參與度分析 — 使用者反饋
原文出處：紅杉資本的 Feedback and Mimicry Drive Engagement
之前我們探討了內容型產品的生產與分享、不同內容庫存所對應的產品策略、內容排序演算法的設計以及使用者體驗。在這篇我們會聚焦在回饋機制在參與度分析中所扮演的角色。
反饋類型
對於動態消息的生態系來說，反饋是非常重要的一環，它會影響排序算法並驅動更多的參與（像是分享）和花費時間，進而製造更多的內容消耗，這樣的循環如下圖所示。
反饋可以被分為顯性及隱性兩種類型，顯性亦即使用者透過按讚、留言、表情符號或隱藏來直接表現他們的偏好及興趣。隱性意指像是花費時間、滑鼠軌跡以及在頁面上的瀏覽路程。在動態消息模型中，顯性的反饋是所有人都可以看得到的，而在故事的模型中，只有內容生產者可以看得到這些訊息。
即使在同一類型的反饋也會差很多。舉例來說，留言所動來的參與度會高於按讚。有時候按讚只是因為社交壓力，像是用戶有時候會對根本沒有閱讀的故事按讚。深入了解這些反饋跟使用者行為的關係可以幫助設計出更好的產品。
產品含義
內容生產
用戶會從其他使用者的反饋中得到肯定，越多的正面回饋會鼓勵他們生產更多內容。反過來說，如果生產的內容都沒有得到回饋可能會讓他們感受到挫折，導致他們發表內容的頻率降低。因為人類是社交型的動物，因為人類是社交型的動物，用戶自然的會把他們貼文收到的回饋跟其他使用者的貼文做比較 — 而因為排序演算法通常會強調那些收到回饋比較多的貼文，導致用戶常常覺得自己的貼文的回饋沒有其他人多。因此，要讓產品有長期的成長，你的產品設計應該要降低用戶的競爭焦慮，讓用戶有好的感覺可以增加他們分享還有參與的動力。
排序演算法
從用戶的反饋中得知他們的偏好還有興趣之後，這些資料對於開發自身團隊的排序系統是非常有價值的。每一個反饋都是訊號，可以幫你得知每次的貼文跟使用者配對相關性如何，排序系統對貼文的順率也可以驅動不同的花費時間，最終影響到產品的成長。
你該追蹤的關鍵指標
反應數及留言數
對真實參與度來說，留言會是更強力的指標。就像我們說的，很多用戶其實沒有讀文章，所以也沒有留言，他們對貼文有按讚或反應大多是因為社交壓力。
留言長度
比起較短的留言，越長的留言通常代表越強的參與度。
花費時間
用戶花越多時間在一個貼文上，通常表示他們有感受到這篇貼文的價值。
重點筆記
- 反饋會影響到內容生產、內容排序以及整體的參與度。
- 要打造一個用戶高度參與的產品，你務必了解不同類型的反饋。
This work is a product of Sequoia Capital’s Data Science team. Chandra Narayanan and Hem Wadhar wrote this post. Please email data-science@sequoiacap.com with questions, comments and other feedback.
