内容社交产品中的关键数据获得良好反馈的用户比例

　　如果你也在做社交产品，可以关注一下这项数据“获得良好反馈的用户比例”，思考一下这个数据是否合理，以及如何提升这个数据。
　　先说结论：
　　获得良好反馈的用户比例得到良好反馈的用户发布了内容的用户
　　在内容社交产品中，这个比例越高越好。
　　当然，分析数据总要考虑上时间的因素。比如发布内容的用户，在24小时内，7天内，30天内得到的反馈情况，其中24小时作为重要参考指标，我觉得这个指标尤其重要，但不是很被重视，“获得良好反馈的用户比例”这个指标，跟“留存率指标”同样重要。
　　科普一下留存率指标：
　　过去留存率有一个参考数据是402010，即Facebook的留存率规律，传达的信息如下：如果你想让游戏的DAU超过100万，那么日留存率应该大于40，周留存率和月留存率分别大于20和10。
　　402010的留存率指标，对游戏而言这样，对社交产品、内容产品都适用，如果留存率达不到这个数据是非常危险的，代表花多少钱推广，日活都上不去。
　　如果次日留存率能超过50，就是非常优秀的产品，刚需产品，参考网易云音乐，而次日留存率达到45的产品基本所在领域里面合格，可以参考LOFTER。
　　留存率一直是我们作为产品非常关注的问题。我们通过各种手段提升留存，但方法有时会不太对。而作为内容发布类的产品，关注发布者的反馈与浏览用户消费内容是否足够简单直接。
　　如果遇到创新困境，还可以去考虑一个数据，就是：
　　“获得良好反馈的用户比例”
　　为什么我会认为这个数据很重要？以下面的这些社交和内容类产品为例子说明。
　　微博：
　　作为一个DAU千万级的平台，但是只有5不到的用户发布信息得到了良好的互动，互动率呈现金字塔效应，所以这个平台成了金字塔形状的媒体平台。微博这个平台，“获得反馈的用户比例”并不高。
　　
　　LOFTER：
　　这个平台跟微博类似，是单向关注关系，所以也会变成一个个的中心化金字塔模型。10的红人消费了90的关注度和流量，这个平台“获得良好反馈的用户比例”也不算很高。
　　
　　小红书：
　　作为一个DAU达到200万左右的产品，每天的内容发布量不到1万，而长文章更少，可能在千量级以下，但是这个平台发布内容收到的反馈是良好的。从反馈率及反馈情况来看都有比较高的幸福感，因此在这个平台发布内容动力十足。
　　
　　陌陌附近的人：
　　跟微信可以说是一类产品，使用了地理位置把人分隔开，附近的人这个核心模块，你可以看到附近的人，代表你只能被附近的人看到，这样把人的辐射范围控制在一定范围内。跟微信一样，在这个平台，每个人的辐射、影响范围是平等的。
　　当然不代表所有人都能获得反馈，但长得美的人，在这个平台上是相对平等的，这个平台美女用户“获得良好反馈的用户比例”还是挺高的。
　　
　　微信朋友圈：
　　这个产品的模型把人与人之间的关系通过真实好友关系分隔开，把人的辐射范围控制在一定范围内，平均每个人只有150多位的社交关系，每个人都有相对平均、亲密的受众，所以每个人得到的反馈相当。我们大概可以认为，只要是一个正常的社会人，发发朋友圈都能得到反馈，所以这个产品，“获得良好反馈的用户比例”是极高的。
　　微信的聊天、附近的人、摇一摇、飘流瓶，所有这些产品都有深深的去中心化烙印，把每个人个体用户通过某种方式分隔开，每个人的辐射范围都是相对平等的，所以理论上每个人都能得到关注和反馈。
　　
　　instagram：
　　谈社交，必谈ins的发展史。
　　这个平台是具备了开放单向关注关系和真实好友关系双重特征的，在不同发展时期有不同的社交特征，最早期的instagram，在08年09年左右，facebook开放平台最优秀的产品就是instagram，早期的instagram社交关系全来自facebook，所以早期的ins就像微信朋友圈一样，是去中心化的产品，在移动社交方面补充了facebook的不足。
　　所以后来facebook高价买下了ins。
　　现在的ins有朋友关系的导入，也有开放的中心化内容可以消费，生命力极强，之所以这么强，主要还是因为facebook的好友关系导入，解决了“获得良好反馈用户比例相对可观”的问题。
　　如果没有facebook，ins顶多就是一个兴趣类小清新网站，参考一直没有好友关系的flickr、tumblr，这是一类相对中心化的产品。
　　
　　得到：
　　虽然不是社交产品，也作为一个例子说一下，作为一个DAU百万级的APP，只有几十位老师在分享内容，这十几位老师得到的反馈率是100，而且反馈情况极好，得到高质量的粉丝反馈还得到了金钱上的激励。
　　接下来就如何提高“获得良好反馈的用户比例”，举一些例子：
　　1。首选需要关注这个数据，可以有专人跟进这个数据变化，为这个数据的提升想方设法。
　　2。类似LOFTER、微博这样的产品，他们需要做的是关注“没有获得良好反馈的用户”，尽可能地把流量分一定量给这些人，让金字塔变得越来越多，越来越平，培养越来越多人中心，让中心化变得不是很明显，毕竟是单向关注关系，能做到达人越来越多就行了，而不是人人都是达人。因为流量是有限的，一个平台能照顾的达人也有限，除了关注反馈率外，还需要关注反馈质量。
　　不过分流能带来一定的好处，有更多的达人在上面活跃，也代表平台的整体流量有机会增长，作为内容社交产品，内容量和内容质量都很重要。
　　不过分流情况需要特别关注，一旦分流太厉害，反馈质量下降到一定程度，用户就会离开这个平台，从数据上看，这是冷酷无情的，也是正常的。
　　所以，都在说内容分发，但如何分发更合理，可以以“获得反馈的用户比例”的数据去做流量分发，观察平台活度的变化。
　　3。像instagram、facebook、陌陌、微信朋友圈这样的产品，用地理位置范围、好友关系，把用户控制在一定范围内，代表每个个体的内容和互动都是在一定范围内的，所以每个人得到的关注不会像微博一样大，但也不至于出现大比例的0人关注用户。这类产品应该作为思考学习的对像：为什么把人的信息分发范围控制一下，这样的产品模型能获得更大的成功？
　　为什么强调“良好”？我认为“良好”反馈相对的，对比同一时期，如果用户付出同样的成本在不同平台发布内容，假设用户在其他平台获得更好的反馈，用户就不怎么重视你这个平台了。
　　但是因为平台大，人也多，旧平台的流量分发能力长期发展下来会有瓶颈。比如平台小时内容分发靠人肉推荐可以解决，内容大到一定量时，就需要依靠机器算法，机器算法和人肉相结合，机器负责显性内容数据，即有互动过被机器算法认出来的数据，而一些无从下手的新数据还是需要人肉扶持一下（如果你玩过头条大概知道，你不趁点关键字是不行的）；但平台再大也总有瓶颈的一天，100万的人流量照顾不了100万用户，可能只能照顾几万、甚至更少的几千个的发布用户，这样每个人才能分到点良好反馈。
　　新的用户总要寻找新的平台发展，也就是总有一些照顾不到的新生优质用户等着你去照顾，这是机会点，也是难点，因旧平台在功能层及用户认知层，还有内容消费者层面，已经占领了绝大优势，同样的做法再做一次肯定不行。
　　以上，如果你也在做社交产品，可以关注一下这项数据，思考一下这个数据是否合理，以及如何提升这个数据。