一個“好社區”的運營與成長需要耗費大量的成本，本文以作者所在團隊打造社區模塊的過程為例，梳理了他們是如何思考處理當前社區打造的，希望對你有所啟發。

因自家產品業務規劃需要，我們目前在搭建【社區】模塊，并準備在一級菜單欄開放入口，這事看上去挺大動靜；因為從事互聯網行業的同學，多多少少知道，內容社區可以說是一個行業了，而且是一個比較成熟的行業市場。

例如往大了講，有獨立的小紅書、知乎等社區型產品，往小了講有Keep、網易云等，在APP中嵌套社區的做法（我們目前就屬于這類）。

其次，一個“好的”社區也不是一個小團隊說做就做，立馬能支撐起來的；成熟的社區離不開供需關系，也就是內容消耗者和創作者，以及復雜的推薦算法；并配套內容審核治理、成長等級、創作者激勵等等一系列運營制度來運行。

令人遺憾的是，以上這些我們當前團隊能力，都做不到；所以我想寫這篇文章總結一下，看看我們是如何思考處理的。

一、思考-正向推薦

因為我所在的團隊沒有一個懂內容的運營和產品；只是老板想要，交代下來就開干了！（聽起來，跟你們公司咋樣，哈哈哈）

所以作為一個【非專業且不合格的】社區產品經理，我被指定負責社區模塊時，只能抱著敬畏心邊學習邊思考邊設計；中心思想是盡量先做小但保證對（合格），實際運行后根據實戰經驗再調優迭代。

在開始之前，我們先梳理一下功能流程，作為產品要記得，不管接到什么功能需求，都先自己理一下正流程和逆流程，然后在思考其中設計的關鍵點所在，最后輸出原型時，才能妙筆生花。

例如社區的正向流程：

1）給誰推薦內容？

2）推薦什么內容？

3）推薦內容的數量構成？

…

首先給誰推薦：這里可以通過用戶標簽與內容標簽，相結合進行關聯推薦；簡單舉個例子，用戶分享了某篇文章，該文章在創建時運營打上了“娛樂”標簽，那么再次推薦時，就會給用戶推薦含有“娛樂”標簽的內容。

打標簽有很多場景，這又屬于另一個大類型了，網上有很多文章的，這里就不做贅述。

其次推薦什么內容：內容也有很多種形式，這里產品經理需要整理自家APP內有哪些內容向產出，比如UGC發帖、內部運營發帖、外部邀請合作或搬運的PUGC、KOL發帖、或創建的話題等等。

像我們APP還有商品的咨詢問答，其實也屬于內容產出，盡可能囊括全部，并非是說要在社區中一股腦推薦給用戶，而是清楚后，以便于在合適的時機進行改造，比如我在社區推薦瀑布流中會隨機插入一個商品咨詢問答的卡片。

最后推薦數量構成：一般情況下，上拉刷新或下拉加載，推薦9~12篇內容；那這12篇內容如何構成呢？

最少需要考慮三種情況：一種是運營強推薦，比如運營推薦文章，屬于首次進社區必現；一種是熱門文章、新鮮度文章（發布時間近）的推薦、一種是標簽關聯推薦；

延伸處理：我們又把標簽推薦分為分實時瀏覽標簽和歷史瀏覽標簽兩種狀態，這樣用來區分推薦結果，比如今日首次進社區，還沒有瀏覽內容情況下，根據歷史推薦；有過瀏覽后，就需要根據當前瀏覽結果進行推薦。

以上如此劃分，是因為推薦算法邏輯我們不懂（沒有算法工程師），但整體思路是要保證公平性，任何類型的內容都有機會露出，不可能全是標簽推薦的內容、也不能全是熱門推薦。

繼續往下拆解：就是推薦內容數量分配問題；最粗暴的一種方案是配數，比如一次刷新推薦9篇內容，熱門文章取3篇、新鮮度文章取3篇….

另一種方案是給每一種內容屬性設置分值，比如熱門文章設置高中低三個段位、新鮮度文章按發布時間也設置高中低….

然后每個段位都對應給默認分值，最終根據文章累加的總分，進行推薦。

延伸處理：不管是哪一種情況，都要考慮內容庫是很大的，比如有1000篇文章，計算每篇文章分數再推薦出9篇文章，研發可能需要十幾秒，但加載刷新一次僅需2秒；這中間就會存在問題了，需要與研發討論是否根據歷史標簽先做一個默認的初始推薦庫，隨時往里面更新替換內容。

二、思考-逆向風險

社區的逆向流程：

1）內容不夠怎么辦？

2）如何驗證推薦好壞？

3）新用戶怎么推薦？

…..

首先內容不夠怎么辦？作為一個從0到1的社區，如果沒有龐大的用戶基礎和激勵政策，內容產出是一個大問題，我們初始內容只有幾千篇文章，就需要考慮這個消耗問題，如果初始內容庫有幾萬篇文章，或許可以過渡一段時間。

有能力的話，產品可在會議過方案時提出風險，跟內容團隊及領導約束，定期產出多少內容（不論自產、購買或用戶發帖）來確保消耗；

其次是驗證推薦好壞？不管是內容算法推薦還是簡單的邏輯推薦，推薦出的結果不一定會讓用戶或自己都滿意，這里產品要做好預期，有條件的產研團隊可以做AB測試、分桶試驗等等來調優。我目前所在團隊做不到這塊，我就不發揮了。

最后新用戶怎么推薦？這里單獨拿出來說一下，是因為考慮到社區氛圍感問題，老用戶我們可以通過上述的推薦邏輯進行推薦，如果新用戶也按照如上方式，也是可以的。

但產品要思考當前文章整體質量如何，首先能不能讓內部自己感受到社區的氛圍以及社區想要引導及表達的內核；如果弱一點或不自信，可以支持運營對新用戶進行單獨內容配置，作為新用戶初始內容，這樣有引導性的讓新用戶看到我想讓他看到的內容，用戶感知理解可能會強一些。

三、遺留

以上算是理出了社區推薦的雛形思路，具體細化因產品而異；當然不可否認是很簡陋的版本，這個說實話也因公司、項目及團隊而定；大團隊有大團隊的算法工程，小團隊有小團隊的邏輯處理。

在整理學習過程中，像社區治理、創作激勵、推薦干預、后臺審核等大模塊的思路及經驗，我是插不上話的，但小的思考我還整理有如下幾點，在我們社區目前階段并未實現的很徹底，覺得值得做社區時思考，我列出部分，舉一反三；

初始分：在內容剛發布時，可賦予一定初始分值，這個分值可根據用戶賬號權重值來計算得出；比如UGC、PUGC屬性、用戶在平臺的粉絲、活躍情況等綜合計算。推薦分：官方運營可以對優質內容或垃圾內容，進行正負權重加分，進行一定的人工干預影響。時間衰減：指的是文章發布后，由新鮮到歷史的時間衰減函數公式（牛頓冷卻定律），讓內容逐漸降溫。

上述部分初始可由簡單計算公式逐漸過渡到復雜公式；但由于我司沒有成型的內容產研團隊，這些都還未實操過。

優質內容分發：根據推薦邏輯-優先推薦給固定范圍興趣人群-如果文章繼續發酵，則按熱度上升至首頁-在首頁推薦層如果文章繼續發酵，則進入運營人工干預階段，在后臺控制是否助推或控量。

其次，這中間涉及到不同賬號權重，可能會分發不同量級的流量進行驗證；還有相對公平的流量分配機制，依托粉絲關系、興趣推送的分發機制等，這塊我們沒有實現，我們用戶量基礎當前不是很大。

內容聚合顯示：內容聚合功能，根據不同內容的劃分維度，將同類內容放到一個頁面進行展示。用戶可以通過某一聚合功能，瀏覽到所有同類內容。常見的聚合功能有版塊、圈子、頻道、專題、話題、標簽…等等，具體如何使用根據具體的業務形態來判斷。我們文章基礎數量也不是很大，所以這部分也未實現。

內容數據填充：在用戶互動數據量級不夠時，就需要通過填充一些“假”數據，提升社區熱度觀感，以及在用戶發布內容后可以及時獲得正向反饋。

比如閱讀、點贊等等，可以在發布時，在一定范圍內逐漸遞增基礎數值；評論的填充成本稍高一些，需要準備一套量級足夠的、通用的評論庫，在內容發布后自動填充到內容評論區。評論可以按場景進行分類，對應不同的內容標簽；這部分我們也未實現，但值得冷啟動社區思考。

專欄作家

貓力，微信公眾號：運營增長，人人都是產品經理專欄作家。目前從事產品運營崗位；擁有多份創新項目從0到1實操經驗；關注新娛樂、新消費等領域；擅長運營增長、商業變現、創新孵化等。

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