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尚腾网络为你分析搜索优化与推荐机制

2021-06-30 09:37:36编辑:深圳尚腾网络科技有限公司
随着个性化推荐的流行,万物变得皆可推荐,各大APP可以按照你的喜好推荐音乐、新闻、衣服、食物等等。本文作者就为大家介绍了搜索与推荐的心理学基础,并且对搜索推荐模式进行了思考与拓展。

万物皆可推荐,大部分以搜索为主要功能的产品都可以用推荐再做一遍搜索优化排名


一、为什么会思考搜索与推荐的区别?

前阵子刷抖音很喜欢某些视频的背景音乐,就下载了网易云音乐。

偶然发现网易音乐有一个心动模式,其实就是一个推荐模式,会自动推荐陌生歌曲。惊喜发现推荐的歌曲还是自己很喜欢的,感觉很懂我,于是乎思考了一下搜索与推荐两者的区别与联系。


二、网易音乐的例子

网易音乐是如何成长起来的?

可能会有很多原因,但是核心的因素在于关注用户的情感并通过社交、推荐、分享达到的。

每一个歌迷都有一个自己的歌曲清单,每一首歌曲,每个人听着的情感都不一样,可谓一千个人眼中有一千个汉姆雷特。人不可能一辈子就听一首歌或者几首歌,一般是一阵子听某些歌,这些歌会与个人的经历挂钩。

这些情感、故事能直接对人在微信和电话上说出来吗?

可能大部分人不会,不习惯我有故事你有酒吗这种畅快沟通的模式,因而音乐情感部分可以看成是陌生人社交。

网易音乐通过对歌曲的评论,同时有点赞、评论给予用户在精神上的反馈。在歌单方面,通过分享、推荐,获取有相同兴趣爱好的用户,可以扩大用户在平台上的影响力。

相信大部分人和朋友之间交流音乐也曾经交换过歌单,向对方推荐自己喜欢的歌曲。

在推荐的产品设计方面,网易云音乐的心动模式非常出色,会自动根据用户听过的音乐推荐新的音乐,搜索优化排名而且推荐的结果让人惊喜。

但是唯一感觉不同就是网易音乐的心动模式是自动开启的,别的App的推荐坑位需要用户去点击才能去尝试(产品设计原因)。联想到自己以前怎么找歌的经历,于是开始思索搜索与推荐的场景了。


三、搜索与推荐的心理学基础

先介绍一下《思考快与慢》里面介绍的一点心理学知识,人有两个系统:一个是系统1,即快系统,无意识且快速,不费力;另外一个是系统2,即慢系统,需要注意力并动用大脑的计算能力。

人在大部分的时候都是使用系统1,少数时候需要耗费脑力/注意力才会启用系统2。


插一句:联想到淘宝的营销,淘宝的营销规则是如此复杂,导致大部分人都需要调用系统2,而拼多多的主打价廉物美的心智,大家只需要使用系统1无脑下单就行。


1. 搜索与用户

搜索需要用户的主动输入,用户需要输入意味着用户的目标会比较明确。从产品过程来看,搜索需要调用系统2,因为这个过程需要人思考到底需要搜索什么。


另外一方面来说,搜索的产品、信息必须用户已经有心智了,在电商行业就是品牌已经在用户那种草了,在音乐方面就是用户必须知道自己想听的那首歌,在影视行业就是用户大可能已经知道那部电影/电视剧的某些细节了。

2. 推荐与用户
用户是被动的,用户可能根本就没有目标,也就是用户期待会不一样。推荐可以推荐新的东西,也不会让用户需要做选择题;可以缩短用户思考路径,提升用户体验(即沉浸式体验)。

推荐新东西在某些时候可以引起用户的惊喜、好奇心,更重要的是,让用户的大脑使用系统1工作,而不是系统2。

由于人类的惰性,这类产品(今日头条、抖音、网易云音乐、淘系的猜你喜欢等)已经出类拔萃了。如果我们需要让消费者在APP购物的时候逛起来,推荐必不可少。


四、搜索与推荐模式思考与拓展

1. 搜索以货品为中心

搜索以货品(广义,可以理解为供给)为本,用户必须有某种方式事先关联到货品,也就是营销货品概念到用户心智(用户心智的培养),所以搜索到用户的路径会比较长。


在用户心智培养这个过程中(品牌营销),需要多次触达用户,才有可能在用户心中埋下种子,使得用户在输入搜索词的时候大脑中跳出对应的货品特征/品牌。

并且搜索有一个很强的必要条件,就是搜索必须平台化与中心化(搜索就是一个撮合供需的场),而且供给能力必须要大而全,否则用户一搜没东西或者无法满足用户需求,则用户很容易流失。

可以设想一下,当用户带有很强目的性来搜索的时候,想听歌的歌曲没有,想看的电影也没有。另外一方面,当用户不知道自己需要的东西时,我们就需要各种导购场将需求继续明确,比如类目设计、导购场设计等。


2. 推荐以人为中心


推荐以人为本,围绕人本身的需求,以更短的路径匹配人的需求和广义货品的供给。由于目标性不强,所以消费者更容易在平台上花的时间更长。

如果能时不时给消费者惊喜,平台粘性会逐渐培养起来。而且由于主要信息流的单向性,推荐可以以平台化的方式来做,又可以以去中心化的方式实现。

同时,推荐也是通向社交化的一条路。

3. 推荐的中心化模式

推荐中心化的模式现在有很多例子,像今日头条、抖音、快手等,在供给侧将信息(新闻)、短视频、直播等聚合起来,然后在通过推荐引擎分发给对应有需求的消费者。


比如:最近自己看的公众号文章较多,就想能否有一个产品,打造个人独特的公众号文章频道,即微信公众号的今日头条。


4. 推荐去中心化模式

推荐去中心化的例子,社交领域会很多例子(一切皆可推荐)。因为人与人之间交流,交流时可能就会交流自己买的东西,听过的音乐,看过的电影等,也可以当成一种非正式的推荐。


当推荐+微信+商品,就有我们熟知的微商模式,由微商选货,搜索优化排名推荐给微信群/朋友圈的时候,就是一种人肉推荐。

我们常见的KOL模式,也是由KOL生产信息然后推荐给粉丝。

所以推荐的背后,当推荐成功时,信任是一大重要因素。看到我们现在的直播模式时,也可以看做是由主播选品后,推荐给看直播的粉丝的。

去中心化的好处是人群会更精准,而且由于用户与供给方会具有一定的社交关系(微信好友,粉丝等),也就是用户对供给方有一定的信任基础,推荐起来在某些场合效率会很高。

社交关系的获取可以通过平台,也可以通过线下手段或者依据真实社交圈子获取。


五、总结

万物皆可推荐,大部分以搜索为主要功能的产品都可以用推荐再做一遍,可以思考一下各个应用场景。


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