题外话

前两天去面了一个数据PD岗，被对方公司数据组负责人问起“赋闲在家一直出去玩，为了这个职位有没有做什么准备”这个问题。
想起自己想着要突击一下sql之后立刻开始疯玩，浪到电脑都不想背，把要好好学习这码事忘到寮后科科，也没有数学/统计背景，实在不能称得上有任何准备，于是老老实实回答“没有”。
对方大概没想到我这么诚恳，为了缓和一下尴尬的气氛，于是开始闲扯产品观。

然而产品观这东西实在是相当私人且无法量化的，鉴于眼下比较好奇数据PD的工作内容，希望能尽快拿到一张门票一窥究竟，所以想在不惹怒面试官的情况下尽可能地博取好感。

好在面试官并非喜好“宏大叙事”，动辄抛出“你觉得产品经理应该具备什么能力”“什么样的产品能抓住用户的心”“如何挖掘用户需求”这般的问题，至少让我抓住主动权说说自己喜欢的产品。

微博已经是我每日打开率和占用时长最长的app，甚至远超微信和知乎以及掘金，很难定义我把这款产品看作什么，新闻客户端/匿名爆料中心/基于兴趣的开放社区，都有可能。自从timeline不再是单纯的自然时间倒叙后，每次微博进行重大调整都让人感到有趣骂娘，而作为日活极高的一款产品，在产品数据层面真的有很多可以聊的。

说出微博让你觉得有趣的三个功能以及理由，如果你是产品经理，如何从数据层面追踪并进行分析，并提出优化意见

限定版本的话，将从2015.9以来至今，官方客户端改版为基准进行筛选

1. 2016.7 部分微博头条文章出现了“关注博主并继续阅读”的阅读权限限制。如果不选择立即关注原文作者就无法查看该头条文章的全部内容

可以认为这个功能的上线是为了 提高用户对随机看到的新内容产出者的关注动作 。

数据PD可以通过以下几个关键锚点追踪该功能的表现：

    1. 内容生产者开通该功能前后，新发布文章一段时间后新关注者净增长数
    2. 通过头条文章内“关注并继续阅读”增加的用户与文章实际打开次数比率
    3. 新增关注者留存率
    4. 新增关注者取消关注周期
    5. 用户关闭功能比率

与此同时，可以思考一下用户需要更多粉丝的目的是什么。除了营销号非常强烈需要堆粉丝数来盈利之外，更多的普通内容生产者乐于见到的是自己影响力的扩大。“只红文章不红人”的情况大家都不想，但是对于很多挣扎于底层的PO主来说，这都算得上是幸福的烦恼了。

先要关注者，还是先传播自己的作品？有了关注者，就一定能保证传播吗?

拿上面的几项指标来说，2如果不理想，意味着可能永远失去了一部分愿意阅读并会成为粉丝的用户；3不理想，就意味着可以用来衡量粉丝质量的评论、转发、点赞等用户行为也不会令人满意。互动指标仍然是保证作者之后产出的内容能够收获持续的关注和扩散最大的保障。

“关注并继续阅读”确实对当下以及后续传播提供的助力有限，上述第4项提到取消关注周期值得产品重点关注，这意味着这只是被标题和少部分内容吸引的用户的短期行为存续时间，一没有给文章带来更多的曝光率，还消费了用户的耐心。这里我讲得草率了，因为并没有用户心理学的研究与学习 ，我只是凭自己的主观感受下结论。

我认可微博产品在阅读全文之前加入限制的动作，从我观察的角度来看，提高互动指标也可以作为一个切入点。

最简单的方法应该是将关注博主这个动作替换为转发文章，这将大大提高文章的曝光率，不论是用户自己的时间线，还是发现标签下的热门微博。

同样通过观察上述5个指标，还可以加入“后续微博转赞评数指数”，这种通过扩大曝光率获得的粉丝很大概率是真粉，即对PO主产出内容真正感兴趣并有一定容忍度的粉丝。

2. 2015.9 官方客户端倒序时间feed流消失，微博采用全新算法

这是大家讨论新浪微博时不可能回避的一个问题。

长达20个月的首页算法调整，始终无法在“拓展用户关注视野”和“信息噪声”间找到平衡。作为一个逐渐向新闻分发和自媒体付费平台转型的 原 兴趣社区（ 存疑 ） 。新浪微博在2015年前三季度面临了大量PO主外流和流量向营销号聚拢的困境。

作为一个产品经理，同时也是微博的深度用户，在2015 S4之前感受到的是社区活力的下降，爆炸性事件减少，微博对外辐射和传播价值观的能力骤减。

因此当“你可能感兴趣的人”以及“你的好友XXX点赞的微博”等出现在我的首页时间线上时，久未更新过的关注列表再次活跃起来。

在timeline大改后的几次迭代中， 标签词挖掘、 用户影响力判定、 关联 & 聚类 方法依次扮演了主角，甚至到现在前两个还经常影响我的首页。大量的未读微博丢失让我以为很多PO主永远离开了微博，有一段时间不得不严重依赖分组浏览功能，手动把之前没来得及划入分组的PO主处理好，我都开始怀疑这一切都是负责分组功能的PM的阴谋了。

作为基于兴趣的社交平台，用户其实不完全抗拒时间线上出现广告，哪怕是老中医专治不孕不育/看我的室友居然找到了个高富帅男友这样一看就不靠谱的。然而微博时间线现在全然疗效说话的态度可以看作是KPI至上的变种，feed流现在也绝对不是单一的“未读池”指导。未读池机制也许确实可以提高阅读优质内容的产品，但是对于更多以微博作为新闻接收平台的用户，timeline的打乱对于时效性信息的影响，应该是更大的产品损耗吧.

更多依赖微博时效性功能的用户已经转投了国际版或第三方应用如奇点或墨客。

很遗憾，我仍然只是一个普通的产品经理，没有过大型社交平台的运营经验，在时间线这样涉及面广、考量因素复杂的改动面前，实在没有什么话语权。但是时间线的改动却一直让我觉得兴味盎然，这说明什么，说明微博的产品团队一直超级进取啊，从来没有放弃尝试，就算被外界嘲笑没有腾讯产品团队精英，经常脑子一热就上了，从来不用自己产品（大家黑的重点），但是这种努力尝试保持用户体验和商业化平衡的尝试真的很动人.....

3. 头条文章阅读体验远超长微博/外站链接

2016年12月最后几天的一次更新，微博iOS客户端更改了原生长微博和头条文章的加载方式。不再采用顶部导航条加载全部文章后再显示内容的方式，而是以底部弹出悬浮层卡片部分加载即可开始阅读的交互，几乎感觉不到加载动作，从点击文章到开始阅读的过程非常之流畅。

改版之后的头条文章阅读体验已经远超外站链接或者普通长微博（含长微博图片和链接），这让我想起纯银V前两天在他的《微博涨粉指南》中提到的“头条文章涨粉快”这个方法

纯银的原文是

头条文章会按照关键字匹配，自动推荐给潜在读者，增加曝光量

这是从内容产出者角度出发的建议，那么相对地，对于潜在的读者，减少了在等待内容加载过程中的流失，特别是在众多内容平台不断分享它站链接时，这种体验上的差异会让读者更愿意阅读微博的头条文章，带来更多的转发和评论，好的内容更加容易传播，降低了损耗率。相比从其他内容社区分享自己的原创内容到微博上，作者会渐渐倾向使用头条文章来发布自己的文章。

优质的内容产出者对于平台的意义不言而喻，还记得很早之前新浪和腾讯的微博大战，我相信新浪除了官方运营组发起各种标签话题之外，原有的新浪博客作者的一键开通微博的导流也起到了非常大的作用。

举个🌰，曾经的护肤彩妆圈大神们基本在论坛衰落后，基本上全部转战新浪博客，早在新浪微博出现之前，已经营造了一个开放社区。

除了维护已签约的大V，提升头条文章权重的举动应该更加倾向吸引有潜力的新作者。让更多的用户在时间线上发现自己感兴趣的内容，多少也给人“现在加入仍然有机会红”的感觉。在微博的巨型流量面前，不知道有多少作者跃跃欲试。

我关注了几个比较高产的PO主，以科学家种太阳举例，开通付费订阅之后，日日的三个月订阅收入已达400,000，他的付费文章仍自己设置关键词和分类，单月198的定价不算低，仍然有大量follower转化为付费用户，功劳不喾为日日之前一年中写出了高质量、高传播的文章，除去日日本人的 谜之恶劣性格、 话题狗、 蹭热点 等特色外，我觉得日日对微博“涨粉工具”极其熟练的应用对其一年之内粉丝量爆炸增长真是功不可没（所以人家是年薪百万的产品经理啊喂）。

数据PD可以通过以下几个关键锚点追踪头条文章的表现

1. 热门头条文章内容关键词聚合特征
2. 被系统自动推荐的潜在用户/兴趣用户所占阅读数比率
3. 头条文章互动指标（转赞评数）与阅读量之比
4. 通过头条文章页面获得的粉丝数
5. 头条文章主标签在不同时段的阅读量分布

前两条与纯粹的内容曝光率有关，涉及到推荐算法，也和不同作者的个人能力相关，甚至账号本身基础不同带来规模效应会使头部内容生产者和中游/底层掠取的关注天壤之别，如何指导新用户采取合适的技巧主动扩大自己文章的传播率，也应该是PM从这两项指标中得到的信息。毕竟社区需要新鲜血液，要保证底层作者有正常的上升途径，一炮打响一夜爆红要看运气和天分，然而靠可复制的套路一步步获得关注和影响力才是长久之道。

第三、四项主要观察的是头条文章带来的粉丝质量，前文已经谈过这个的重要性。

第五项却是对更广大普通用户即内容消费者的追踪了，如何更精准投放目标人群，让内容生产者心甘情愿为“粉丝头条”“热门话题”等付费工具掏钱。毕竟付费推广的人那么多，每个用户的注意力却是有限的，不同群落的行为习惯也不同，合理分配推广时段和力度就显得那么重要了。

我如此喜爱头条文章的改动以及后续的可能性，唯一的希望就是把文章这个分类从PO主个人主页简介中再显眼些，现在博主个人文章分类和主持话题/点评等收在一起，甚至排在个人热门微博之下，显然暂时没有做成“作品集”的打算。甚至付费文章和免费文章的区分也不明显，也很难从一长串文章列表中找到固定的话题和系列。

作为颜粉被PO主的摄影照片或自拍吸引的粉丝可以单独点开相册一览无余，被PO主深刻的思想和动人的文字吸引的人却找不到可以快速视奸的入口，连微博问答都有“快捷入口”，就真的很气啊！

于是这是一篇虎头蛇尾最后掺杂了个人情绪的不靠谱数据PD体验文章

没谈数据本质，如何获取、清洗、分析，没有管理和业务的角度提出分析框架，也没有踏踏实实的方法论，对整个产品生命周期的理解可以说也是完全空白....连大家喜欢的可视化技巧和ML应用也一点没涉及。

这是一篇仅凭个人喜好胡乱猜测和感慨的文章。