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激发新用户使用SNS网络应用的一般方法

mxwu的互联网狂想 2010-04-22 18:22:21 浏览 2,461 次

本文翻译、修改自 http://cameronmarlow.com/sites/default/files/burke-2009-feed.pdf 。此篇论文发表于2009年4月,其中有两位作者是来自Facebook,虽然他们不是直接的产品设计人员,却对产品设计提出有理有据的建议,成为产品设计人员的重要参考。我们也由此可以从文章中一窥Facebook的产品设计思路。

1、引言

SNS的用户粘性体现在它的用户分享的内容。因此,SNS的设计者一直在寻找一些方法通过让用户分享更多内容来提升用户体验。然而,用户在SNS中UGC(即Users Generate Content,用户生成内容)的动机并没有被深刻的理解。这一点对那些可能没有认识到UGC的价值的新用户尤为明显。

SNS依赖于用户的 UGC来产生价值,所以,SNS的设计者们建立的很多新特性的目标是增加用户UGC的数量。其中一个特性就是Content Feed,它包含了一个用户或者一些用户的信息,并且让其他用户可以访问这些信息。这些Feed可以增加用户的UGC率,无论是增加用户对产品理解的 Feed,还是使用这些产品的意义,鼓励用户UGC去吸引其他用户的注意力,或者是把这些影响结合起来。

这篇文章分析了在SNS中初始用户行为和内容产生之间的关系。通过大约140,000个在2008年3月加入Facebook的用户,我们分析了新用户最初的内容和他们的朋友网络,并用这些数据评估朋友的行为、反馈和听众数量的影响。

2、在社会化媒体里激发UGC

以前大家对在线交流的理解着重于两类社会化系统:信息共享空间(information commons)――用户一起贡献产生少量共享的信息,和讨论组(discuss group)――用户在一个指定的主题下交换信息。在这两种环境之下,内容贡献可以用几个抽象的元素间相互交流来描述:参与的人(people)内容(content)――他们UGC出来的信息,反馈(feedback),和关注度(distribution)―― 用户发现和消费内容的方法。

社会化媒体环境的成功依赖于正确的平衡这些元素。对信息共享空间,如开源软件,Wikipedia和 MovieLens。一个大型的产品必须首先有一组初始信息,然后,任何人都可以参与,并且改进这个产品。而对于讨论组,成功的社区依赖于激发每个人参与的热情。

对于社会化网络,整个系统的成功与否关键在于任何一个用户的朋友们UGC的数量,换句话说,就是能否有大量用户参与。同时,用户间的交流受限于系统的隐私保护。其他用户能否访问特定内容受限于内容产生者的隐私设置,这就是说,用户大部分情况只能看见他们熟知的人产生的UGC。因为交流的结构和社会关系的种类和有如此大的变化,我们认为,那些在传统网络中刺激用户参与的方法并不能很好的应用在SNS环境中。

在更高的层次上,我们用户的参与方式划分为3种:用户发现其他用户的行为(社会化学习),其他用户与新用户交流产生的结果(反馈),用户在参与过程中发表一些一般意义上的内容(关注度)。在这里,我们先快速的了解一下这些新概念。

2.1 社会化学习

站在用户的角度,SNS就是由朋友和朋友的UGC组成。因此,一个可能对新用户的行为的影响就是他的朋友们的行为。社会学习理论说的是,人们通过观察其他人的行为,可以在不需要激励的情况下,很快学会他们所观察的人的行为。

社会化学习理论定义了学习的4个步骤:注意力,用户不能在观察中分心;记忆力,用户需要记住这些行为;行动力,用户可以自己完成行为;动机,一种让我们复制记住的行为的力量。SNS包含了实现社会化学习所需要的设计,这些设计可以使用户浏览朋友们的行动,并在以后回忆起这些行动,最后,甚至联系到做这些行动的具体工具并使用它们。

Bandura强调了通过观察他人行动的结果来学习(如,新用户A观察到用户B对用户C的照片发表了评论)。因为其中一些动力来自于SNS之外,或者说不能完全对用户可见,所以第一步是观察新用户对他朋友们的UGC产生的第一印象,检查新用户是否会模仿他朋友的行为。

猜想1.社会化学习:如果新用户的朋友们产生更多的UGC,则新用户也会产生更多的UGC。

社会化学习不仅仅是用户观察朋友的行为并且模仿这样的单独行动,还有一种情况是新用户被朋友点名。如,一个朋友可能会在一张照片里Tag新用户,和新用户在线聊天,或者在 status update里提及新用户。无论那种情况,朋友会直接在UGC中提及新用户,而新用户也会很可能注意到这些UGC,并且理解参与UGC的价值。这是一个对长期激发用户UGC的动力。这些点名的动作,会强调新用户和他朋友之间的联系。总之,我们期望那些被朋友们点名的用户会更喜欢UGC。

猜想2.点名:被点名的新用户会产生更多的UGC。

2.2 反馈

对于一个新用户,其他用户对他的反馈可以导致互惠的行动。互惠理论、强化理论和用户需求都认为其他用户的反馈会对新用户产生长期的激励。反馈不同于社会化学习,有一点类似点名,不过,反馈需要新用户首先发布一些内容,而点名不需要新用户做任何动作。

通过研究新闻组,一个新用户发布的第一个信息的回复可以显著的激励新用户继续 UGC。然而,长度、语调、内容和个人观点却没能找到足够的证据证明能够对用户产生长期的激励。在Slashdot上的新用户的第一个评论得到了很高的评分,那么这会极大激励新用户发布第二条评论,同时,如果评论被回复,他们也会很快的回复。

因此,我们期望SNS这样一个社会化环境里的反馈能够提高新用户的参与度。

猜想3.反馈:新用户从他们产生的信息中得到越多的反馈,他们就会越多的UGC。

2.3 关注度

在其他在线环境中已经证明,声誉是一个参与的一般动机。以开源软件为例,声誉和成就被证明是一个主要的长期参与激励。同样的,blogger们证明了他们创作的主要动力是获得声誉。在这两种情况中,作者都十分关注作品的关注度,这是一个特别、重要、独立的反馈。

因此,我们需要考虑,由拥有广大读者所带来的激励。关注度也会受到其他SNS之外的反馈影响(例如,一次面对面的谈话,email等)。

猜想4.关注度:如果新用户初始发布的内容获得了很高的关注度,那么他会继续发布更多的内容。

3. 证明

为了证明这4个猜想,我们随机抽取了在2008年3月注册Facebook的254,603名用户。这些用户中有24%来自于非美国的其他国家。我们跟踪这些用户头2周的行为,然后用我们的模型去预测他们接下来的行为。去除掉马甲和那些注册后从未登录过的账户,还剩下140,292名有效账户。除此之外,我们还挑选了7名大量使用Facebook超过8个月用户做了一个面对面的访谈。我们并没有直接询问他们UGC的动机,只是泛泛的谈了一下他们朋友们的行为,以及他们对此的接受度和隐私方面的考虑。

测量

译者注:此段略掉了具体的数据搜集和数学建模。原作者在这里针对照片这个应用,搜集了用户的资料和行为方面的相关数据,并且做了一些数学处理。我简化的结论和讨论,有兴趣的可以参考原文。让我们直接来看看结论。

4.结论

这里,我们把把用户分为两类:

  • 类型1.前2周没有上传过照片的用户。
  • 类型2.前2周上传过照片的用户。

因为类型1的用户无法统计其猜想3和猜想4。然后研究他们接下来3-15周的行为。

猜想1 朋友的照片出现在NewFeed里 +6.1 % (类型1 +2.2%,类型2 +10.7%)
猜想2 被朋友Tag +2.1 % (类型1  +7.2%,类型2 -3.6%)
猜想3 照片得到了评论 +6.2%
猜想4 照片获得朋友们的浏览 +2.6%

这个数据表示,

  • 每当朋友的照片出现在NeeFeed的数量增加100%,用户上传照片增加6.1%。
  • 用户被朋友Tag,则增加2.1%。
  • 用户的照片得到评论,增加6.2%。
  • 用户的照片浏览人数增加100%,用户上传照片增加2.6%。

从数据看猜想1、3、4得到了证明,猜想2得到了部分证明。

其中的一个问题需要我们关注,那就是在猜想2中,为什么类型2的用户被朋友Tag之后,反而上传照片下降了3.6%。从我们另外几个面对面交流的用户得到了一些启发:

“我不喜欢被人Tag我,感觉这种行为某种程度上侵犯了我的隐私。”(一个中年妇女)

看来,对于猜想3 反馈,因为反馈有正面反馈和负面反馈两种,如果是正面反馈(“你的照片棒极了”),用户通常会更加积极,而反面的反馈会让用户沮丧。这点SNS网络中和其他的匿名网络有所不同,SNS网络中的好友很可能是现实中的朋友影响较大,匿名网络则大可不搭理他们――反正他们也是不相干的人。

这些结论给SNS的设计者们一些建议。设计一些能帮助用户学习,点名,反馈和发布内容的元素可以增加新用户的参与度和用户黏性,甚至提高整个产品的用户体验。

我们找到的最可靠的猜想是社会化学习。用户更多的看到朋友们上传照片就会更多的自己也上传照片,这说明给用户展示更多朋友们产生的内容可以促使用户自己也贡献,并且会更好的理解如何使用网站,无论实在技术方面还是社会交流方面。

设计者还需要考虑到不同类型的用户。对于那些活跃用户,提高其他用户对他们的评论率,增加他们的好友可以显著的提高他们的UGC。而对于那些相对不活跃的用户,需要鼓励他朋友更加关注他,无论是点名还是直接发送短消息。

建议继续学习

  1. sns视觉设计分享 (阅读 9,364)
  2. 用Mysql来搭建可扩展的SNS网站 (阅读 4,403)
  3. SNS死在中国 (阅读 3,603)
  4. 移动互联网时代谁主沉浮 (阅读 3,544)
  5. SNS背后的科学(1)从六度分隔到无尺度网络 (阅读 3,404)
  6. SNS背后的科学 (2) ―― 割裂的Web和割裂的Twitter (阅读 3,302)
  7. SNS背后的科学(4)―― 信息的传播 (阅读 3,242)
  8. 门户、论坛、博客、SNS,网站模式的辨析 (阅读 3,143)
  9. 支撑起SNS的六度分隔理论和150法则 (阅读 2,981)
  10. 说说新浪微博的SNS化 (阅读 2,786)