后端产品学习笔记20220322

　　除了业务本身，后端产品经理还要了解业务背后的产业链条、行业文化、业务习惯、市场动态、社会影响等。后端产品经理在实现产品需求时，要始终围绕业务闭环，聚焦后端产品对整体业务发展的赋能作用
　　用户最满意的打开页面时间在2秒以内。如果用户等待了12秒以上，网页还没有载入，那么99%的用户会关闭这个网页。Google曾经做过一个实验，当页面显示10条搜索结果时，其页面载入时间为0.4秒，当页面显示30条搜索结果时，其页面载入时间为0.9秒。当Google采用后面一个方案时，其流量和收入均减少了20%。这就是为什么在许多电商的后台管理系统中，默认加载数据条数是10条
　　第三范式：即直接性，数据表的每一列都要和主键直接相关，而不能间接相关。第三范式（3NF）要求数据表中不能存在＂非主键列 A 依赖于非主键列 B，而非主键列 B 依赖于主键＂的情况。比如，有一个＂爸爸信息表＂，里面的属性有：爸爸、儿子、女儿、女儿的小熊、女儿的气球，这就不符合第三范式，因为＂爸爸＂与＂女儿的小熊＂＂女儿的气球＂都不是直接的相关。在这种情况下，需要将其改成两个表。其一是＂爸爸信息表＂，包含属性：爸爸、儿子、女儿；其二是＂女儿信息表＂，包含属性：女儿、女儿的小熊、女儿的气球。
　　常见的非关系型数据库有MongoDB、HBase等，它们以键值对（key-value）的形式存储，是类似JSON的格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
　　索引有助于提高查询速度，但不是越多越好，原因如下。第一，创建和维护索引需要开发人员写代码，其耗费的时间随着数据量的增加而增加。第二，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要进行动态的维护，这样就增加了维护的成本。第三，索引需要占用物理存储空间。因此，一个数据表的索引不宜过多，建议最多5个。索引不可能满足所有的场景，但是可以满足绝大部分的场景。
　　初始推荐
　　抖音给每一个作品都提供了一个流量池 ，无论你是大号还是小号、作品质量如何。你之后的传播效果，就取决于你的作品在这个流量池里的表现如何。因此，我们要珍惜这个流量池，想办法让我们的作品在这个流量池中有突出的表现。
　　③ 叠加推荐
　　当平台将我们的作品分发给初始流量，平台会根据初始流量的反馈来判断我们的内容是否受欢迎，如果受欢迎平台会将我们的作品分发给更多流量，反之就不会再给我们分发流量。
　　第一次推荐根据账号的权重不同大概会给  200—500 的流量 ，如果被推荐的作品以上数据反馈较好（ 有百分之 10 的点赞和几条评论以及 60% 完播率等 ）平台就会判定我们的内容是比较受欢迎的，便会给第二次推荐。
　　第二次大概会推荐  1000—5000 左右的流量 ；第二次推荐的反馈较好平台将推荐第三次，第三次就是 上万或者几十万的流量 ，一直以此类推。
　　要是反馈依然较好平台就会以大数据算法结合人工审核的机制，衡量你的内容可不可以上热门。
　　一般一个视频发布 1 个小时内，视频播放量达到 5000 以上，并且点赞数高于 100，评论数高于 10 基本上就会给下一级推荐了 。
　　像那些百万级、千万级播放的视频，是经过了无数的流量池才达到爆款的效果，一般来说， 流量池推荐的周期在24小时-7天 。
　　① 抖音一万浏览量的比例是多少？
　　答：正常的是 10:1，低于 10：1 说明你的内容不垂直或者内容质量不够吸引力，高于说明没有问题，保持就好。
　　② 播放量达到多少才算正常？
　　答：前期一般播放量高于 500 都是正常的，低于 500 属于低权重号，高于 1000 属于待推荐号，高于一万就是优质号了。
　　③ 播放量达到多少才能上热门？
　　答：热门分为大热门和小热门，一般 10 万以上算小热门，高于 100 万就是大热门了。
　　④ 视频发第二遍会更火吗？
　　答：不一定，两遍内容一模一样的，能火的概率微乎其微，大部分是依旧持平，怎么发第二遍才会火呢？可以通过优化标题文案标题，更换更吸睛的封面图，视频内容重新剪辑优化，让第二遍发出去的视频有概率火起来。
　　⑤ 发视频加定位，是否对推荐有帮助？
　　答：如果你的内容带有地方属性，比如：方言、地域、标志性建筑、标题描述等，可以加定位，可以增加被推荐权重，但是如果你的内容过度垂直或者风格统一，整体内容跟定位没半毛钱关系，就不用加了，为什么不加？
　　抖音的推荐是结合账号的标签和地理位置给第一波推荐的 ，就像＂多余和毛毛姐＂他的粉丝群体里有 50%以上都是贵州本地的人群，这就保证了第一波推荐，得到一波爆发，总之要结合账号定位和属性决定。