没数据积累和用户画像，我是这么做头条产品的。。

　　本文作者从0到1规划头条产品，在此想把自己的实操经验分享出来，值得一阅。
　　本来默默划船，在交流会上谈个性化推荐都不惹人注意的今日头条，毫无置疑现在已经被整个BAT围剿，内容领域的企业不自觉把今日头条当做竞争对手，非内容领域的互联网公司也都想来分一杯内容的羹，一夜间，互联网遍地都是feed流，不谈内容推荐算法都不好意思上桌了。
　　笔者近期有幸从0到1规划头条产品，想把自己的实操经验分享出来，如果对感兴趣的朋友有帮助自然开心，更希望得到业界大佬的批评和指正，毕竟一个人摸索前进，还是很危险的。
　　1。明确定位
　　经常使用阅读产品很大的感受是大平台很容易出现资讯没深度，垂直的内容资讯只在某几个如科技，互联网等几个领域做的还不错，我当时的设想是有没有可能做行业内深度资讯，尤其是一开始切入那些并未互联网化过深的行业，通过一个行业的试点，形成行业头条，在沉淀优质行业知识的同时，以最低成本去复制到其他行业。
　　思考了挺久之后开始和老板汇报了，省去10000字具体说服过程，最终同意了，因为团队某公司与一个传统行业A有交集，所以一开始的切入行业就是行业A了，下面开始具体执行了，看着一共10多个技术人员，我陷入了深思
　　劣势简直不要太明显：
　　没有数据积累；
　　没有用户画像；
　　团队没人从事过行业A。
　　我要开始作死地做头条产品了
　　2。头条产品整体设计
　　我开始从三个层面去搭建产品，底层类型标签层，中层数据抓取分析层，顶层业务应用层。
　　底层类型标签层
　　底层根据具体行业进行梳理，本来这个过程应该产品和具体行业从业人员配合梳理，但是碍于资源有限，那就我来吧，肯定不足够详尽，但是一开始可以先跑起来。
　　底层类型标签层分为类型和标签，类型有层级性，数据库预留到7级，实际梳理到3级就差不多了，如行业A，A公司是一个一级类型，A行业制造公司是二级分类，具体制造公司名称是3级类型，每个类型独立建表，每个表里关联海量标签到类型上，如行业A技术这个类型里我们找到行业A技术术语词典，删选后就作为标签关联到A技术这个类型下面，类型数最后梳理了600多，标签数量有10万多，数据库预留状态位，可以视情况进行启用关闭。
　　中层数据抓取分析层
　　数据抓取分析层分为爬虫部署，内容来源处理，数据归类。
　　1、爬虫部署
　　我以一个技术外行的角度把爬虫分为两类，一类是不定向爬虫，都是一个个单独网站，这种技术消耗较大，需挨个处理，如各个A行业公司的官网新闻中心和行业A平台网站，需单独处理，另一类定向爬虫，主要是有搜索功能的大资讯平台，如今日头条等，代码可复用，写好之后我直接建了一张表，专门放搜索爬虫的关键词，一堆关键词一套代码就可以实现，输入进去就把含有这些关键词的新闻抓取出来了，现在这张表关键词也有700多了，爬取来的内容量实在太大，建议用mongedb处理。
　　2、内容来源处理
　　数据过来后先进行来源梳理，划分优质来源和垃圾来源，提升优质来源内容的权重，优质来源主要是各公司官网，垃圾来源是指对具体行业而言，大量无意义的内容来自同一个来源，那么将他认定为垃圾来源，比如一个叫xx说车的来源在建筑行业被认定为垃圾来源，但是将来复制到汽车这个领域的时候，就不再是垃圾来源了，垃圾来源是一个长期的活，现在大概700多了，大部分垃圾来源是今日头条的头条号。
　　3、数据归类
　　过滤完垃圾源之后，就开始数据归类了，本质上是将新闻内容归到我们建立的一个个类型上，因为做行业资讯，希望一开始数据准度较高，我当时想了两种方案，第一种是将类型根据自己关联的海量标签按权重建立一个个模型，所有抓取来的文章做全文的分词处理，大量文章统计词频，每篇文章所有分词就有一个总的频率值，和类型模型比对，取相关性较高的，另一种就是把类型下面所属的标签和所有筛选过垃圾源的文章比对，含有标签的文章归到所属类型下面，含有同一类型标签越多，说明该文章相关性越高，为了快速上线就用第二种方案，但是相对，精度就差了一些，当然随着人工的介入，筛出一系列垃圾源，类型和标签维护工作的持续，内容准度好了一些。
　　顶层业务应用层
　　业务展现层主要是梳理目标用户感兴趣的关键词，将这些关键词关联到类型标签层的类型，这样，用户订阅关键词之后就可以看到这个关键词所属的内容，前台现在以及上线2个产品，一个订阅平台，行业头条，与之配套的是后台管理中心。
　　1、订阅平台
　　订阅平台半封闭，面向行业A企业用户和行业A自媒体从业者，释放出他们感兴趣的关键词，内容准度更高，企业用户订阅关键词，可以看到相关的资讯，看到平台具有的能力后，有欲望定制更多关键词，后台审核后继续部署爬虫，推送数据给用户，同时记录用户的所有行为数据。
　　2、行业头条
　　行业头条完全开放，面向准行业从业者以及泛行业爱好者，释放出更多关键词，但是较订阅平台，内容质量稍差，但是目标用户较广，所以寄希望记录用户的所有行为数据（如评论，阅读量，换一批事件，关注关键词等），得到用户反馈，建立用户画像，以达到根据不同用户画像推荐关键词的效果，为真正的推荐做准备。
　　3、后台管理中心
　　含有新闻管理，来源管理（优质来源，垃圾来源），类型标签管理，用户行为管理，推送管理，关键词审核排期管理，评论搜索管理等，具体就不再详述了，有机会再详细介绍，简单的把产品框架梳理了一张图，和上面的论述结合起来，可能更方便理解。
　　（注：侵权必究）
　　3。致同行
　　不要动不动就要再造个今日头条，如果你的体验和算法做不到比他强百分之五十以上，正面硬刚基本没戏，找准自己的切入点，认清自己的优势；
　　内容推荐从来都很危险，如果用户不需要的时候推荐，除非做到让用户惊喜，否则就是减分，用户一定要用的产品，用户只能忍着，可有可无的产品，极有可能被用户卸载，这点做公众号的朋友肯定深有感触，每次推送内容都怕掉粉。。
　　因为对搜索一直比较有兴趣，所以简单阐述一下自己对输入法产品想做内容的建议吧。
　　用户有自己了解资讯的需求：
　　主动获取：RSS抓取（google订阅），关注订阅（即刻）
　　被动获取：平台推荐（传统门户，新闻网站），垂直类媒体资讯（36K，虎嗅等，最近冯大辉的readhub），个性化推荐（头条，一点资讯）
　　这一类需求竞争极其大，还有一类是基于特定场景下，对资讯的了解诉求。
　　比如找工作时，想了解某家公司；吃饭时，想了解附近餐馆的情况。
　　这一类诉求特别长尾，目前多是怎么被满足的呢？
　　主动搜索，到百度，知乎等平台搜索，但得到想要的资讯路径很长，比如你和朋友吃饭，你想知道附近有哪些好馆子，搜到的代价就就极高这种场景大量发生在哪里？聊天和查询的时候！这正是我觉得输入法切入资讯的机会，具体来讲：
　　当和别人聊天说要跳槽，谈的某家公司，输入法输入时有个提示（如颜色变化等）能方便的推送公司的最新资讯；
　　聊天约饭，方便推送出附近饭馆和评价；
　　和男朋友说要买赵丽颖同款，男朋友能方便看到这些商品的资讯；
　　这些诉求的背后数据，词汇出现的频率，输入法公司应该有足够的积累，大可根据词频做内容准备，当用户在输入东西的时候，给用户一个意外的惊喜，来达到资讯推荐的目的，希望有从事输入法这块的朋友能给予指导吧。