Weibo PUSH戦略と最適化計画！

戦略的製品はすでに比較的完成された分野です。学習したい人は、検索エンジンを通じて関連するコースを検索できます。このシリーズの記事では方法論については説明せず、私が自分で分析した事例のみを紹介します。焦点はアイデアを示し、すべての人に参考とインスピレーションを提供することです。

調査時期：2018.12

調査対象: Weibo PUSH

研究目標: 研究を通じて問題点や機会を発見し、1日あたりの平均PUSHユーザー数を増やすための計画を最適化するための基礎とすること。

研究背景:

• ユーザー グループは、高頻度、中頻度、低頻度の 3 つのカテゴリに分類されます。プラットフォームのアクティブ行動（興味タグ、更新頻度、コンテンツインタラクション頻度、友人インタラクション頻度など）によって大まかに分類されます。
• プッシュメッセージの数と開封率（プッシュされたメッセージ数 N、開封したユーザー数）は、高頻度：20 メッセージ - 10%、中頻度：10 メッセージ - 5%、低頻度：≤ 5 メッセージ - 2% です。
• 技術的な理由を無視（PUSHリーチ率が100%であると仮定）

プロジェクトの背景

1. 製品の目標

プッシュを通じてユーザーにリーチし、さまざまなユーザー グループのアクティビティを維持および増加します。

2. 理想的な状態

ユーザーが興味を持っているコンテンツを適切なタイミングでプッシュすることで、さまざまなユーザーグループからのクリックを誘致し、中低頻度ユーザーを高頻度ユーザーに育成し、ユーザーが煩わしさを感じてプッシュ通知を閉じてしまうことを防ぐことができます。

3. コア指標

1 日あたりの平均プッシュ開封数: 各ユーザーは毎日少なくとも 1 つのプッシュ メッセージを開きます。

メッセージを開封した人数 = メッセージを受け取った人数 * 開封率 * 到着率

送信されたユーザー数 = プッシュ通知をオフにしていないユーザー + オフにした後に呼び戻されたユーザー + 毎日追加される新規ユーザー（デフォルトで有効）

閉じられていないプッシュ ユーザーを保持し、閉じられたユーザーを呼び戻します。

問題分析

頻繁に利用するユーザー

（１）ユーザープロフィール

個人情報：ログイン用の2Dニックネーム、アバター、携帯電話番号。

焦点を当てる：

行動：

最終活動時期は2017-1年。調査期間中の活動行動は以下のとおり。

環境：

深セン、iPHONE6SP季節システムバージョン

（２）サンプリング分析

サンプル範囲: 11 月 15 日の午後から 11 月 23 日までのすべてのプッシュ。記事が長いため、研究と分析のアイデアのリズムを中断しないように、サンプリングの詳細は省略します。

サンプリングの詳細は次のとおりです:

• 詳細なプッシュコンテンツ記録（プッシュ時間、リリース時間、タイトル、パス、タグ、発行者、コンテンツタイプ）
• ユーザーの行動
• プッシュメッセージの数
• 含有率
• 1日分析

低→中頻度ユーザー

（１）ユーザープロフィール

個人情報: 女性、友人関係は主にゲーム友達で、ほとんどが科学ブロガーをフォローしています。

ユーザーの行動: 11 月 15 日にプッシュ通知が有効になり、ユーザーはプッシュ コンテンツをクリックして短時間閲覧しました。

環境: iOS、北京

（２）サンプリング分析

サンプル範囲: 11 月 16 日から 11 月 20 日までのすべてのプッシュ。

主な問題の概要

1. 不正確なユーザープロファイルは偏ったプッシュ戦略につながる

低頻度を高頻度として識別します。昨年最後にアクティブになり、プッシュ通知をオフにしたユーザーは、プッシュ通知をオンにした後、ある日の午後に 12 件のプッシュ通知を受け取りました。

2. プッシュメッセージの数

高頻度 - プッシュ通知が多すぎます。

高頻度ユーザーと定義される彼は、半日以内に 12 件のメッセージをプッシュし、週末よりも平日にプッシュされたメッセージの数が多くなりました。

低頻度 - プッシュ メッセージが少なすぎる、中頻度 - 適度。

低頻度ユーザーへの特別な注意は、明らかにプッシュ通知の数に影響を与えています。[特別な注意]を除くと、最初の2日間は1日あたり2件のプッシュ通知しかありませんでした。

3. プッシュタイム

（１）プッシュ期間

（２）プッシュ頻度

プッシュ通知が頻繁すぎて、ユーザーにとって興味のないコンテンツが 1 分間に 3 つプッシュされました。

4. プッシュコンテンツタイプ

（１）高頻度

1. エンターテイメント情報のプッシュが占める割合が高すぎる。
2. ユーザーの興味関心が明確になるにつれて[Guess You Like]の割合が増加しず、パフォーマンスが不安定でした。
3. 3日前に[Guess You Like]をプッシュしたとき、人気も品質も保証されていない著者や関連コンテンツをプッシュしました。

（２）中低周波

プッシュされたコンテンツの割合:

【お好きでしょう】含有率：

中・低頻度プッシュ通知全体のうち、ユーザーの[懸念事項]に関連するコンテンツが58%を占めています。 [Guess You Like] セクションでは 3 種類のコンテンツのみをプッシュしており、そのうち [ゲーム] が 75% を占めています。

中程度および低頻度のユーザーへのプッシュ通知は保守的すぎます。

5. 重複コンテンツのプッシュ

（１）高頻度

翌日、同じ著者と類似の内容

今日の最も古いプッシュ コンテンツと昨日の最新のプッシュ コンテンツはどちらも同じ発行元からのものであり、内容はほぼ同じです。

翌日または同じ日に異なる著者による同様のコンテンツ

昨日、ユーザーがクリックしなかった情報を 1 つプッシュした後、今日は別のユーザーが投稿したほぼ同じ内容の情報を 2 つプッシュしました。

同じ日に、異なる著者による類似コンテンツ

ユーザーがクリックしなかった場合、同じコンテンツが 1 時間後に再度プッシュされます。

同じ注意画面

当日の[フォローしているユーザー]の75%を占めました。

その日の[フォローしているユーザー]の100%を占めます。

ハード広告（まだ処理されていません）

（２）中低周波

同じ[フォロー中のユーザー]コンテンツを隔日または同じ日にプッシュします。

全体の33.3%を占めています。

全体の22.2%を占めています。

6. プロジェクト計画と優先順位付け

【ユーザーポートレートの改善】ユーザーポートレートの精度はプッシュシステムの判断に直接影響し、プッシュの基礎となるため、優先度が高くなります。

[プッシュ通知の数を最適化する] [プッシュ コンテンツの重複] プッシュ通知が多すぎることとコンテンツの重複は、ユーザーが興味を失ったり、プッシュ通知を閉じたり、アンインストールしたりする直接的な原因となる 2 つの大きな要因です。これらは優先度が高いです。

【Guess You Like】はコールドスタート段階であり、低中頻度ユーザーを高頻度ユーザーに誘導し、ユーザーポートレートを改善して好循環に入るための重要な段階であるため、優先度が高い。

【プッシュ頻度が高い】というのは、現状では常識的な判断に過ぎません。実際には、ユーザーごとに利用時間や受け取る情報量が異なります。ユーザーが慣れてきたら、徐々に最適化していくことができます。優先度 中

【娯楽】割合が高すぎます。2017年Weiboユーザー発展レポートによると、娯楽の割合が高いのは比較的妥当な範囲内です。ユーザーデータがさらに蓄積されたら、サンプル分析を実施できます。中程度の優先度。

要件ドキュメント

1. プロジェクトの背景

（１）製品の状態

現在、プラットフォームには高頻度、中頻度、低頻度の 3 種類のユーザーが存在します。低頻度ユーザーは興味タグが少なく、更新も遅く、友人との交流頻度も低く、友人のほとんどが低頻度ユーザーであるため、プッシュできる興味や関係の資料は非常に限られています。高頻度ユーザーはその逆であり、中頻度ユーザーはその中間に位置します。

最近、プッシュ通知をオフにしている人が増えており、そのうちの50％は高頻度ユーザーです。ユーザーがシステム通知をオフにすると、プッシュ通知を受信できなくなります。

低頻度ユーザーの場合、送信されるメッセージの数が少なく、コンテンツの質が低いため、プッシュ通知を開く人の数が常に不十分でした。

現在、高頻度ユーザーは 1 日あたり 20 件のプッシュ通知を受信し、中頻度ユーザーは 1 日あたり 10 件のプッシュ通知を受信し、低頻度ユーザーは 1 日あたり 5 件未満のプッシュ通知を受信します。高頻度ユーザーの開封率は10％、中頻度ユーザーは5％、低頻度ユーザーは2％です。

（２）プロジェクトの範囲

このバージョンでは、到着率の問題は今のところ考慮されておらず、[Special Attention] のプッシュ ロジックはプッシュ戦略の影響を受けません。

（３）材料の押し出し

（4）プッシュソースとプッシュ制限

（５）ユーザーポートレート

(画像出典: Tomato and the Sheep、「プッシュ システム 0 から 1 へ (VII): プッシュ ユーザー ポートレートの確立」)

2. プロジェクトの目的

以下の問題を解決することで、1日あたりにPushを開く平均人数を増やすことができます。

3. 要件の概要

• ユーザーが興味を持っているコンテンツをプッシュして、プッシュのクリック率を高めます。
• 適切なタイミングで押して、回数と頻度をコントロールします。ユーザーの邪魔にならないようにし、プッシュ通知を閉じたり、アプリをアンインストールしたりできないようにします。ユーザーがプッシュ通知を閉じる傾向を緩和します。
• 運用計画に加えて、製品の観点からプッシュ通知をオフにしたユーザーを思い出してください。

4. 詳細な要件

サンプリング分析の結果、11 種類の問題が見つかりました。このバージョンでは、優先度の高い 8 種類の問題に焦点を当てています。

サンプルケースと詳細な問題分析:

サンプリングの詳細は次のとおりです:

• 詳細なプッシュコンテンツ記録（プッシュ時間、リリース時間、タイトル、パス、タグ、発行者、コンテンツタイプ）
• ユーザーの行動
• プッシュメッセージの数
• 含有率
• 1日分析

問題1: 不正確なユーザープロファイルは偏ったプッシュ戦略につながる

問題の説明: このユーザーは昨年最後にアクティブになり、プッシュ通知をオフにしていました。オンにした後、午後に 12 件のメッセージがプッシュされました。

現在のソリューションから、高頻度ユーザーは 1 日あたり 20 件のメッセージを受信し、中頻度ユーザーは 1 日あたり 10 件のメッセージを受信し、低頻度ユーザーは 1 日あたり 5 件未満のメッセージを受信することがわかります。

プッシュ計画に異常が見られないことから、Weibo の高頻度ユーザーの定義が緩すぎ、ユーザーの忍耐力に対する想定が楽観的すぎることは明らかです。時間間隔を考慮せずにユーザー履歴を盲目的に呼び出したり、ユーザー ポートレートをタイムリーに更新しなかったり、ユーザーの種類を誤って分類したりすると、プッシュ メッセージが過剰になり、ユーザーに迷惑をかけてしまいます。

解決策:ユーザー行動指標に基づいてユーザーポートレートを改善し、ユーザータイプの配置をより正確にします。高頻度ユーザーになるための閾値を引き上げ、高頻度ユーザーのアクティブ時間を延長し、ユーザーに迷惑をかける可能性を減らすことを検討できます。

• 高頻度ユーザー、中頻度ユーザー、低頻度ユーザーの現在の定義を調整し、アクティブと定義される単位期間を適切に延長するなど、中頻度ユーザーまたは高頻度ユーザーになるための閾値を引き上げます。
• 利用頻度の高いユーザーについては、[最近のアクティビティ] 統計を追加し、単位期間あたりの平均値を取得します。

表中の[プッシュメッセージ数]は、[高頻度ユーザー]プッシュプランに該当するプッシュメッセージ数を指し、元のプランに基づく削減であり、累積削減ではありません。

問題2: ユーザープロフィールが不正確で、ユーザーがプッシュコンテンツに興味を持っていない

問題の説明: プッシュされたコンテンツとユーザーの興味の不一致が、開封率が低い理由の 1 つです。

解決策: ユーザーの行動に基づいてユーザーの興味タグを確立し、コンテンツ タグと照合して並べ替えます。

さまざまな素材の組み合わせと、各コンテンツ タイプが異なる期間にプッシュされたときのさまざまなユーザー グループの開封率に関する統計が収集されます。

問題3: 頻度が高い - プッシュ通知が多すぎる、頻度が低い - プッシュ通知が少な​​すぎる

問題の説明:高頻度ユーザーの場合、8 日間の全日サンプリングで、20 件を超える投稿の割合は 37.5% であり、これは 20 件の投稿が 25% を占めることに相当します。

低頻度ユーザーへの特別な注意は、明らかにプッシュ通知の数に影響を与えています。[特別な注意]を除くと、最初の2日間は1日あたり2件のプッシュ通知しかありませんでした。

解決：

（１）高頻度ユーザーからのプッシュ通知を減らす

ルールを減らす:

各種プッシュコンテンツの開封率の統計が保持され、各ユニットサイクルの開封率に基づいて随時調整が行われます。

1日あたりのプッシュメッセージ数は15件程度に抑え、開封率が15件を下回ると、[Guess You Like]、[Social Hotspots]、[Local Information]からの協調フィルタリングに基づいて補充されます。

プッシュ内に類似したコンテンツまたは同じ作成者が存在する場合は、以下の問題 5 の解決策を参照してください。

（２）低頻度ユーザーへのプッシュメッセージ数を増やす

ルールを追加します:

• プッシュメッセージの合計数は≤10です。
• 問題4の解決策によると、[Guess You Like]のコンテンツの多様性を高め、システムがユーザーの行動指標と興味タグをできるだけ早く収集し、低頻度ユーザーを中頻度および高頻度ユーザーにできるだけ早く変えることができるようにします。

質問 4: 高周波 - [お好きなように推測します] は不安定で、中低周波 - [お好きなように推測します] は保守的すぎます。

問題内容：ユーザーの興味が明確になっても[Guess You Like]の割合が増えず、プッシュされるコンテンツが非常に躊躇される。

解決：

1) [あなたの好みを推測] コンテンツタイプのカバレッジを増やす

低頻度ユーザー: +40%、中頻度ユーザー: +30%、高頻度ユーザー: +20%

Weiboの興味タイプ:

（２）ユーザーグループをセグメント化し、各ユーザーグループに異なる重みを割り当てる

新規ユーザー: コールドスタートフェーズ

リピーター

IFユーザー

頻繁に利用するユーザー

問題 5: 高頻度、中頻度、低頻度 - 重複したプッシュコンテンツ

問題の説明:

高周波

• 翌日、同じ著者と類似の内容
• 翌日または同じ日に異なる著者による同様のコンテンツ
• 同じ日に、同じフォローアップが画面全体に表示されました。この2つのceaeは、それぞれその日の[フォローしているユーザー]の75%と100%を占めています。

低周波

[フォロー中のユーザー] がプッシュしたコンテンツのほとんどは 2 人の著者に集中しており、それぞれ 33% と 22% を占めています。

解決：

• コンテンツ識別戦略を最適化し、プッシュされた重複コンテンツを統合および削除し、作成者、コンテンツ、ビデオのキーワードやカテゴリなどの情報を抽出してフィルタリングします。
• 同じ日にプッシュされた[フォローユーザー]の割合が25%以下です。 3日以内の合計が30%以下。 5日以内の合計≤35%
• 同じ日にプッシュされた[フォローユーザー]の数は、1人あたり≤2です。3日間の合計数は≤3です。5日間の合計数は≤5です。

問題6: プッシュ時間が適切ではない

問題の説明:

Push は、ユーザーが勉強中、仕事中、または睡眠中に邪魔をします。

解決：

（データソース：公開データ集計）

Weiboソーシャルアプリのユーザーの使用時間は10時以降は比較的均等に分散しており、22時に小さな使用ピークを迎えます。

プッシュ時間は、人々が比較的空いている時間、つまり人々が携帯電話を最も頻繁に使用する時間と一致する必要があります。メッセージを送信するのに最適な時間は、出勤途中と朝食時（7〜9時頃）、昼休み（12〜14時頃）、仕事を終えて帰宅する途中（18〜19時頃）、就寝前（21〜22時頃）です。

質問7: プッシュ通知をオフにしたユーザーを思い出してください

問題の説明：最近プッシュアカウントを閉鎖する人の数が増加しており、そのうち50％は高頻度ユーザーです

解決：

問題 2 の解決策によると、ユーザーのコンテンツへの関心度が 5 以上の場合に、プッシュをオンにするようユーザーに通知するポップアップ ウィンドウが表示されます。[OK] をクリックすると、プッシュをオンにするためのガイドが表示されます。

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著者：紫原真之介

出典：紫原真之介