新しいユーザー推奨戦略を策定するにはどうすればよいでしょうか?ブラインドデートで出会うのは正しい

新規ユーザーとは、文字通り、製品にとって白紙の状態の、まったく新しいユーザーです。新規ユーザーに対して行うすべてのことは、コールド スタートと呼ばれます。

実際の仕事で、新規ユーザーとのコールドスタートは、男女間のブラインドデートとまったく同じだと痛感しています。どちらも相手（ユーザー）に良い印象を与えようと全力を尽くしています。今日はユーザーとブラインドデートをしますが、目標は彼（彼女）を私たちの側に留めておくことです。

ブラインドデートの3つのステップ:

1. 相手（ユーザー）を知る - 自分自身を知り、敵を知る
2. 相手（ユーザー）のニーズを満たす方法 - 相手の好みに応える
3. 相手（ユーザー）のニーズを満たす方法 - 正しい方法を使う

1. 相手（ユーザー）を知る - 自分を知り、敵を知る

誰かとブラインドデートをすることになったら、早い段階で相手に関する情報を見つけるためにあらゆる手段を講じる必要があります。何も得られないかもしれませんし、容姿、学歴、仕事、家族の状況など、何か得られるかもしれません。

新規ユーザーへの運用でも同様で、初期段階ではあらゆる手段を使ってユーザーを知る必要があります。実際にやってみると、彼らと知り合うのは簡単ではないことが分かりました。

1. 全く不明、ユーザー情報を取得できない

ユーザーは製品に関する知識が全くなく、システムも参照すべき情報を推奨していません。このとき、十分な準備を行い、慎重にテストし、地雷原に触れないようにする必要があります。あるいは、普遍的な方法論を使用して、誰もが好むコンテンツを配信します。

2. 粗い理解、部分的なユーザー情報の取得

（１）技術的手段を用いて

1. GPS と IP を使用してユーザーの位置情報を取得し、ユーザーの地理的位置を把握します。
2. ユーザーの携帯電話にインストールされているアプリのリストを取得し、ユーザーの興味を推測します。

利点: 高い信頼性と高い可用性。

デメリット: APP リストの人口と関心のマッピング基準の定義など、手動による分類と統合が必要であり、運用コストが高くなります。

（２）商品カードを使って積極的に収集する

1) ユーザーが積極的に選択した情報を収集するために、興味に基づいたオープニング画面（年齢+性別+興味カテゴリ）カードを設定します。

利点: ユーザーが積極的に選択し、高い可用性

デメリット: 積極的に選択するユーザーの割合が低い、ユーザーの範囲が狭い、ユーザー選択の信頼性を評価する必要がある、

（３）チャネル情報源から推測して情報を得る

ユーザー ソース チャネル: さまざまなプリインストール モデルのユーザーの粗いポートレートに基づいて、新しいユーザーの人工的なモデリングが実行されます。例えば、Xiaomi のユーザーは下層階級や中高年層、OPPO のユーザーは若い女性、Huawei のユーザーは中高級層である傾向があります。

ユーザーの成長: さまざまな配信素材に基づいて、新しいユーザーを引き付けるためのぼやけたポートレートを手動で定義します。たとえば、「スクエアダンス」の素材を公開した場合、引き付ける新規ユーザーは中高年の女性になる可能性が高く、「クロストーク」の素材を公開した場合、引き付ける新規ユーザーは中高年の男性になる可能性が高くなります。

利点: ユーザー グループを明確に理解し、実用性が高い。

デメリット: ユーザーの認知に偏りが生じると、取り返しのつかない結果が生じる可能性があります。

3. システムはユーザーの行動情報を取得する

ユーザーが製品にアクセスし、対応する行動フィードバックを受け取ると、システム マシンはクリック行動、サブスクリプション行動、検索行動、コメント行動、転送行動、コレクション行動などの情報をすばやくキャプチャして利用できます。

利点: ユーザーの行動に関する実際のフィードバックは、ユーザーの心理を直接反映し、非常に使いやすいです。

デメリット: 諸刃の剣であり、不適切に使用すると逆効果になる可能性があります。

2. 相手（ユーザー）のニーズを満たす方法 - 相手の好みに応える

相手（ユーザー）を理解した上で、どうしたら喜んでもらえるか、どんなプレゼントを贈れば喜んでもらえるかを考えます。そのため、新規ユーザーに対しては、その商品独自のトーンでポジショニングし、ユーザーに満足感を与えるものを提供する必要があります。これらを総称してコンテンツと呼びます。

1. 製品形態によってコンテンツの供給と表示形態が異なります

（１）情報フロー情報製品

1 枚の写真、3 枚の写真とテキスト + 大きな写真、および 1 枚の写真のビデオ (短いビデオ + 小さなビデオ) は、主流のコンテンツ形式であり、ユーザーが消費する主流のコンテンツでもあります。ユーザーによって、2 つのコンテンツ形式に対する好みが異なる場合があります。たとえば、ローエンドのユーザーは、短いビデオの消費に対する需要が高くなります。

代表製品：Toutiao、Tencent News、Yidian Zixunなど。

（２）コミュニティ製品

ショートコンテンツは主流のコンテンツ形式で、画像、テキスト、ビデオが含まれ、ユーザーのコンテンツ消費の需要を満たすためにコメントが補足されています。

代表製品：瑞優、皮皮、小紅酒など

2. さまざまな製品形態のコンテンツを統合する

（１）テーマやトピックなどの商品形態を用いて高品質なコンテンツを統合・パッケージ化し、ユーザーのワンクリックの価値を最大化します。

代表商品：瑞洋、慈家など

（２）様々な次元のランキングを活用して高品質なコンテンツを集約し、高品質なコンテンツの露出を増やし、新規ユーザーを維持する。

代表作：Bilibiliなど

3. 相手（ユーザー）のニーズにどう応えるか - 正しい方法を使う

相手の興味に合ったギフト（コンテンツ）を集めたら、どうやって相手（ユーザー）に送ればいいのでしょうか？これは検討する価値のある質問です。

日常業務の実践では、「コンテンツ プール」方式が広く使用されています。これは、ユーザーとコンテンツを結び付ける目に見えない媒体であり、適切なコンテンツと適切なユーザーを結びつける橋のようなものです。コンテンツ プールの実際の戦略の適用は、さまざまなシナリオでの新規ユーザーのコールド スタートによって異なります。

1. 全く知らない新規ユーザーの場合

考慮すべき点: システム マシン上で利用可能な情報がない場合、コンテンツ自体に焦点を当てる必要があります。

人々はどのようなコンテンツを視聴することを好むのでしょうか?

広義には、ソーシャル ホットスポット、エンターテインメント ゴシップ、面白いユーモア、レジャーと娯楽、歴史と文化、ポジティブな感情など、通常トップ コンテンツ、ユニバーサル コンテンツと呼ばれるものを指します。

きめ細かな視点で見ると、タイトル、カバー画像、コンテンツのトーン、豊かさ、完全性、読みやすさなどの次元に基づいて区別するなど、人気があり高品質の製品に傾く可能性があります。クリックベイト、セックスに関する下品で低品質なコンテンツを放棄し、良いタイトル、豊富なコンテンツ、強力な読みやすさを備えた高品質のコンテンツを採用する必要があります。

さらに深く考えてみると、コンテンツの消費は人間の基本的な欲求を満たすプロセスでもあります。現象を通して本質を見極め、人間の基本的な欲求を把握することによってのみ、私たちは真にその欲求を満たすことができるのです。

2つの例を見てみましょう。

このことから、推論を繰り返して、人間の本質的なニーズを 7 つのカテゴリに分類することができます。

1. 利益追求の精神
2. ジェンダー心理学
3. 怠け者
4. 虚栄心
5. 共感の必要性
6. ソーシャル通貨
7. 安心感

人間の本質的なニーズに基づいて高品質なコンテンツを探求し、それをコンテンツ自体の品質基準と組み合わせることで、ユーザーのコンテンツ消費ニーズを満たすことができます。 （これについては詳しくは書きません。後ほど別途書きたいと思います。皆さんで一緒に議論しましょう。）

実践事例1：飽きないコンテンツの実験

私たちはかつて、ユーザーが飽きることのないコンテンツを見つけるために、単に一般的な高品質コンテンツに焦点を当てて、コールドスタート プロジェクトを開始しようとしました。集約にはコンテンツ プールを使用し、特定の戦略的ルールに従ってアルゴリズム マシンを使用してユーザーにコンテンツを推奨します。

私たちは、新規ユーザーの最初の 10 回のスワイプに適用される保証プール アプローチを使用しています。スワイプごとに 2 ～ 3 個のコンテンツが生成され、写真と動画が 2:1 の比率で推奨されます (フィード内の写真と動画の比率は固定されているため)。データの結果から、1 人あたりの平均クリック数などのプロセス指標は良好で、ユーザーはコンテンツのこの部分をクリックします。ただし、翌日のリテンションなどの結果指標は不十分です。次の理由が考えられます。

1) 実験戦略設計: 他の干渉要因は排除されず、実験テストは純粋な環境で実施されました。

フィード ストリームには約 10 個の推奨コンテンツがありますが、そのうち実験でカバーされるのは 2 ～ 3 個のみで、残りの 6 ～ 7 個は広告や他のチャネルから呼び出されたコンテンツで占められています。その結果、ユーザーは実験コンテンツ プール内の推奨コンテンツをクリックしますが、他のチャネルから呼び出された推奨コンテンツは品質が低く、ユーザーの嫌悪感を招き、全体的なユーザー エクスペリエンスが低下します。

2) コンテンツの選択: データとコンテンツの品質は別々に検討されており、コンテンツ消費の根深いニーズに関する研究は不十分です。

コンテンツマイニングの全体的な考え方は、まさに上記と同じで、人間の経験の観点から高品質のコンテンツをマイニングすることです。実際のプロセスから見ると、誰もがコンテンツを探すときに限られた思考の悪循環に陥りがちです。

誰もがコンテンツのアイデアを探すのは正しいことですが、実際には、編集経験に頼り、データや記事の品質に過度に注意を払い、その 2 つを切り離して考えてしまい、人間の根本的なニーズをよりよく満たすコンテンツについて深く考えないままになっています。

クリック率などのデータが良いコンテンツは、機械が配信する事後データですが、性別心理学（下品でポルノ的なコンテンツの推奨）など、人間の本性のいくつかの弱点を捉えているだけです。機械による推奨の限界を打ち破り、人間のニーズをより包括的に見る必要があります。たとえば、人間の共感のニーズは、人生で他人の気持ちを体験することです。キャラクターのインスピレーション、反撃コンテンツ、ポジティブなエネルギーコンテンツなど、そのようなニーズを満たすコンテンツはたくさんあります。インターネット上でコンテンツが爆発的に増える時代において、いかに人々のニーズを捉え、質の高いコンテンツを提供するかが成功の鍵となります。

実践事例2：興味関心の探究

興味調査とは、その名前が示すように、さまざまなカテゴリのコンテンツを暫定的にユーザーに推奨することです。これは、比較的一般的なコールドスタート コンテンツ推奨戦略です。

興味テスト実験では、保証プール + 興味テストプールの方法を使用します。コンテンツプールは、誕生、アクティブ化、正常、および消滅の 4 つの状態に分けられます。

誕生: コンテンツプールの初期状態

アクティベーション: 異なるユーザーに異なるカテゴリのコンテンツが推奨されると、コンテンツ プールはアクティベーション状態になり、コンテンツを継続的に出力します。

通常: ユーザーが探索コンテンツに対して行動フィードバック (クリック、コメント、共有など) で反応すると、コンテンツ プールは通常の状態になり始め、探索カテゴリがさらに拡張されます。

死: トライアルが深まり、機械による推奨がタイムリーなフィードバックを提供すると、ユーザーからのフィードバックがより肯定的になり、肯定的なサイクルに入ります。その後、コンテンツ プールは死の状態に入り始め、徐々に機械によるパーソナライズされた推奨シーケンスに入ります。

ここで注意すべきことが1つあります。活性化から通常への移行中に、積極的な戦略を採用しました。ユーザーがトライアルカテゴリコンテンツをクリックすると、アルゴリズムマシンはすぐにクリックフィードバックを与え、フィードバックコンテンツの重みが高くなり、ユーザーの関心が次第に単一になり、他のカテゴリのトライアルコンテンツをスワイプできなくなり、実験結果が期待を下回る原因にもなりました。

当時のToutiaoの探査メカニズムを研究し、次のようにまとめました。

ヒューリスティックメカニズムは次のように分類できます。

現在、A、B、C、D などのヘッド カテゴリと、1、2、3、4 などの垂直カテゴリなどの探索カテゴリがあります。トップ カテゴリと垂直カテゴリのコンテンツ カバレッジは、コンテンツの豊富さを確保するために、粗い粒度から細かい粒度までの範囲にわたります。

ユーザーの最初の閲覧: トップカテゴリコンテンツが50%、垂直カテゴリコンテンツが50%を占めます（具体的な割合は実際の効果に応じて柔軟に調整できます）。各カテゴリのトップコンテンツが最初に表示されます。

リフレッシュが進むにつれて、ユーザーの行動には次の 2 種類が見られます。

1) ユーザーに行動フィードバックがある場合は、クリック フィードバックをタイムリーに提供し、推奨されていないカテゴリのコンテンツや、推奨されているがユーザーがクリックしていないカテゴリのコンテンツも引き続きテストする必要があります。

1. 推奨されないカテゴリのコンテンツをテストし、各スワイプが約30％〜40％を占めることを確認します（具体的な割合は実際の効果に応じて柔軟に調整できます）。また、テスト推奨コンテンツの粒度を粗いものから細かいものへと徐々に変更して、ユーザーの興味の限界をテストします。
2. クリックされていないカテゴリのコンテンツを推奨する場合、ユーザーが行動フィードバックなしで 2 ～ 3 回連続でスワイプすると、推奨の重みを下げるか、停止する必要があります。

2) ユーザーが行動フィードバックを提供しない場合、ユーザーは 2 ～ 3 回の訪問後に離脱する可能性があります (新規ユーザーに関する調査によると、ユーザーは平均 2 ～ 3 回の訪問しか行いません)。そのため、最初の 2 ～ 3 回の訪問でカテゴリの組み合わせをテストし、各カテゴリのコンテンツを選択することが非常に重要です。

2. ユーザーを大まかに理解する

取得したユーザー情報を手動で処理し、使用可能な情報に変換します。たとえば、取得したAPPリストとユーザー成長配信資料をクラウド情報に変換し、クラウドコンテンツの好みを調査します。これは、プラットフォームですでに利用可能な市場調査レポートとユーザーポートレート情報を通じて分類および収集され、ターゲットコンテンツの集約、戦略実験、効果回帰が実行されます。一般的な実験プロセスは次のとおりです。

実際の応用例: クロストーク素材を使用して新しいユーザーを引き付ける場合、上記の一般的な実験プロセスは次のように分類できます。

情報処理と変換：クロストークやコメディを見るのが好きな人は中高年男性である可能性が高い

人々のコンテンツの好みに関する調査:

1) 調査方法 - プラットフォームの既存のポートレートと市場の人口調査レポートを使用して整理し、要約します。

1. 縦側は、サイズカテゴリ、キーワード、コンテンツソース、エンティティなどのディメンションから切り取ることができます。
2. 研究報告書は特定の情報ポイントから要約できる

2) 調査結果: 中高年男性のコンテンツの好みは、軍事史、健康とウェルネス、ガーデニング、田舎暮らし、社会のポジティブなエネルギー、地域のホットスポット、恋愛と結婚などである傾向が強い。

ターゲットコンテンツの集約:

1) コンテンツプールは、さまざまなカテゴリの高品質なコンテンツソースとチャネルを通じてコン​​テンツを呼び出します。

2) コンテンツプールは、クロストークが好きな人が見たいと思うコンテンツを集約したクラウドコンテンツプールAと、高品質なクロストーク動画コンテンツを集約したクロストーク関連コンテンツプールBに分かれています。

2 つのコンテンツ プールを構築するための要件:

1) クロストーク関連コンテンツプールは、クロストーク動画に対するユーザーのコンテンツ消費ニーズを満たすために使用されます。クロストーク素材を公開することで、新しいユーザーを引き付け、クロストークの需要が強いことを示しています。

2) ユーザーのクロストークに対する強い需要を満たした後、クラウド コンテンツ プールを使用して、他のコンテンツに対する需要をさらに満たします。

3) 実際の戦略では、2 つのコンテンツ プールが A+B の組み合わせを推奨し、ユーザーのコンテンツ消費ニーズを共同で満たします。

オンライン戦略実験： 2つのコンテンツプールA+Bに推奨位置を設定し、有効な位置の数を増やします。たとえば、クロストーク関連コンテンツプールBの推奨位置は2、4、6、8、クラウドコンテンツプールAの推奨位置は5、7、9、10です。クロストーク素材の新規ユーザーを引き付けるための最初の10回のスワイプが有効になります（スワイプの具体的な回数と位置は、実際の効果に応じて柔軟に調整できます）

データ効果回帰:

1) 全体的なデータ パフォーマンス: 戦略の対象となる実際のユーザー数、1 人あたりの平均クリック数、1 人あたりの平均滞在時間、浸透率、翌日、2 日後、3 日後の維持率などに重点を置きます。

2) コンテンツ プールのパフォーマンス データ: コンテンツ プール内のコンテンツの実際の露出、クリック数、滞在時間に焦点を当てます。

プロセス全体を実行し、コンテンツプールのコンテンツを柔軟に調整し、データ結果に基づいてオンライン推奨戦略を最適化して、新規ユーザーの維持率を向上させます。

最後に、私たちのリーダーの言葉を引用してこの記事を締めくくりたいと思います。「新しいユーザーは謎であり、理解するのは非常に困難です。唯一の方法は、調査と要約を続け、実践の中で方法論的真実を追求することです。」

ブラインドデートに行くときも同じです。人を本当に理解するのはとても難しいことです。本当の愛を得るには、お互いに仲良くなる長い時間と、絶え間ない探求と要約が必要です。

皆様に真実の愛が見つかりますように！弊社製品の新規ユーザーの皆様をしっかりと維持して頂けるよう願っております！

著者:ケ・ラン

出典：WeChat公式アカウント「柯小旺」