ではなく、投稿の短い一時停止としてカウントされるのですか?

JikeのCEOがユーザーに「いいね！」を熱心に送りすぎて腱鞘炎になった理由。

3. ピラミッドモデルの応用

すべてのサークルはピラミッド構造をしています。誰もが、認められるために特定のサークル内で昇進したいという願望を持っています。明確な階層構造を持つサークルもあれば、階層構造が深く隠されているサークルもあります。

一部のビジネス協会では、資本の額や権力の大きさに基づいてランク付けを行っています。一部のサークルでは、ファンの数に基づいて人をランク付けしています。一般人の心の中では、人々は何らかのラベルに従ってランク付けされています。985 はラベルになり、ByteDance はラベルになり、製品マネージャーはラベルになりました。したがって、自分自身でより高いレベルを獲得したいのであれば、より効果的なラベルを獲得するために努力する必要があり、ラベルを作成するという行為さえあります。

プラットフォームとしては、ユーザーが階層を登っていくプロセスがプラットフォームにとってより有益となるように、どのような階層システムを構築するか、また、この階層システムがより深い認知を得られるよう、階層システムをどのように維持していくかを検討する必要がある。

Honor of Kings と Peace Elite では、レベルは一度きりのものではありません。レベルはシーズンごとに一定のレベルまで下がります。前のレベルに戻るには、ゲームを続けて、より多くのゲームに勝つ必要があります。これにより、ユーザーはアクティブな状態を維持するよう強制されます。このレベル システムをより認知させるために、レベルはプレイ時間ではなく、勝率や倒した敵の数などの指標によって決まります。これらの指標は、あなたのゲーム能力を証明することができます。

Peace Elite のレベル システムは Honor of Kings のレベル システムを模倣したものでしたが、当初は認識されませんでした。 Honor of Kings では、ランク付けされたゲームでは、レベルが近いプレイヤーのみがマッチングされるため、より高いレベルのプレイヤーとプレイしたい場合は、プレイヤーはレベルを上げる必要があり、友人とプレイしたい場合は、友人のレベルに近づく必要があります。

プレイヤー同士のマッチングを容易にするため、Peace Elite では、ランクマッチをプレイする際に、レベルが近いプレイヤー同士の対戦は必須ではありません。これにより、レベル システムの価値が低下し、プレイヤーがレベルアップを目指すモチベーションが不十分になっています。 Peace Elite では、ゲーム開始時に人気プレイヤーのリストを表示するなど、ランキング システムを強化するための戦略をいくつか採用しています。

サークルでは、非常に影響力のある人がいるため、ユーザーはサークルに留まることを選択します。非常に影響力のある人を選択し、育成し、維持することがプラットフォームの役割になります。

たとえば、私が毎日Weiboにログインする動機は、影響力レベルAの人がどのような意見を表明しているか、影響力レベルBの人がどのような気分であるかを確認することです。これらの人々の更新をWeiboで見ないと思うと、Weiboにログインする頻度が大幅に減ります。

ユーザーの成長過程において、UGCプラットフォームはピラミッド構造の安定性を維持する必要があります。プラットフォームの一般ユーザーの数が急増しても、影響力Aを持つユーザーと影響力Bを持つユーザーが著しく不足している場合、一般ユーザーは来てもすぐに離れてしまう可能性が高くなります。この適切な比率はプラットフォームによって異なります。

ユーザーがどのレベルまで到達できるか、どのような報酬が得られるかを予想できるようにして、支払う意思のある金額を決定します。

そのため、Douyinプラットフォームは、2000万人のファンを持つアマチュアブロガーと、2000万人のファンを持つ有名人ブロガーを生み出す必要があります。上限が高ければ高いほど、登りつめる人たちのモチベーションも高まります。ハイレベルなブロガーの収入が増えるほど、登山家のモチベーションも高まります。

Douban に関して言えば、10 万人のフォロワーを持つブロガーを見かけることは稀です。一般ユーザーは、Douban で 10 万人のフォロワーに到達することはまずないことを理解しています。また、Douban ブロガーがお金を稼ぐことも稀です。一般ユーザーは、Douban で生計を立てることはまずないことを理解しています。それらの潜在的なブロガーたちは、Douban で一生懸命働く意欲を失ってしまいました。

この側面は、実際にはユーザー成長システムとユーザーインセンティブシステムです。これについては後で別の記事で説明するかもしれません。

IV. ウイルス伝播モデルの応用

このモデルは、視聴者の注目の確率と視聴者の行動の確率を高め、初期伝送トラフィックを増やすことで、ユーザー分裂の効果を高めることができることを示しています。

バナーやテーマが異なれば、視聴者の注目を集める可能性も異なります。たとえば、ポートレート写真は 30% の人々の注目を集めるかもしれませんが、Python は群衆の 1% の人々の注目を集めるだけかもしれません。そうすると、写真サークルよりも Python サークルを宣伝する方がはるかに難しくなります。

視聴者の注目の確率は均等に分布していないため、視聴者の注目の確率が高いローカルエリアを見つけることで、ユーザー分裂の効果を高めることができます。

アクションのコストを削減し、アクションのモチベーションを高めることは、視聴者のアクションを増やすための 2 つの方法です。たとえば、エッセイ執筆キャンペーンでは、テキスト要件が 2,000 語以上から 140 語に削減されると、アクションのコストが大幅に削減されます。活動の報酬をコミュニティ周辺の人形から運命の人とのマッチングに変更することで、ユーザーの行動意欲を高めることができるかもしれません。

まず少量のトラフィックでコンバージョン率をテストし、イベントの影響を拡大するために大量のトラフィックに投資するかどうかを決定すると、トラフィックをより有効に活用できます。結局のところ、自分のコミュニティ内の無料トラフィックであっても、使用回数の点でプレッシャーにさらされています。ユーザーへの妨害を減らすことで、より価値のある活動の可能性が高まります。

思考の枠組みはシンプルですが、多くのコミュニティ製品では依然として多くの基本的な間違いが起こっています。

一部の製品は、サークルが生き残れるかどうかに関係なく、競合製品のサークルリストを適用して同じサークルを構築するだけです。その結果、各サークルのトラフィックは非常に限られており、各サークルの投稿数は非常に少なく、ユーザーはこの製品の価値を知りません。それが Feichat のすべてです。

その後、知乎は大学をベースとしたサークルも設置し、ユーザーを大学サークルに誘導しました。しかし、サークルのトラフィックの入り口は奥深くに隠されており、トラフィックは少なく、各大学サークルには数千人しかいませんでした。これにより、ユーザーがサークルのコンテンツを読む可能性が低下し、ユーザーがコンテンツを投稿する可能性も低下しました。その結果、知乎の大学サークルは衰退しました。

知乎の興味グループもあまりうまくいっていない。一部の興味グループは多くの人を集めることができるが、サークルのトラフィックの入り口は依然として深く隠されており、ユーザーがサークル内のコンテンツを読んだり投稿したりするのは不便だ。例えば、Python サークルには 40,000 人のメンバーがいるにもかかわらず、毎日の訪問者は 100 人、投稿は 10 件しかないため、ユーザーが毎日来る動機が不十分です。この輪の唯一の終わりは死です。

すぐにいくつかのサークルを作りましたが、あまりにも積極的すぎるというミスも犯しました。1日のアクティブユーザーが200万人しかいなかったときに、各大学でサークルの設立を推し進めました。その結果、トラフィックが分散し、1つの大学サークルの参加者はわずか1000人でした。投稿量が1％という理想的な状況でも、1日10件の投稿ではサークルの改善を維持するのは困難でした。

追記

この記事は、コミュニティ運営者が新しい運営戦略を考えるのに役立つ思考モデルのみを提供します。 UGC コミュニティによって状況は大きく異なるため、それぞれの特定の戦略は特定の状況と特定の段階でのみ有効です。そのため、この記事では特定の戦略について説明するつもりはありません。この記事の目的は議論を刺激することだけであり、より深い議論を歓迎します。

著者: 江 劉

出典: 江劉