社区搭建的框架:话题 标签 分类 知识树
2020-11-23 10:31:06 阅读(151) 评论(0)
为什么要考虑社区内容的组织形式?社区产品与社会产品最大的区别在于社区优先组织内容。例如,微博是一种典型的社交产品,以*关系为核心,先形成关系链,然后形成热门专栏超级主题等社区内容;社区产品首先以内容为维度聚集用户,如小红皮书,用户首先有美容购物分享聚集用户,知乎首先以知识问答为维度联系知识供需,然后逐步积累平台的*关系。从这个角度来看,内容是社区的基础,也是维护生产者和消费者的核心。因此,社区内容的组织形式是社区建设的骨架。本文将介绍四种社区组织形式:2。社区的四种内容组织形式。1.主题的第一个内容组织形式是主题,这是社区最大的武器,也是最常用的组织形式。主题之所以是利器,是因为它设置的灵活性。话题不会像分类那样太宽泛,粒度也不会像标签那样太细,也不需要像知识树那样系统,不容易改变。话题粒度可以粗也可以细,一个事件或一系列事件都可以设置为话题,为社区的运营提供了极大的便利。第二,主题提高了用户获取信息的效率。社区的核心是连接内容和人,主题是自然内容收集,可以帮助用户在第一时间获得他们想看到的系列内容。移动终端通常以被动推荐的方式获取信息,主题的设置可以帮助用户在捕获兴趣点后,通过主动点击轻松获取他们想看到的内容,主动和被动的结合,提高了信息获取的速度和效率。第三,主题有利于用户互动和内容的生成。比如豆瓣话题“哪首影视主题曲给你留下了深刻的印象?“说一个暴露你年龄的名词”本身就是通过互动提问来设置话题的,以便在社区中形成互动氛围。另一个例子是新草的话题“近年来在网上购物中踩到的坑”。双11前设置的话题引导用户制作内容,这本身就是促进社区内容的活动。第四,主题有利于内容的分发。抖音早期产品和微视觉在发现频道有各种主题,帮助产品在早期阶段以运营模式分发内容,补充推荐的不足,更有利于社区大V用户的培训。第五,话题有利于获取用户。在早期阶段,用户可以通过满足用户对一站式主题订阅和及时推送的需求来获得用户,这表明聚合更新的内容是订阅和粘性的,用户可以通过不断更新的主题来吸收用户。第六,主题很容易快速收集大量内容。热点事件发生后,微博通过话题设置迅速聚集了大量UGC内容,使庞大凌乱的UGC内容能够快速聚集,集中分发、消费和传播。主题的展示风格是否灵活,主要取决于服务产品的需求。例如,设置主题的初衷是加强用户互动,因此主题有利于设置为互动或问题,如“当前天空”或“书店值得去”。如果初衷是为了增强用户粘性,那么连续的主题就是必要的内容。比如“醒来世界发生了什么”或者Youtube每天最受欢迎的视频”,如果初衷是分发产品的初始内容,就要根据产品平台的调性设置相应的话题,比如抖音的手指舞。如果是为了快速聚集、消费和传播热门话题,就需要以热门事件为维度来制作话题。主题种类繁多,目的各不相同。但在一个平台上分发,需要提前规划话题类型,形成统一的风格。2.标签《即时引爆》的作者徐志斌提出了“三近一反”的概念,即地域近、兴趣近、年龄近,但性别反。具体说明:近区域:用户对1000米以内的信息最敏感。区域信息越近越好,越具体越好;例如,莫莫只允许用户在学校、办公楼、社区三个地方建立小组;学校网络的崛起是假期租车送同一列车的学生去火车站。兴趣:用户只*与自己相关的问题。这里的兴趣需要注意的是泛兴趣、娱乐、电影和阅读。这种泛化的兴趣不能引起用户的互动。兴趣的选择越相关越好,越接近越好。比如读同一本书,看同一部电影,喜欢同一个娱乐明星。年龄近:快手在5000万日活时,90后用户占87%,当然目前的数据显示是找不到的。对于产品早期需要培养的氛围,年龄*更重要的性别:性别在陌生人的社会互动中更重要;其他产品也可以从相反的概念中学习,如相反的社区角色(甲乙双方、积极观点、消极观点等)。角色或观点的对立会引起双方的讨论,加深互动。从建设社区三近一反的目的来看,最有利的利器就是标签。例如,小红书中的标签系统相当典型。在产品流程的设计上,拍照后的第一步就是引导用户添加标签。这个过程从产品开始到现在都没有改变,说明产品端对标签的引导很强。除了用户独立添加标签外,当同一品牌的商品笔记聚集时,机器还会自动识别相关标签。除了内容聚集的利器外,还有用户聚集的利器,即地理位置标签。许多产品会根据地理位置聚集用户,显示用户距离XX公里。然而,除了距离位置,小红树还会有特定位置的标签,比如哪家酒店和景点。标签越细,越有利于用户聚集。3.分类bilibili网站的内容分类系统分类维度更容易理解。内容形成一定的特征会形成各种类别,类别的建立必须是用户对该类别的共同认知。分类可以帮助用户快速接近他们想看的内容,并且有主动因素。4.知识树分类衍生一个,就是知识树。比如百度百科,知乎经常采用多层次的知识树系统。更重要的是,系统地梳理知识,类似于图书馆建立分类系统,学校建立各一级和二级学科。便于归档知识类型内容,有利于系统推荐知识。
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