运营必知「推荐」二三事

编辑导语：运营与推荐，仿佛是一个不可分割的共同体，只有运营没有推荐，运营效果会大打折扣；只有推荐，没有运营，推荐自然也是无法开展。所以，运营达人们在掌握各种运营技巧的同时，也应该对于推荐有所了解。这样才能齐头并进，达到理想的目标。

不想当「厨师」的「采购员」不是「好运营」，对于一个内容产品来说，运营的日常的工作中，特别是「内容运营」的同学会经常和推荐算法同学有很多工作上的配合。

运营同学像是一个餐馆的采购员，负责食材的采买，而推荐同学就像是厨师，结合用户所点的菜单（偏好）采用对应的食材做成用户大概率会喜欢的菜肴。

在这个链条里，运营同学在上游，如果引入的内容/创作者不够优质，就像采买的食材不够新鲜高质一样，推荐同学无论怎么努力都很难做出可口的菜肴。

同时还有另一个问题，即便运营同学采买了最好的食材，如果推荐同学做菜的方式有问题，后者没有最合理的使用食材，也没有最大限度发挥食材的价值，暴殄天物了。

因此对于运营同学来说，不仅做好自己的上游工作，还非常有必要知道推荐的相关工作，这样当做出的菜肴不够好吃时，我们才能及时发现是食材的问题，还是做的方法有问题？更快的进行下一步的调整。

一、必知一：内容是如何被推荐的？

对于运营同学来说，首先需要了解的是：内容是如何被推荐的？我们引入的创作者和他们的内容，是如何经过层层流程，决定是否被推荐，以及被给到多少流量的？

内容在进入系统后整体的处理流程，不同产品和不通过公司的处理是不太一样的，但是整体逻辑上基本相同，大模块的业务逻辑基本如下图。

如上图所示，当用户上传一条内容后，内容会首先经过安全审核的流程，安全审核主要是将一些违规，黄色暴力血腥的内容剔除掉，未过审的视频基本就永久屏蔽或者直接删除。

通过安全审核后，大部分内容社区会有原创审核，将一些重复上传或者搬运的内容过滤掉，原创审核大部分是依靠机器来审核的，未通过原创审核的就只会在用户自己的个人主页，或者粉丝的关注页等私域展示。

通过了原创审核后的视频会再进入第一道质量审核，质量审核主要是把一些无意义、无主题、杂乱的内容过滤掉，通过了第一道质量审核后，内容将会被推荐系统纳入推荐候选池，然后会给作品最基础的流量推荐，目的是通过基础流量后产生的数据初步判断作品质量的好坏。

如果基础流量过后的数据反馈较好的话，就会接着加码给到更多的流量推荐，拿到更多流量推荐后，如果数据表现不好，也会被停止推荐；数据表现好的，会再进入第二道内容质量审核或者举报审核。

第二道质量审核主要目的是防止前面的审核会有漏审，或者有一些不符合社区内容调性的内容出现。举报审核是指消费内容用户主动点击的举报，收到过多举报的内容一定是有潜在风险，需要人工再次审核。

通过第二道质量审核，或者举报审核后，作品将会被持续给到更多流量，进入一个周期的推荐，成为内容平台重点推荐的候选内容。

但是在整个持续推荐过程中，还会有一些更细的审核流程，比如高热审核，针对全平台最热门的视频进行审核，保证没有风险，同时持续进行用户举报审核，及时发现潜在违规作品。

持续推荐过程中，如果内容的数据反馈出现下滑，那么会慢慢的进行推荐冷却，直至停止推荐。

以上所有流程中，被停止推荐的作品，在后续的 过程中，也会因为一些偶然的触发或者其它的召回被重新激活，给到更多流量进行推荐。常见的比如遇到节日，过往节日类的内容就会被重新召回推荐。

了解了上面的推荐流程后，运营同学就能对整体内容的流转有一个清晰的认知，可以结合到自己的产品或者业务逻辑，细化整体的流程，这样当遇到问题的时候，就能及时的知道目前内容处在一个什么阶段。

二、必知二：推荐系统是如何工作的？

上述的推荐流程中，能帮助我们厘清内容流转的逻辑，但是在上图中的流量推荐模块，到底是如何进行推荐的，我们并不清楚。为了搞清楚这个问题，我们得先对整体推荐系统有一个了解。

如果把推荐系统简单拆开来看，推荐系统主要是由数据、算法、架构三个方面组成。

数据主要提供推荐所必须的信息，包括用户和内容的特征信息，用户对于内容的行为反馈数据等；