Zhihuのコンテンツ配信戦略と運営の仕組み！

優れたコンテンツ質疑応答コミュニティである Zhihu のコンテンツ配信に関する多くの実践は学ぶ価値があります。この記事では3つの側面から解説していきますので、コンテンツ配信に興味がある方におすすめです。

Zhihu は、中国のインターネット界で最大のコンテンツ質疑応答コミュニティになりました。

10年間の努力を経て、Zhihuは膨大な量の高価値コンテンツを蓄積しており、それが同社の最も広い強みとなっている。しかし、その量が膨大であるからこそ、そのコンテンツを必要とする人にいかに効率的に配信するかが重要な課題となります。

従来の解決策は検索です。コンテンツは、明確なユーザー検索用語を通じてユーザーの意図と関連付けられます。今は人々がコンテンツを求める時代です。

Zhihu のコンテンツ配信戦略は検索だけにとどまらず、推奨事項、アイデア、ホット リストも含まれます。

なぜ Zhihu はそれらをコンテンツ配信戦略として使用しているのでしょうか?これらの戦略の背後にある動作メカニズムは何ですか?

1. アルゴリズムベースの分布推奨

皆さんはレコメンデーション システムをよくご存知だと思います。最近では、e コマース、ソーシャル ネットワーキング、コンテンツなど、何をするにしても、パーソナライズされたレコメンデーションがなければ外出するのが恥ずかしく感じるでしょう。

しかし、レコメンデーション システムを構築するには、コンテンツを理解し、ユーザーを理解し、ルールを構築するという 3 つのステップが必要です。

知乎についても同様です。

検索システムであれ、レコメンデーションシステムであれ、目的は同じで、人とコンテンツの効率的かつ正確なマッチングを実現することです。

この目標を達成するには、コンテンツとユーザーを理解することが必須です。

では、そもそもコンテンツをどのように理解すればよいのでしょうか?

1. コンテンツを理解する

コンテンツを理解するより一般的な方法は、分類することです。たとえば、Bilibiliに動画をアップロードする場合、アップホストは投稿コンテンツの分類を入力する必要があります。これはコンテンツの最も基本的な分類です。

Zhihu でも同じことが言えます。チャンネル、カテゴリ、トピックはすべてコンテンツの分類です。コンテンツ分類では、多くの場合、構造化された特性が示されます。例えば、プログラマーのシャオ・リーさんは、仕事が終わって地下鉄に乗っているときに、NetEase Cloud Musicが今日おすすめする曲リストが本当にひどいと感じました。彼はZhihuを開いて、音楽アプリカテゴリのNetEase Cloud Musicサブカテゴリで他の人の良い曲の推薦を閲覧するかもしれません。

したがって、音楽アプリカテゴリからNetEase Cloud Musicサブカテゴリまで、コンテンツ分類の構造的特徴は実際には包含関係を反映しています。この種の分類の洗練は確かに無限ではなく、最終的には特定のコンテンツを指すことになります。

では、分類の最後にある具体的な内容をどのように理解し続けるのでしょうか?最も一般的な方法はラベル付けです。たとえば、曲にジャンル、長さ、アルバム、歌手などのラベルを付けます。

これらのタグ間に包含関係はなく、等価関係です。これらを組み合わせることで、コンテンツを複数の次元から理解できるようになります。

2. ユーザーを理解する

同様に、コンテンツにラベルを付けることができるので、人にもラベルを付けることができます。ユーザーのラベル付けには、ユーザー ポートレートと呼ばれる専門的な名前もあります。

ユーザーのポートレートといえば、年齢、性別、教育レベル、地域などの基本的な人口統計ラベルを思い浮かべるのが簡単です。しかし、レコメンデーション システムを構築する上でさらに重要なのは、ユーザー行動ラベルです。

ユーザーが Zhihu でフォロー、いいね、共有、コメント、または何かを収集するたびに、それが行動ラベルになります。

これらの動作ラベルは包括的ではありませんが、重みは異なります。シェアの重みはコメントの重みより確実に大きく、コメントの重みはいいねの重みより確実に大きいです。これは数年前、Bilibiliのソースコードが漏洩したときに確認されました。

これらの多次元ラベルを使用すると、ユーザー ポートレート システムを構築できます。すると、ビッグデータを活用して古い顧客をターゲットにするなどのことができるようになるのでしょうか?

3. 推奨ルール

コンテンツとユーザーを理解した後、次のステップは、ユーザーの意図とコンテンツを正確に結び付ける方法を見つけることです。

Zhihu は、ユーザーとコンテンツを組み合わせた協調フィルタリングを使用します。

ここでは協調フィルタリングと呼ばれる用語があります。協調フィルタリングとは何ですか?

例を挙げてみましょう。

まず、ユーザーベースの協調フィルタリングについて説明します。プログラマーの Xiao Li さんは、音楽を聴くことに加え、お酒を飲むことも好きです。お酒を飲んだ後にコードを書くと、よりインスピレーションが湧いてくると感じており、さまざまな味のワインを研究するのが好きです。したがって、推奨システムは、Xiao Li のようにさまざまな味のワインを研究することを好むユーザーを見つけ、これらのユーザーが興味を持っているワイン関連のコンテンツを Xiao Li に推奨します。

コンテンツベースの協調フィルタリングについてお話しましょう。プログラマーのシャオ・リーの影響を受けて、デザイナーのシャオ・ワンとプロダクトマネージャーのシャオ・ウーも飲酒後に仕事をする習慣を身につけた。かつて、彼らは両方とも「健康的に飲む方法」と「パイナップルビールを飲んでも酔わない理由」という 2 つの回答を閲覧していたため、推奨システムはこれら 2 つの回答の類似性が高いと判断しました。 Xiao Li がパイナップルビールを飲んでも酔わない理由についての回答を閲覧した後、推奨システムはこの回答を Xiao Li に推奨する場合があります。

したがって、Zhihu ホームページを開いて、あなたに推奨されるコンテンツを見ると、それはあなたの過去の閲覧、いいね、コメント、その他の行動タグに基づいて計算されます。あなたが行うすべての行動は、受け取る可能性のある情報に対する投票となります。

2. ソーシャルベースの配信 - アイデア

1. 配布方法

アルゴリズムベースのコンテンツ配信と同様に、Zhihu のアイデア ページでも、ユーザーの積極的な関心に基づいてパーソナライズされた推奨事項を提供できます。これをソーシャルベースのコンテンツ配信と呼びます。

これは分かりやすいです。誰もがセルフメディアであり、好きなユーザーをフォローすることができます。その後、これらのユーザーが投稿したコンテンツが集約され、フィード ストリームの形式で目の前に表示されます。アルゴリズムによる配信と比較すると、ソーシャル コンテンツ配信を使用する場合、ユーザーはより自由に選択できます。また、フォロー対象のユーザーのコンテンツ出力機能にも重点が置かれます。

ソーシャル配信コンテンツを選別するプロセスは、大まかに言えば、コンテンツ - フォローするユーザー - より多くのユーザー、ということになります。

コンテンツとそれがフォローするユーザーを結びつけるのはフォロー行動であり、コンテンツとより広範囲のユーザーを結びつけるのは、それがフォローするユーザーの共有および転送行動です。

したがって、このようなコンテンツ配信戦略は、関係チェーンに大きく依存します。最も典型的な代表例としては、Weibo と WeChat のパブリック アカウントが挙げられます。

2. ソーシャル配信に適したコンテンツとは？

これには、コンテンツにコンテンツ価値と共有価値という 2 つの価値がなければなりません。

コンテンツ価値はコンテンツ自体の価値であり、共有価値は共有行動によってもたらされる社会的価値です。

では、コンテンツ価値と共有価値をどのように創造するのでしょうか?答えは「情報量」です。

コンテンツの本質は依然として情報であり、情報を計測する最小単位はビットです。つまり、イベントが発生する確率が低いほど、そのイベントに含まれる情報量は多くなります。洞察力に富んだ業界観察、トップクラスの学者の人生のハイライト、意外な短編ビデオなど、これらのコンテンツは日常生活の日常的な出来事ではないため、大量の情報が含まれています。

3. ソーシャルコンテンツ配信のジレンマ

やはり、安定的に大量のコンテンツを制作できるユーザーは少なく、KOLと呼ばれる専門的な名前も持っています。したがって、コンテンツのソーシャル配信は簡単にマシュー効果につながる可能性があります。配信トラフィックの大部分は、少数のトップKOLによって制御されています。

そのため、Tik Tokは人材の採用に多額の資金を費やし、Weiboは中堅KOLをサポートし、NetEase Cloud Musicも独立系ミュージシャンをサポートし、ソーシャル配信をより制御可能にします。

3. ホットリスト

1. ホットリストコンテンツ配信戦略

Zhihu のホームページを開くと、もう 1 つのコンテンツ配信チャネルであるホット リストが表示されます。

ホット リストの開始は、ネットワーク全体のホットなトピックについて詳細な議論を行うためです。深みは専門性を反映しており、それは常に Zhihu のコミュニティの雰囲気であり、ホットなトピックはタイムリーさを反映しています。

ホットリストの人気に関する公式声明によると、Zhihuホットリストのコンテンツの人気値は、視聴回数、インタラクション量、専門家の重み付け、作成時間、過去24時間のコンテンツのリストに掲載された時間などの要素に基づいて総合的に計算されます。

2. 適時性

ホットコンテンツ配信とアルゴリズム配信、ソーシャル配信の最大の違いは、適時性です。時間的に敏感なホットトピックについては、パーソナライズされた推奨を行う必要がないため、Zhihu のホットリストもすべてのユーザーにとって同じです。

その時の適時性はどの程度ですか？ユーザーは、すぐに、すぐに、今すぐに満足感を得たいと考えています。したがって、人気のある回答は、国民感情に密接に関連したものでなければなりません。

これは、知乎の初期の理想主義、深み、実質というラベルとはいくぶん矛盾している。コンテンツが蓄積されるには時間がかかり、価値ある問題が開発されるのにも時間がかかるからです。どれだけ人気のあるコンテンツであっても、その熱はやがて薄れていきます。

IV. 結論

おすすめ、アイデア、ホット リストにより、人々がコンテンツを見つけるために検索に頼るしかなかった時代は終わり、今ではコンテンツが人々を見つける時代になりました。いずれにせよ、彼らは皆、人々とコンテンツとの効率的な接続のニーズを解決したいと考えています。

この要求は突然生まれたものではありません。インターネットコンテンツの蓄積は、希少性から豊富性、そして高品質へと段階的に進み、人々のコンテンツ品質に対する要求はますます高まっています。

この観点から見ると、知識の支払い、推奨システム、コンテンツの配信はすべて、実際に人々が世界をよりよく理解するのに役立つことを目的としています。

著者: Lcarusd

出典: Lcarusd

関連記事:

Zhihuプラットフォーム上の広告のクリエイティブ分析！

実践操作！ Zhihu からのトラフィックを引き付けるための 4 つのヒント!

Zhihuアカウントの禁止防止ルールと製品プロモーションガイドライン！

Zhihuのトラフィックプール！