Scene01
单列主场景
在主推荐流中观察图文消费
图文需要结合阅读、收藏和搜索等行为评价，停留时长只是其中一个指标。
重新看图文的点击、停留、滑动、收藏、搜索承接和负反馈，而不是只套短视频完播逻辑。
结果证据
图文 DAU （数据不公开）
项目档案 04图文推荐 / UGC 社区2021.12 - 2024.07字节跳动 · 抖音图文
图文体裁推荐与目标内容扶持策略
围绕社区氛围，定义图文候选集并扶持目标内容
我负责的部分
我较早参与图文业务，主要关注社区氛围，负责候选集定义和目标内容扶持。
项目重点
结合社区氛围定义图文候选集，并安排目标内容扶持。
Image-text RecommendationUGC Community候选集定义Cold Start流量策略Content Standard
图文体裁推荐与目标内容扶持策略 · Early Member View
图文在不同场景里，怎么推荐更合适？
01视频心智→图文体裁
02单列验证→双列承接
03主站增长→社区冷启
Scene02
双列图文场景
给图文一个更适合浏览和发现的货架
双列中，用户先选内容，再阅读和收藏，封面、标题和候选内容都会影响选择。
围绕封面、标题、主题、画风、兴趣匹配和候选集组织，提升用户发现效率。
结果证据
频道 DAU （数据不公开）
Scene03
UGC 图文社区
准备社区内容供给
可颂、轻颜类社区冷启动时，需要准备内容池，让新用户首次打开就能看到合适的内容。
结合社区氛围定义候选集，并通过目标内容扶持补充内容供给。
结果证据
社区 DAU （数据不公开）
图文评价与推荐
不同场景怎样评价图文
单列、双列和社区分别看阅读、收藏、搜索和互动等信号，再结合各场景目标调整推荐。
信息密度
收藏价值
搜索承接
封面标题
画风审美
互动反馈
兴趣画像
社区冷启
我主要关注社区氛围，负责候选集定义和目标内容扶持。
项目说明
方案和验证
这里记录了主要做法、评估依据，以及后续需要观察的情况。
主要做法
01结合社区氛围定义图文候选集，并安排目标内容扶持。
评估时注意
02图文评价需要考虑阅读、收藏和搜索等行为。
证据来源
03图文 DAU、频道和社区数据，以及收藏、搜索承接等消费信号。
后续观察
04继续观察各场景下的消费、收藏和回访，调整指标和推荐策略。
AI 相关想法
可以尝试用 AI 整理图文样本
AI 可以帮什么
AI 可以识别内容类型、封面与正文是否一致，并整理出现相似问题的样本。
需要人工确认
不同场景的评价标准，以及哪些信号进入推荐，需要由团队确认。
验证时要看什么
分别在单列、双列和社区样本中检查效果，避免把不同消费场景混在一起。
业务指标的具体数值不公开。