kaiyun网页版登陆 信息创造价值：今日头条产品体验报告

编者按：以前人们获取新闻资讯的渠道可能只有电视、报纸，但随着手机内容越来越丰富，新闻资讯产品逐渐成为人们获取信息的主要来源。今日头条就是这样一款产品，它凭借智能推荐算法在众多新闻资讯产品中脱颖而出。本文笔者将从六个方面对今日头条进行深入分析，希望对大家有所帮助。

今日头条的诞生时机正值移动互联网的高速发展，充分享受了移动互联网早期的红利。

2012年8月，今日头条正式上线，最初定位为基于数据挖掘的智能推荐内容产品，宣称“不是新闻生产者，只是新闻载体”。由此可见，今日头条的核心是通过算法精准匹配用户需求，将信息“个性化地分发给每一个人”。如此标新立异的产品，值得我们去体验！

体验环境：HONOR 9X，APP版本：7.9.9

报告框架：

本文的结构框架如下图所示：

1. 行业情况

1.1 市场规模

2016年，移动新闻信息企业营收规模达161.6亿元，占互联网新闻信息市场规模的75%左右，较上年提升34个百分点。

2016年，手机新闻资讯收入同比增长152.1%，增幅明显。随着人口红利的耗尽，未来其增长势头将逐渐放缓。到2019年，手机新闻资讯收入增速将降至34.9%，市场规模将达到450.7亿元，占互联网新闻资讯市场规模的80%以上。

总体来看，各新闻平台在产业链上下游的深度布局为商业化提供了更多机会，未来移动新闻资讯行业收入来源将不断从以传统硬广告为主向软文植入、信息流广告等原生营销形式拓展，市场规模也将进一步扩大。

1.2 市场分析

2018年3月的数据显示，在新闻资讯领域，今日头条以24.2%的渗透率排名第一，腾讯新闻以24.1%的渗透率排名第二。在2018年上半年中国APP排行榜的综合资讯类中，腾讯新闻以2.69亿的月活跃用户量排名第一，今日头条以2.4亿的月活跃用户量排名第二。可以看出，在资讯领域，腾讯新闻和今日头条一直竞争激烈，势均力敌。

腾讯新闻依靠社交网络的垄断地位吸引流量，内容注重专业性和严谨性；今日头条则依靠强大的算法为每个用户提供个性化定制，内容偏向娱乐化、大众化。

2.用户分析

2.1 用户组

QuestMobile 2019 年 6 月的数据显示：

从性别上看，今日头条的用户中，男性用户占比较大，且TGI高于女性用户。一方面，男性用户对于时事类新闻的偏好程度要高于女性用户；另一方面，男性用户一般作为家庭主力军，对了解行业资讯等新闻内容的需求更为强烈。

从年龄分布来看，今日头条用户呈现年轻化趋势，19-35岁用户占比接近70%。这个年龄段的用户正处于精力旺盛、工作压力大的时期，需要不断接收新鲜资讯，以方便与外界沟通和自我提升；35岁以上的用户TGI较高，意味着这个年龄段的用户大多使用今日头条。他们的显著特点是即将退休，空闲时间充裕，打开今日头条关注新闻成为每天打发时间的好方法。

从地域分布来看，今日头条用户绝大多数分布在高线城市，高线用户普遍受教育程度较高，生活轨迹丰富，在认知上更倾向于满足自己归属感、提升感等精神层面的需求，注重个性化需求的实现。

QuestMobile对2019年8月今日头条用户垂直内容日均阅读量的数据显示，“游戏、社会、汽车、电影、综艺、娱乐、财经、美食、体育”等垂直内容阅读量较高。部分用户特征可以总结如下：

关注时尚潮流，通过阅读相关信息了解新兴趋势，走在时尚潮流前沿

喜欢娱乐休闲，敢于尝试新鲜事物，愿意阅读有趣的内容来缓解日常压力。

关注社会热点和行业资讯，掌握时事要闻，保持与外界的信息沟通，注重自我提升

消费能力中上等，具有一定的投资理财能力

总结：今日头条的主要用户大致可以分为以下几类：

大学生：时间相对较充裕，喜欢尝试新鲜事物，追求娱乐、潮流，互动欲望强。

年轻职场人士：生活节奏快，初入职场对自己的能力有一定的焦虑，注重自我提升，碎片化时间较多，如上下班等车/乘坐公共交通等，主要希望通过新闻了解时事，缓解压力。

中老年人：这部分人群是今日头条的忠实用户，他们的特点是一旦习惯了某个软件就不会轻易换，经济能力强，有充足的空闲时间满足自己的需求。

内容创作者：包括发标题、写文章、发问答、发视频等，既有业余创作者，也有行业领袖。

2.2 使用场景

根据 QuestionMobile 的数据：

18-23岁，1点至4点最活跃，1点为高峰，9点至16点活跃度最高

24-30岁，1:00-4:00是最活跃的时间，9:00-12:00是其次活跃的时间

31-40岁，由于工作、家庭等原因，5:00-8:00和21:00-24:00期间读书较为活跃

40岁以上的人早睡早起，喜欢在早上5:00-8:00和下午17:00-20:00之间阅读

摘要：18-30 岁人群喜欢在晚上阅读新闻头条，40 岁人群在凌晨 5 点的 TGI 最高

结合上述用户群体分析，我们可以粗略推断出今日头条的主要使用场景有以下几点：

清晨睡觉前：睡前看新闻，缓解压力，帮助睡眠

工作/学习休闲时间：缓解压力、放松身心

早起/午休/晚饭前后碎片时间：利用碎片时间阅读信息、满足需求

等候/乘坐公共交通时：通勤途中可以通过看新闻缓解无聊，也可以在一天工作结束后缓解压力。

2.3 用户要求

基于以上对用户群体及主要场景的分析，结合目前新闻类APP的功能进行需求推断，可以得出新闻类APP的用户需求如下：

随时随地关注社会热点、行业资讯，掌握时事新闻，与外界保持信息沟通；

通过轻松、有趣的内容满足参与互动、表达自我的休闲娱乐需求；

从海量的信息中快速获取自己想要的信息，获得浏览新闻时的快乐感。

3. 产品概述

3.1 产品定位

产品口号：看更大世界

产品定位：今日头条基于个性化推荐引擎技术，根据用户特定环境特征和社交属性，提供个性化新闻资讯，打造千人阅读场景，实现内容与用户的精准连接。

3.2 产品盈利模式

广告模式。今日头条APP搭建广告平台，以一定的费用向广告主或广告代理公司出租和出售广告位，包括首页广告屏、新闻标题、文字链接、活动版块等。另一方面，今日头条APP也会植入产品信息软广告来获取收益。目前，广告已经成为今日头条APP最核心的盈利模式。

佣金模式：为第三方合作方、APP合作方、运营商提供营销平台，当用户通过今日头条APP渠道进行购买时，可以分成。

虚拟货币模式：用户在今日头条APP内付费购买今日头条币，然后兑换服务或内容。

3.3 产品功能结构

根据功能结构图，我们可以总结出今日头条主要分为五个功能：搜索功能、内容分发功能、评论功能、发布功能、通用设置功能。

4.功能体验及优化

在这一部分，笔者将体验今日头条的搜索功能、内容分发功能、评论功能。考虑到每个分类涵盖的功能较多，笔者将选取个人认为相比竞品有特色的功能kai云体育app官方，以及需要提升用户体验的功能进行分析，并进行需求优化。

4.1 搜索功能

搜索是新闻类APP用户的基础高频需求，今日头条将搜索入口固定在顶部导航栏，除个人设置外，不随着各级页面的切换而改变。这样的设计一方面让用户在浏览各个页面时有搜索需求时，可以及时便捷的找到搜索入口，避免了页面切换的繁琐；另一方面将热搜新闻放在搜索栏，方便用户阅读的同时，也增加了用户的点击率。

用户搜索后的结果分为综合、资讯、视频、图片、用户、音乐、问答、微头条、直播、百科十大类别，其丰富的搜索结果更好地满足了用户不同场景的搜索需求：

精准搜索：比如您可以通过精准的关键词搜索您想看的新闻或者您想关注的用户。

模糊搜索：例如，如果你心情低落，不知道哪些新闻能让你开心，你可能想阅读一些主要是有趣和娱乐性的新闻。

功能体验：

影响搜索用户体验最重要的因素就是搜索结果，包括搜索结果本身以及呈现方式，如果用户不能快速获得目标结果，很容易降低对平台的信任度。

通过对今日头条搜索功能的体验，笔者总结了两点思考：

今日头条平台资源丰富，时效性快，能够提供丰富的搜索结果。

今日头条的搜索结果呈现方式比较有序，比如我搜索“丁真”，结果依次为丁真的百科介绍、短视频、资讯、微头条等。对比腾讯新闻的搜索结果呈现方式，明显今日头条的搜索结果更加整齐，阅读起来也更加舒服。

（左图为今日头条搜索结果，右图为腾讯新闻搜索结果）

4.2 内容分发功能

用户在使用今日头条的内容分发功能时，最大的需求就是利用碎片时间找到自己感兴趣的新闻。“碎片时间”要求APP能够提供精准、全面的内容供用户阅读，“有趣的新闻”则要求APP能够提供合适的分类云开·全站apply体育官方平台，满足用户在不同场景下的需求。而隐藏的需求则是能够向用户推荐类似或者更有趣的资讯流，因为用户往往一则新闻的阅读量不只一条。

信息聚合平台向用户分发内容的方式可以分为用户自主探索和平台主动推送。

用户发起的探索：

今日头条为用户提供了30个内容分类频道，包括推荐、热门榜单、视频、免费小说、问答等，分类包括：

热门选择：世界观、圈子、数码、手机等。

生活方式和娱乐：时尚、育儿、健康、旅游等。

体育金融：冬奥会、股票、彩票

科教文艺类：民族风情、教育、文化、科学等。

其他：党媒推荐、小康、动漫、公益等。

通过以上全面的参考逻辑和分类，用户可以自主筛选和生成感兴趣的资讯流，也可以在首页的关注栏目中看到自己关注的作者的动态，从而最大程度满足用户自主探索新闻的需求。

平台主动推送：

主要的主动推送方式是智能推荐引擎kaiyun体育全站app下载安装，即首页上的推荐模块，通过推荐模块可以让用户更快、更高效的找到自己感兴趣的内容。

平台上现有的推荐引擎的推荐流程是这样的：当搜索引擎接收到用户输入后，会处理关键词，推荐系统会查询用户画像。查询到用户画像后，会按照一定的规则将输入的内容特征转化为喜欢程度，最后按照喜欢程度从高到低对内容进行排序输出。对于最后一步，用户的各种操作会不断优化搜索引擎中的排序模型，推荐系统也会不断完善自身的画像。一个典型的例子是，用户点击一篇文章后，新闻下方会立即出现相关搜索。

功能体验：

笔者做了一个实验，在头条频道下只看娱乐新闻一周，只搜索娱乐主题。实验体验如下：上述机制确实可以保证每次打开APP看到的信息都是自己喜欢的，从而大大减少了用户自主探索和筛选的时间成本。但是也存在一些不太好的体验，推荐的主题中，类似主题的内容开始被重复推送，造成阅读疲劳，标题党也逐渐出现，文章质量有待提高。

需求优化：

由于平台推送流程依赖用户主动点击行为，是一个比较漫长的过程，在平台精准匹配用户画像之前，部分用户可能会离开。建议在用户首次使用产品时，引导用户标注自己喜欢的领域，引导其关注，尽量让首次推荐的内容精准、全面。然后根据用户行动行为完善画像，优化推荐机制。

根据作者的实验，长期阅读某一主题的新闻后，平台推送的文章相似度会大大提高，但用户希望在不同的场景、不同的心情下阅读不同的文章，不然可能会对上周关注的新闻产生厌倦。建议在推荐时可以加入一些用户可能感兴趣的资讯内容，尽可能充分满足用户的阅读需求，让用户在使用时也能获得惊喜感和满足感。