臨近春節，各大app年底沖刺，消息推送應該要開始泛濫了，本文對運營三寶之一的push（其他兩寶短信、小紅點暫不展開）進行一些梳理，看看如何在合適的時間，把合適的內容推給合適的人，真正發揮push的價值。

本文內容較長，建議先收藏再細讀，歡迎留言指正。

·push概述·

我們看待push這種推送形式時，可以先從其誕生之初的目的來看——即產品往往需要借助一定的設計手段來引導用戶進行點擊或其他操作，而這種引導需要基于用戶訴求以及產品體驗等方面進行整體設計的考量，因此濫用push必然違背其初衷，不可取。

同時，push只是用來輔助引導的一種觸達手段，直接使用push，不一定能滿足引導訴求。

所以，需要先掌握如何正確的選擇引導手段，給大家提供兩種選擇方法，可以參照：

• 基于引導目的的設計模式檢索表

• 基于具體需求的設計模式檢索表

基于所選的引導手段，制定合適的引導策略，比如按照下面的流程來進行策略制定：

基于所選的引導策略，確定合理的觸達手段，可以參照下表進行選擇：

經過以上的這些判斷，才能真正發揮push的價值。從用戶的生命周期來看，push主要有3個價值：

1、提升新用戶次日留存

低成本促活，對平臺的短期留存率影響顯著

2、提升老用戶活躍度

push可以在手機鎖屏的狀態下，通過外部提醒起到拉活的作用。push對DAU的提升貢獻可通過「Push當日首次調起App用戶數 / DAU」來評估?，很多內容平臺類App的用戶push首次啟動占比可達 20%以上，因此push對DAU的增量貢獻不容小覷。

3、流失用戶召回

當用戶流失后，若push權限未關閉，通過利益誘導類活動push或新功能提醒等方式，有可能重新喚醒用戶，當然也可能會提醒他卸載。

·push分類·

了解push的分類，有助于幫助我們選定合適的方向進行調優，push大概有4種分類方式。

1、從自動化程度看，可分為：

• 人工push：由人在后臺配置push，下發時間/人群等信息每次下發均需人工干預

• 半自動化push：可以理解為無算法干預的push，比如定時任務push，配置1次后即可在以后按間隔時間下發；或用戶群定向push，如用戶登錄狀態變化導致觸發提醒等

• 自動化push（也叫個性化push）：即算法可干預推薦的push，在一定程度上可以達到千人千面，比如不同人使用不同文案風格；或使用不同下發時間，像手淘、微博等用戶規模巨大的平臺，出于推送并發量、流量投放分配、用戶活躍時間不同等問題的考慮，會基于個性化的時間進行推送；或使用不同的推薦場景，如運動、辦公等

2、從推送范圍看，可分為：

• 全量push：給所有人都發，全量推

• 定向push：針對特定用戶群，精準推送

3.從推送業務類型看，可分為：

該分類方案主要和業務強相關，通常先分類用戶，再分類業務。

分類用戶只是用戶類型的區分，即區分創作者和普通用戶，這兩類用戶群區隔較為明顯。

由于不同公司業務架構不同，同時會結合承接內容類型（UGC、PGC、OGC、PUGC）調整，因此分類業務有很多種，實際下發時會給不同類型的push設定優先級，在推送時高優先級的push優先推送（涉及push配額管理系統：每天發送多少條push，各個業務方如何去申請push條數，以及管理各業務應該分配多少條push）。簡單舉例：

偏運營主導：

• 熱點push：熱門內容

• 興趣類(垂直頻道)push：由各個垂直類目的運營挑選內容并進行發送

• 產品功能類召回push：產品功能迭代時的通知提醒

• 活動push：通常是承接頁為活動的push

偏產品功能本身觸發：

• 觸發類push：比如位置變化，操作觸發等

• 告知類push：比如快遞到哪兒

• 互動類push：社交類產品比較多，如轉評贊關注

4、從使用的數據類型看，可分為：

• 離線push：基于離線數據進行推送

• 實時push：基于實時數據推送，較高時效性，開發成本較高

·push鏈路及評估指標·

此處僅關注截止到push承接頁時的鏈路，進入落地頁后的瀏覽/加購/下單/支付等流程不再詳解：

接下來針對每個環節的轉化提升，給出一些優化方向。

·有效率提升·

針對有效率的提升，主要有兩種方式：

1、提升通道額度

• 通過商務和廠商談合作，擴大額度

• 拓展第三方通道，如極光、友盟等，借用第三方的能力增加觸達

2、節省通道額度使用

• 控頻，減少無效push下發，如減少token失效和通知權限關閉用戶下發

• 提效，針對push轉化較高的用戶下發，轉化低用戶減少發送頻次，節省額度

·接收率提升·

針對接收率的提升，主要有四種方式：

防卸載：通過減少push對用戶的打擾，或通過和廠商合作以獲取一些防卸載的手段（如長按app時將卸載操作收縮）

基于網絡環境和版本限制調整策略：如檢測到用戶網絡環境較好時才觸發push下發

防進程被殺：即提升長鏈接存活時長，比如出于省電、避免系統卡頓等原因，安卓廠商的操作系統會自動殺死App后臺進程，導致push無法觸達到用戶，可以考慮通過廠商白名單的商務合作、關聯啟動、自啟動、1像素處理、互保聯盟等方式進行進程保活。可以通過CSDN技術論壇找到一些進程保活的策略

多通道并發：提升到達幾率

·展示率提升·

針對展示率的提升，主要有兩種方式：

1、引導開啟通知權限

• 通過app內彈窗等功能進行引導，分兩種實現方式：1）app首次下載安裝時完成所有權限引導；2）觸發需要使用權限的功能時進行引導。注：有時可以通過和廠商合作達到一鍵直達權限開啟頁面，不需完成多次操作

• 和廠商合作，默認開啟權限

2、敏感詞試錯

• 不斷測試哪些敏感詞是廠商禁止的，通過試錯排查，防止消息下發后不展示

·點擊率提升-推送通道·

影響點擊率的因素就比較多了，主要有推送通道、推送內容、推送場景、用戶標簽匹配、素材匹配多方面影響。我們來分別看下這幾個影響點如何優化。

推送通道：

推送通道對點擊的影響，主要源于對push曝光的影響，優化方向主要有：

• 提升通知重要程度：需要通過仔細研究廠商push的機制，如小米對不重要通知會進行收納折疊，可以通過提升push打開率或加入廠商白名單的方式變為重要通知

• 提升通知展示優先級：比如華為和vivo均有通知智能排序規則，且默認打開該功能，高優先級push可以或者展示在前排的機會，影響因素猜測是白名單和CTR

注：

一定要仔細閱讀廠商通道文檔、個推極光等第三方的推送技術文檔，通過文檔我們可以認識到各大推送服務的邊界和限制在哪里，并知道如何從技術或者商務角度去解決優化。

同時我們也可以從中了解到各種推送服務有哪些特有的功能優勢，能夠幫助我們更快地尋找提升推送效率的途徑。

·點擊率提升-內容·

內容包含兩個方面：

“內”代表內涵，即文案基礎，言簡意賅，直擊人心，文案的產出技巧可參照《內容運營-文案》，關于特定話題或特定風格的文案可參照另一篇《內容運營-治愈系文案》。文案也可以參考阿里媽媽做成AI只能文案，見文章《AI智能文案產品模擬搭建》。

“容”代表容器，即push樣式，如：圖片、文字、表情、提示音、鎖屏通知、懸浮通知等。針對容器需注意以下幾點：

• 部分樣式需要通過透傳能力下發，或由廠商開放特殊樣式的呈現形式（比如華為的置頂push），而使用透傳能力的前提即app進程存活，此時才可以用自定義的push樣式進行展示（比如帶背景圖push），保活策略就自行去CSDN技術論壇來找嘍

• APP權限。權限決定了是否能有鎖屏展示、懸浮通知、提示音、狀態欄、振動等額外提醒功能。權限越多，則用戶收到push時的提醒越強。此類權限可通過商務談判或權限引導等方式獲取

• 折疊情況。push發送后若未被點開會被收進通知欄，各家手機會在通知欄有不同的折疊處理機制，當發送多條push時，若被折疊，需先點擊展開按鈕才可看到push內容，曝光必然下降。此外有些廠商有push分組能力如ios，通過添加多個push組，可以增加push曝光次數

·點擊率提升-場景·

場景為用戶收到push時所處的情境。可分為外部場景及人物內部場景：

• 外部場景：時間、地點、外部網絡情況、終端設備情況等。比如監測到用戶11點還在工作地可以發送一條提醒注意休息的關懷類push；或是監測到用戶常在居住地為河南，五一地點變為云南，可推送景點相關內容。

• 人物內部場景：人物內心狀態（放松、緊張等）、身體外部狀態（運動、車載、睡眠等）。如車載環境下可推送車載音樂等。

因此針對場景的優化可以有以下幾點：

1、push時機優化

區分定時、實時、跨時間間隔下發方式，通過主觀挑選用戶活躍時間（早中晚），或基于用戶歷史活躍時間搭建活躍時間計算模型，客觀預測用戶活躍時間，總之目的是挑選用戶活躍的時間進行下發

2、增加場景聯動觸發機制

用戶場景發生變化時自動觸發，提升push的智能化水平：

• 用戶狀態變化自動觸發：登錄變未登錄、瀏覽wifi/4G/無網聯網變化、手機亮屏、app退出/卸載等

• 用戶畫像變化：地理位置變化、用戶偏好變化等

• 用戶行為變化：活動參與、瀏覽等

·點擊率提升-用戶匹配·

用戶匹配涉及物料標簽（電商產品為商品標簽）及用戶標簽的精確匹配。

物料庫可以包含內容詳情頁、信息流頁面、專題/頻道頁、功能頁、榜單、H5鏈接等各種不同類型的承接內容。巧妙的落地頁設計，不僅可以傳遞給用戶更豐富的內容信息，還可以有效提升內容業務的分發，一舉兩得。

優化“用戶-內容”匹配，類似于做內容推薦系統，個性化推送的本質也是為用戶推薦最滿意的內容，以撬動用戶活躍。

基本上可以將用戶分為3大類：有興趣偏好標簽、無偏好標簽但有靜態屬性標簽、無任何標簽，這3類用戶的內容召回方式各有不同：

1）興趣偏好標簽的用戶

通常他們已經在站內表達出對產品和服務的明顯訴求，因此系統可以基于內容標簽和用戶標簽之間的匹配關系進行內容召回。

比如微博中經常瀏覽、搜索、點贊、評論“王一博”實體詞的用戶，會被微博記錄為該實體詞的偏好用戶，當有“王一博”相關的最新熱門資訊產生時，會優先對這批用戶群體進行推送。

常見的召回方式有：基于興趣分類、興趣Topic、興趣實體詞的召回等。但這種召回方式往往依賴于畫像數據的顆粒度，標簽體系越豐富，越能命中用戶的更多偏好，用戶點擊推送的概率也就越高。

2）僅有靜態標簽用戶

如果用戶的站內歷史行為非常稀疏，未沉淀形成任何偏好標簽，那么可以基于App List 采集生成的標簽、地域標簽、社交關系、廣告素材類型、設備型號、第三方用戶畫像等信息進行內容推送。

比如對裝有小紅書、大姨媽App的用戶推送美妝類內容；對北京用戶推送北京天氣或者熱門新聞。

3）無標簽用戶

可以推送全局熱門內容：比如根據CTR、點擊量、點贊數等指標表現生成每日內容熱榜，同時可以統計出不同內容分類下的實時熱點并進行推送。

從海量item庫中召回成百上千個item后，該給用戶推送哪個item呢？所以召回后緊接著是內容的排序環節，通常先是「召回源間排序」，然后是「召回源內部排序」。

• 「召回源間的排序」：為了讓個性化的推送內容占據更多的曝光量，通常會將「基于用戶興趣標簽的召回源」優先級設為最高；而「基于地域的熱點召回」可以作為僅有靜態標簽用戶的兜底策略，優先級較低。當地域熱點無可推內容時，則通過「基于全局熱點的召回」內容進行兜底，因此優先級最低。

• 「召回源內部排序」：比如按照item的點擊數、CTR、發布時間進行篩選排序，以選出符合條件且表現最好的item推送給用戶。

那么具體我們該從哪些角度找到優化“用戶-內容”匹配關系的方法呢？

• 擴大興趣標簽用戶的覆蓋量：可以嘗試通過數據分析下當前push目標人群中3類人群的分布占比。如果興趣偏好標簽用戶占比不高，可通過優化用戶興趣度模型規則來擴充標簽人群的覆蓋量。例如，通常會根據用戶興趣度模型（基于用戶行為、行為窗口期、行為權重、時間衰減因子）計算用戶的 Top N 興趣偏好，但相比30天窗口期，120天可以覆蓋更多的用戶。當然，也可以通過豐富用戶興趣標簽體系來增加標簽用戶的覆蓋面積。

• 優化冷啟動策略：建議可以通過分析站內用戶的行為數據、或者經常點擊push用戶的行為數據，來優化當前的冷啟動策略。比如將站內留存很高、且滲透率還不錯的內容類型或者頁面作為push物料推送給新用戶。

• 機器模型召回：盡管人工規則的不斷疊加也可以提升推送內容的質量，在表達策略的復雜度和豐富度方面還是機器更擅長些。如果算法資源以及硬件設施資源充足的條件下，可以考慮基于FM、Vector Embedding智能算法進行訓練學習，以不斷逼近用戶的喜好。

以電商產品舉例看如何做好用戶-素材匹配：

不同的商品有不同的商品畫像構建方式。電商類商品畫像構建包括：商品分類、sku分類、屬性特征等。

用戶畫像構建在《月活過億真的有上億用戶嗎》中的用戶畫像模塊有詳細介紹。

構建后通過一些算法進行匹配：

• 基于統計學的過濾，如基本信息中的性別，年齡，地域等

• 基于用戶的協同過濾

• 基于商品的協同過濾

• 決策樹模型等

電商類APP可參考以下推薦策略：

• applist：通過讀取用戶app列表，用app和商品分類進行匹配，了解用戶的興趣點，此策略針對于新用戶的興趣獲取，以及老用戶的新興趣挖掘。

• 本地化：實時獲取用戶地理位置，與用戶本地天氣，城市層級，生活圈，本地熱點等結合進行push推送。此策略為的是提升用戶感知，增加推送好感。

• 通勤場景：在通勤中，用戶如屬于移動網絡狀態，push和落地頁應減少插圖或者多圖的比例。此策略為的是考慮用戶感受，增加用戶好感。

• 興趣試探：對于新用戶來說因興趣愛好信息積累較少，在push推薦時可選取熱度高，點擊率高，表現好的push進行推送，這樣即使用戶興趣不增加，也保證了用戶不產生厭惡。

• 負反饋策略：對于用戶看到不點擊，以及點擊即退出的push，應該有負反饋機制，降低此類push在此用戶面前出現的頻率或者不再出現。

• 季節策略：可根據季節，天氣，節氣變化，針對性的向用戶推送具有此類特征的商品。

• 熱點策略：根據近期話題或事件熱點，結合相關商品進行推送。

·小結·

本文從push的鏈接上講述了一些push的優化方向，主要有以下幾點：

提升內容設計能力。優化文案及展示樣式（提升APP進程保活能力；開啟更多權限；根據場景設計契合的內容）

建立重復發送策略，防止過度打擾用戶，可以分次分時間間隔發送，如每隔x小時，發送y條push，每天發送z次

優化落地頁設計，與push內容相輔相成

增加push的豐富度。如針對活動和熱點事件的全量推送；針對某用戶群體的群體推送；針對單個用戶歷史信息和興趣愛好的個性化推薦；對用戶進行顆粒度更細的分級（可套用RFM等模型或金字塔模型等），比如對價格敏感的用戶推送打折文案

Push的頻控設計，防止過度打擾用戶：設定每日推送上限；選擇用戶空閑時間，如早、中、晚、睡前；通過模型，算出用戶一般每日可接受的push條數，以及單個用戶可接受的push條數

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總結

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