dontbesilent
7小时前
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8小时前
在算法时代,研究人群定位、目标人群、用户画像是一个非常离谱的事情 所谓的人群,即“以群把人分”,其实指的是一个静态的统计学特征 比如全北京市区的年龄 30 岁的硕士学历的女性 分了这么一个人群,然后呢,你觉得她们有相同的需求吗?会买相同的产品吗 你把大家放一块,很可能会有人打起来,互相认为对方是 sb 你随便挑出来俩人,打开她们各自手机里的抖音app,你会发现她们刷的内容完全不同 用这样所谓的远古时代的人群定位,你指望她们能买你的产品吗 哪怕同样是两个18岁的,在北京长大的,同样在北京大学上学的同宿舍的舍友,打开抖音刷到的东西也不一样 因为算法压根儿就不是按照这种统计学特征去分发内容的 这是不懂算法的人幻想出来的人群分类 买我产品的人里面,据我所知最小的是16岁,最大的是 62 岁 这两个人之间的共同点是,他们在刷到我视频的时候,体内产生了相似的生化反应 你要给这两个人一人抽一管血去化验,然后做统计分类吗? 难道我们要给所有的抖音用户抽血化验? 商业角度看,这个世界上只有两群人,一群是买了你产品的人,一群是没有买你产品的人,仅此而已 可即便是这样的分类,依然错得离谱 有人买你的产品买了7次,有人买你的产品买了8次。对于你的业务而言,这两类人是完全不同的 不要把这个精彩有趣的商业世界囫囵吞枣
dontbesilent
13小时前
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13小时前
「目标人群、用户画像、内容定位、用户需求」这几个词被大规模误用了,在此重新书写定义 目标人群是指: 在抖音、小红书等内容平台上产生了特定交互行为(如搜索、停留、点赞、收藏、完播等),这些行为数据被平台编码为高维向量后,通过算法与我的内容向量进行语义匹配和兴趣图谱映射,最终被推送触达到我的内容,并在观看后产生购买意愿或转化行为的动态人群集合。 用户画像是指: 平台通过持续追踪用户在内容生态中的全部交互行为(浏览、搜索、点击、停留、跳出、互动、消费等),将这些行为序列编码为多维向量特征,结合时间衰减权重和场景上下文,动态构建出的一个反映用户当前兴趣偏好、内容消费习惯、决策倾向和转化潜力的实时数据模型,该模型用于驱动算法进行内容匹配、推荐排序和流量分发决策。 内容定位是指: 创作者通过持续生产某一类型、风格、主题的内容,让平台算法逐步识别并固化该账号的内容向量特征,从而在推荐分发时能够稳定匹配到对此类内容有消费习惯的用户群体,而非创作者单方面决定「我要做给谁看」,本质是通过内容一致性让算法完成账号标签的建立和人群匹配的优化。 用户需求是指: 用户在平台上通过一系列交互行为(搜索关键词、反复观看某类内容、高频互动特定话题)所暴露出的真实内容消费偏好和潜在购买意图,而非市场调研或用户访谈中用户自我描述的需求,其真实性由行为数据验证而非口头表达验证,算法通过捕捉这些行为信号来判断和满足需求。