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腾讯:仅24%用户认为个性化推荐系统“靠谱”

盘点科技圈里的时髦词汇,必然少不了一个词:个性化推荐。

借助个性化推荐技术,互联网产品获取或积累用户的兴趣喜好数据后,可以直接为用户提供每个人感兴趣的内容,以此提升产品的内容吸引力。

想要在产品里添加个性化推荐功能已经不是一件难事,事情的难点在于推荐的内容是否准确。为了解目前用户对该类功能的反馈,企鹅智酷推出了一项调查,以下就是调查结果:

86%用户体验过个性化推荐,应用商店覆盖度最高

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参与调查的用户在反馈自己的使用体验时,仅有13.9%的用户表示完全没有体验过个性化推荐功能。剩余86.1%的用户都获得过根据自己的喜好或习惯形成的个性化内容。

回归到具体在哪些产品里体验过该功能,应用商店的占比最高,28.4%用户在应用商店里体验过个性化推荐。其次是音乐产品,用户比率为27.8%。排在第三位的是电商类产品,占比为22.4%。

广告是用户体验个性化推荐时占比最低的产品领域。这反映出用户可能很少发觉展现在自己眼前的广告具有个性化元素。

只有24%用户认为产品个性化推荐靠谱

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推荐的内容是否准确决定了这个功能的吸引力。从用户反馈来看,超过一半的用户认为,自己获得推荐只是少部分准确。当然,也有24%的用户表示大部分的产品个性化推荐准确,11.9%认为完全不准确。

相比于推荐技术,用户还是更相信自己

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既然来自于技术的推荐只是少部分准确,那么用户会更信赖谁呢?答案还是用户自己。30.2%的用户选择不相信推荐,只相信自己。

除了相信自己,群众的眼光可能也是雪亮的。25.9%用户认为多数用户的选择更加可靠。个性化推荐技术在信任程度上排在第三位。

一个让人意外的结果是,仅有15.8%的调查者选择相信专业人士的推荐。

超过一半的用户需要个性化推荐技术

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对于使用个性化推荐功能的产品而言,虽然不能提供让用户完全满意的推荐内容,可用户还是需要这样的功能。54.5%用户反馈称需要产品中添加个性化推荐,20.1%仍在犹豫中,剩余25.4%的用户则表示不需要。

由此可见,对于准确度还有待提升的推荐技术,用户保持了更开放的态度。

结论:如何猜透用户的心思和需求

能够基于用户数据提供个性化推荐,这是互联网产品可以提供的一项特色功能。可从目前用户的反馈来看,这种推荐很难达到用户所期待的准确度。不过,即便不够准确,用户需求依旧存在。

结合这样的反馈,产品在设置个性化推荐功能时,除了要不断完善推荐算法的精准度外,其实还有一些讨巧的方式,既防止让不准确的推荐吓跑用户,又不至于让用户面对海量内容时不知所措:

  • 仅将个性化推荐作为内容推荐的辅助手段。千万不要对自己的推荐过于充满信心,如果把算法推荐作为产品的核心逻辑,可能很容易遭致用户的质疑。
  • 先把选择权交给用户,因为用户更相信自己。你认为替用户做出选择是一种帮用户省力的做法,事实上用户更乐于为自己的选择买单。
  • 让用户知道大多数人的选择是什么,也是一个不错的推荐方式。当一个产品已经有了数据积累时,不妨把产品获得的数据反馈给用户,有的时候,群众的眼光可能真是雪亮的。

 

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