灯火阑珊处--小说平台产品策略

（基于深度体验起点、掌阅、qq阅读、微信阅读、飞卢、刺猬猫、番茄、七猫、飞读、全民、菠萝包（SF）等小说创作、阅读平台，思考用户与内容的匹配策略）

闲话少说，直奔用户。

小说平台的用户分类与小说分类的差别已经越来越远，小说的分类、标签等距离找准用户仍然很遥远。读者在读完一本风格、套路的书后可能想继续找到同样的书，也可能对其疲乏而再也不接触这一类书；当读者的小说阅读经验足够丰富后，即“从小白到老书虫”，找寻合适小说之旅堪称寻宝。龙空等产品依然不倒，侧面说明了这一问题的复杂与困难。产品若能减少用户的阅读步骤，缩短甚至剔除读者在各平台寻书的部分，将使得产品在用户、商业等各种层面都更加趋近完美。

读者不能确定自己的喜好，因此小说产品的匹配策略中，除了在表现层进行小说的分类外，有必要对读者进行分类，使得读者能够对号入座。由于读者喜好的复杂性，对读者分类后，各类读者的推荐、排序策略都将有所区别。各小说产品现有的功能中，比较相近的是用户书单，对读者分类近似于针对不同读者群体的多种产品。

几乎所有网络小说都具有套路化的特点，与电影的套路化不同的是，一本小说的内容量远比电影多，在同一本小说中相似的套路也可能会出现非常多次，观看完一部电影后观看同样套路的电影很少会出现审美疲劳，而阅读完一本数百万字的小说后极有可能对这一套路的小说不再感兴趣甚至反感。因此，所有风格、套路的小说对于网络小说阅读经历较短的读者都是新颖的，展现该风格的早期优秀小说后，读者依然能够对集大成、该风格的最新优秀小说感兴趣；如果相反，读者极有可能不再阅读早期小说，读者的新鲜感快速下降，产品的活跃也将受到影响。对于网络小说阅读经历极丰富的读者，榜单高位、渗透率高的小说是其已经阅读过或已审美疲劳的，新、有趣、严谨等将是其选择小说的偏好，页面展现时需要依靠可以体现这些特点的数据指标进行推荐、排序。

总结：

互联网内容市场的特点：快、多、广，生产快、创新快、内容多、用户多、范围广。任何一个内容市场都将在某些时刻面临内容与用户的不够匹配的问题，或是内容过多没有足够用户观看，或是内容创新不够快用户疲乏，而在这方面，小说产品要做的事，是通过策略将内容与用户的匹配度尽量提高，为用户最大程度提供便利，架设用户与内容间的高速桥梁。

将用户分为不同类型，再通过不同的推荐、排序策略为不同类型的用户展现。与关联、千人千面推荐策略的不同点在于，不同类型用户的推荐策略在算法中的权值选取上是有区别的。（原因在于读者的网络小说阅读经历对其喜好有较大影响，且“小白”与“老书虫”的偏好区别极大。）

附：

关于用户与内容的匹配，现在各产品的主要策略对于用户而言可以分为主动与被动两种。

被动：通过标签与数据训练后的用户画像进行匹配的推荐方案。

主动：榜单排序，用户书单。

内容市场中，短视频及新闻的推荐策略取得了巨大成功，因此不少人对头条系的飞读、番茄有不小的期待。应明确的是，短视频与新闻的消遣中，生产量极大，内容量极小，沉没成本很低，用户对内容的期望较低，即使用户得到的推荐内容有不匹配的部分也无伤大雅。但网络小说文字量普遍在100w字至1000w字之间，标签的特点不能覆盖整本小说，用户阅读的沉没成本极大，对内容的要求与期望高。

这意味着，对于小说产品而言，一旦匹配度提高，用户花在寻书与弃书的时间将迅速减少，转而更好的欣赏小说，并极大程度地提高用户体验。同理，对于匹配度较低的产品，老读者会花很多时间去“试毒”，或者干脆暂时放弃小说阅读习惯直到在其他渠道发现适合自己口味的小说。

就作者的体验过程而言，番茄等产品能够迅速挤占市场的结果，应主要归因于信息流广告-免费阅读的模式，用户中1年内网络小说阅读经历占很大部分，对套路化内容反感度不高。由于相关产品内小说量较少、老读者较少等原因，推荐策略的成效短期内难以判断；但由于读者喜好并不固定，而小说生产较慢、标签化难以精准等深层原因，推荐策略很难像在短视频产品中一样生效。

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