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A/B测试和数据分析:BuzzFeed如何为用户优化新闻内容

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A/B测试和数据分析:BuzzFeed如何为用户优化新闻内容

Shan Wang, Nieman Lab | 26/09/17

OMG:BuzzFeed获得了很多帖子——从Facebook视频,到测验列表(尽管在内容不再将数字格式的文章引用为“listicles”)——将主题推送到定制平台,给最容易接受的读者,加上持续的A / B测试。

BuzzFeed数据基础设施工程师Walter Menendez在MIT的一次演讲中,分享了出版商策略概述。没有万灵药,很多其他精明的出版商都采用了相关的策略。(尽管BuzzFeed有内部标准测试和使用指标,但Menendez拒绝在演讲中分享)。

“我猜,这个核心秘密,是我们专注于人。当考虑到内容制作方式时,我们将重点放在最终用户参与度上,以及阅读内容之后的情感状态,”Menendez说。 “我们要专注于确保我们不仅仅是针对吸引眼球进行优化——我们关心这一点,而且还关心你看到页面、喜欢它、然后离开之间更实质的交互过程。最终我们问,这个内容能做什么?”

这是一个规模化的策略。 BuzzFeed从分布式平台获得超过50%的流量。根据Menendez介绍,它使用内部公式来计算每个帖子从Facebook、Twitter等到BuzzFeed主页的流量,并为来自这些平台的流量提供更多的权重,甚至高于BuzzFeed的流量。根据Menendez介绍,“我们希望确保能够达到人类最远的距离。”

从创意阶段开始,什么主题能够触及在线读者的特殊爱好;可以保证哪些人对内容有强烈的反应——无论是正面或是负面?根据Menendez介绍,动物、音乐、性爱、粉丝、名人和测验。另一种成功的形式,是捕获和聚合在其它社交媒体平台上的趋势,例如只会出现在Facebook 上的内容,但是Tumblr的用户无法看到,因为FB的用户可能不会使用Tumblr。

我们想确保我们的观众,将以我们认为的方式与内容互动。我们基本上是在赌博:如果你以这样的方式写内容,我们将宣称这是我们认为观众可能的反应。这就是控制情绪。我们认为这是一个内容应有的结果,观众将积极进行分享——用户会说,其他人也需要去看,也需要看到我的感受。

从自己的网站和分布式平台收集数据,例如什么时候被访问、从哪里、在什么设备上。这有助于BuzzFeed决定何时,将某些类型的内容推送到何种平台。例如,测验在周末效果更好。

BuzzFeed数据科学家对这些数据运行更复杂的计算。 分析人员可以查看不同来源的实时流量(来自新平台的流量激增,BuzzFeed可能会将更多内容放到这个平台上。基于内部标准,BuzzFeed可以会为表现优于预期的故事添加额外的“热门(Trending)”徽章。

当文章达到某个阈值或某个目标时,这些数据还将引发Slackbots发送各种警报——帮助BuzzFeed决策,例如,某篇帖子是否适合翻译。当一个内容发布后,不会只是一篇文章——拥有不同的标题、不同的长度、以及不同的缩略图——向BuzzFeed.com的访问者进行展示,直到获胜组合在几个小时后出现 (编辑者仍然可以选择不使用这个版本)。

“我们A / B几乎是一切,”Menendez说。 “不只是标题,还有标题的字数。在Facebook或Twitter上呈现的缩略图:有时候,人们甚至看不到标题,他们只看图像,并说:‘等等。 那是什么东西?’”

This story first appeared on Nieman Lab and is republished on IJNet with permission.

Main image CC-licensed by Flickr via dirkcuys

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