Chap2 作业

Task:调研豆瓣读书的书籍详情页中,「喜欢这本书的人也喜欢」这个推荐模块的效果。

目录:

注:下述表格内容需在科学上网模式下才可正常查看。

明确需求理想态

该推荐模块理想态

从公司整体业务链条来分析,该推荐模块理想态为:

  1. 用户通过该推荐模块能发现更多自己喜欢的书——进入图书详情页,并点击想读加入购书单加入豆列,最好点击购买链接
  2. 且如果豆瓣有该书电子版,优先引导到豆瓣电子版(豆瓣阅读)购买页。 # 创业这么多年,用户再多,能带来现金流才是王道啊。

用户需求分析及推荐策略猜想

用户想发现更多自己喜欢的书,通常有以下场景:

  • 想主题阅读:比如要解决某个问题,或有某些阅读偏好或习惯。这类诉求可通过同关键词推荐、同豆列推荐、同类用户(标记了想读此书,或给此书四星及以上评价)关联行为推荐、同类作者推荐、豆瓣评分等,计算出「喜欢度」指标 Top10 。
  • 想系统了解某位作者的思想,跟「人」读书:比如想读透芒格、司马贺等。这类诉求可通过作者名字直接定位其相关著作,故同作者推荐在推荐策略中权重较低即可;但若要深入了解某人思想,肯定少不了了解他人对该思想的评价,故依然需要上述主题阅读的推荐策略。

综合同关键词推荐、同豆列推荐、同类用户(标记了想读此书,或给此书四星及以上评价)关联行为推荐、同类作者推荐、豆瓣评分、同作者著作维度等,计算出「喜欢度」指标 Top10 后,又考虑到上述理想状态 2 的要求,再匹配豆瓣已有电子书目,将有电子版的图书排序适当提前。

抽样分析

样本选取

抽样情况概览

抽样统计数据见豆瓣图书推荐模块分析 - Google 表格

发现主要有以下问题:

从表中可以看出的

phenomenon 1:

  • 现象:不少没有评分的图书,也会出现在推荐列表中,比如 case1《会读才会写》 case2《研究生完全求生手册》的推荐
  • 分析及建议
    • 看来在推荐规则中图书评分权重不高,或没有评分也能纳入推荐。
    • 也好,要不容易有马太效应——有些小众好书读的人少,如果一直没有评分无法被推荐,那读的人更少更难被推荐了。

phenomenon 2:

  • 现象:推荐图书最低分是 7.2
  • 分析及建议
    • 7.2 在豆瓣图书评分中算是不太好的图书了吧,出现在推荐列表中,说明推荐规则里可能没有过滤评分较低的书籍。
    • 为了给用户推荐更优质的图书,建议在推荐规则中加入图书评分限制:比如豆瓣图书评分在标准四区间往左的,不纳入推荐列表。

phenomenon 3:

  • 现象:会出现一些无推荐导向的标签,比如 值得一读、一定很精彩 等。
  • 分析及建议
    • 推荐规则里没有设置过滤机制过滤用户自建的标签。
    • 无明确导向的标签会干扰推荐结果匹配度,建议在推荐规则里人工去除这类标签。

phenomenon 4:

  • 现象:case4《三生有幸》 case5《给孩子的未来脑计划》 ,这俩图书的推荐图书,其实以其主题或关键词,还有很多更适合的图书。现在推荐的这些,则和不少特定群体在豆瓣上的行为有关——这两本书都刚上市不到半年,推荐图书大部分是开智社群成员在读的图书,和关键词没多大关系。而当当、亚马逊等购物平台推荐,对《三生有幸》的推荐更集中在积极心理学,对《给孩子的未来脑计划》的推荐集中在育儿类图书,这更契合大众口味。
  • 分析及建议
    • 同类用户关联行为推荐权重过大,甚至大过了关键词推荐。
    • 建议设定同类用户关联行为推荐权重上限,以便给更多用户带来更好的体验。毕竟特定社群人数有限,而大众和社群的口味不一定相同。

抽样过程中观察到的

phenomenon 5:

  • 现象:
    • 豆瓣图书推荐模块有 2 个:「喜欢读"XXX"的人也喜欢的电子书 」、「喜欢读"XXX"的人也喜欢」,且前者排在后者上方
    • 有合适的书且豆瓣有电子书,会优先出现在 「喜欢这本书的人也喜欢的电子书」 推荐模块。有时候电子书没有收录合适的图书,则会推荐一些无关的,当然也有时候则没推荐。
  • 分析及建议
    • 前文推测的 理想态 2 合理。
    • 但这样容易给用户造成困扰影响用户体验,建议将电子书和实体书推荐模块合并,增加有电子书的图书的权重,并在呈现时特殊标注,吸引用户注意。

phenomenon 6:

  • 现象:中文书下很少推荐同一主题的英文书。比如《会读才会写》和《研究生完全求生手册》,关联豆列(社会科学研究方法学术方法与工具)里头推荐了很多相关的人会感兴趣的书,可能由于这些是英文书,都没出现在推荐列表里。
  • 分析及建议
    • 豆瓣可能觉得英文图书在国内受众不多,且豆瓣收录的英文书不多、很多都没有评分、标签,所以这些书被索引到的概率较低。
    • 但这容易引发恶性循环:那些喜欢读英文书的朋友发现这里很少推荐英文书,便不太愿意来这里查书、找书,使得这些书被收录、有标签、有评分、有评论的概率更低。
    • 所以,如果豆瓣想让站内英文书籍也更丰富,最好做些干预,比如自动抓取或 UGC 奖励增补更多英文图书标签。

phenomenon 7:

  • 现象:登录模式和浏览器隐身模式下图书推荐结果一模一样。
  • 分析及建议
    • 推荐策略和用户特征无关。
    • 如果希望能达到理想态 1 中的描述,那最好能在推荐规则中加入用户特征标签。比如发现某用户经常查/标记英文书,在推荐时可以增加英文书的推荐比例。

注:常规来说还应评估现行策略整体效果,但因本次抽样样本较小,且有意抽了一些有能看到问题的案例,样本统计结果难以代表全体情况,所以此项省略。

问题汇总&需求提炼

(若无法正常访问,可查看 https://workflowy.com/s/CO_N.7cB1AtAZ6P

行动计划

行动计划 - 豆瓣图书推荐模块分析 - Google 表格

自评

这回作业花了不少时间,中间还不时翻翻大伙儿怎么想的,加起来差不多 15 小时吧……

优点:

  • 不只考虑「实体书推荐模块」,发觉分为「电子书」推荐和「实体书」推荐,让用户很费解,便从豆瓣整个图书推荐的角度来提行动计划
  • 理想态指标定得还算合理
  • 能合理借助工具(Zotero | Your personal research assistant)减轻自己采集数据的体力活,当然如果会写脚本就更省心了

改进:

  • 完成作业的速度有较大提升空间,先拿出 MVP 再迭代嘛
  • 还不太明白如何评估问题影响面和预期可解决比例,目前作业里的判断大部分是主观臆测……如果能有时间做更多抽样、且能拿到后台的数据,对行动优先级的分析会更有底气置信度也高一些
  • 如果来得及给出一些改版示意图,能让他人更易理解

CHANGELOG

  • 180422 闪闪陆续增补修订,完成初稿
  • 180415 闪闪创建

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