天天速递!浅谈新闻类APP用户负反馈功能

来源:东方资讯

用户反馈是产品的风向标,能够在一定程度上帮助产品进行方向性的迭代。本文以今日头条、腾讯新闻、凤凰新闻、网易新闻为例,分析新闻类APP的用户负反馈功能场景、操作路径、产品交互和跟进机制。一起来看看。

引言


(资料图片仅供参考)

用户反馈是一个产品立足的基石,也是一个产品更新迭代的指引和风向标之一。纵观各类APP,基本都在产品内设置了用户反馈渠道和功能,例如负反馈功能(e.g.举报)、客服入口等,鼓励用户实时反馈,以帮助产品及时调整优化方向,迎合用户和市场喜好。

与其他类型APP有所差异,新闻类APP以资讯内容和社区氛围为主,尤其重视用户在内容质量、内容生态和社区氛围等维度的体验。

在负反馈的实际操作上,往往设计轻便灵活的负反馈按钮,将用户反馈信号及时透传至内容审核、推荐算法等环节,避免部分低质量内容在前端持续漏出,并实时调整推荐策略,对用户画像和用户兴趣进行纠偏,在后续内容推荐上减轻用户对部分内容的反感情绪,提升用户消费和用户留存。

本文以今日头条、腾讯新闻、凤凰新闻、网易新闻为例,分析新闻类APP的用户负反馈功能场景、操作路径、产品交互和跟进机制。同时,考虑到小红书同样作为内容型产品,在用户反馈等相关功能上较有特色,因此将小红书也纳入本次分析对比。

一、用户负反馈渠道 & 基本分类

在信息流和推荐算法时代,绝大多数新闻型APP都采用feed流形式,采用相似的容器形态承载资讯内容,因此在负反馈渠道和功能设计上,各大新闻APP都大同小异,基本都涵盖如下渠道:

1. feed流和底层页的“不感兴趣”、“举报”功能

图注:腾讯新闻负反馈入口

图注:今日头条负反馈入口

图注:网易新闻负反馈入口

图注:小红书负反馈入口

2. “意见反馈”专区

图注:腾讯新闻帮助反馈入口

图注:网易新闻帮助反馈入口

在负反馈标签设置和问题分类上,各家APP存在一定的共通性和一些轻微差异:

共同点:

1)负反馈理由基本都覆盖安全、质量、侵权类底线问题;

2)负反馈对象包含图文、视频、微博/短内容、作者/用户、评论、tag、话题等;今日头条:feed流设置「不感兴趣」、「举报」、「拉黑作者」和(tag)「屏蔽」,举报设置四类理由,覆盖标题、正文、封面和过期问题;可能因为屏蔽逻辑做得较重,用户在选择拉黑其他用户后需要二次确认避免误触;网易新闻:feed流和图文视频底层页支持用户点击不感兴趣、屏蔽和举报内容,标签颗粒度较细,设置二级菜单,支持用户屏蔽具体关键词;腾讯新闻:feed流选择「不感兴趣」后,提示用户将减少此类内容出现,支持用户进一步吐槽;feed流选择「举报」后,提示用户内容已提交审核侧处理;不支持屏蔽具体tag、话题和作者;凤凰新闻:feed流可选择「不感兴趣」(内容、作者、tag、话题等维度)和「反馈垃圾内容」(内容不实、标题党、低俗、过时等);小红书:在内容底层页,长按可触发反馈选项;选择不喜欢作者后,支持撤销;选择举报后,触发下一级页面,支持用户选择标签,举报的反馈原因偏向底线安全、侵权类底线问题。

从标签设置和问题分类看,新闻APP的用户负反馈主要集中在以下几类:内容推荐问题:考虑到这几个新闻APP都采用推荐信息流,对用户兴趣采取持续追打和探测策略,用户选择“不感兴趣”的操作成本较低且效果几乎立竿见影,这类问题通常在所有负反馈中占据绝对多数;内容质量问题:反馈新闻内容质量差,涵盖标题党、内容过时、谣言、低俗色情等问题;产品功能问题:通常涉及“找不到某频道”、“视频播放失败”、“卡顿”等功能向bug或操作痛点;内容创作问题:例如发文失败、评论发不出去等;运营类问题:许多APP会设计打卡、签到领红包等活动吸引用户,增强用户粘性,提升用户留存,在活动过程中,用户可能会发现得到的收益与预期不符,从而进行反馈;安全类问题:涉及侵权、人身攻击等。

前两类问题仅由用户“一键操作”即可反馈,操作路径简单,前端生效迅速(e.g.推荐算法立刻在下一次召回中加入负反馈信号/调整排序;审核侧立刻对举报内容进行review,作拦截处理等),而其他问题则依赖于用户在“意见反馈”专区输入反馈后,由人工客服处理、运营和技术排查,耗时较长,因此具有一定的滞后性。通常在收到大规模反馈时,已经造成了较大面积的影响。

二、新闻类APP用户负反馈功能交互 & 后续反馈机制

为了保证用户体验上的闭环,大多数新闻APP都会在用户进行负反馈后,以toast、站内信等形式反馈负反馈结果。但在实际交互和反馈机制上,各家APP的差异较大,用户体验上也参差不齐,其中以小红书的反馈机制最为完善,以下是具体分析:

今日头条:支持用户查看反馈进度,对于图文视频、评论、用户举报,以站内信形式通知用户“处理中”、“已受理”等进度。但值得注意的是,“已受理”不代表内容被拦截/举报有效,仅仅是话术上会使用户觉得举报成功,体验较好;文章、评论、用户举报均收归在「系统通知」和「浏览历史-举报」功能分区下,用户可一站式查看各类举报进度。

图注:今日头条负反馈结果跟进

网易新闻:tab4-意见反馈专区支持用户提交反馈,反馈后收到自动回复;所有意见反馈+内容质量举报可在「意见反馈」专区查看,并跟踪处理进度,每一条反馈生成一个“工单”,由审核/客服处理回复,产品形式较清晰直观。

图注:网易新闻负反馈结果跟进

凤凰新闻:tab4-帮助反馈可输入意见和建议,由人工客服回复;在图文/视频底层页举报后,自动收到站内信,仅告知用户举报将处理,未告知处理进度/处理结果,用户对举报结果的感知不强。

图注:凤凰新闻负反馈结果跟进腾讯新闻:tab4-意见反馈入口提交内容后,提示用户跟进中,可在历史反馈列表查看进度,用户通常会收到安抚性话术;feed流选择「举报」后,提示用户内容已提交审核侧处理,反馈结束;小红书:对于内容推荐向用户反馈,平台功能较轻,选项简单,操作路径短,无后续跟进;对于举报向用户反馈,平台功能较重。用户选择举报后,在站内消息通知可收到提醒,并在生态站review30天内的内容/作者/评论举报及有效举报数;生态站下方展示举报有效案例;对于各类举报,平台态度较为重视,且用户体验较好/成就感较强(实时通知+进度跟踪+有效率统计)。“有效反馈率”展示一定程度上能为用户带来成就感并减少无效反馈。

图注:小红书负反馈结果跟进

综上所述,从用户体验出发,优秀的用户负反馈跟进机制应当包含如下要素:立竿见影的效果优化:在用户明确表达“不喜欢”、“屏蔽”、“内容质量差”等诉求后,平台应当立刻采取行动,在后续刷次上作出优化,避免用户不感兴趣的内容持续漏出。当然,理解用户不感兴趣的点是一件非常困难的事,这一过程通常依赖于颗粒度更细的内容信号,网易新闻对于内容反馈的分类颗粒度较细,支持用户按关键词/tag自主圈选屏蔽范围,避免屏蔽颗粒度过粗无内容可推,也不失为一种好方法;及时反馈进度和处理结果:及时告知用户负反馈“已接受”、“处理中”、“受理成功”等状态能给用户更为完整的体验,同时避免部分用户长时间接收不到反馈进度 & 看不到优化效果后恼羞成怒,采取更极端的方式(e.g.在评论区谩骂、在外部平台吐槽等);另外,以工单形式处理用户负反馈也有利于产品内部后续归档 & 总结,避免有些用户反馈“无人问津”,方便收敛用户反馈后持续打磨产品;设置用户反馈专区,将各类用户反馈可视化:今日头条和小红书均设置了举报专区,收拢文章、作者、评论各个维度的负反馈,并将各项负反馈的处理进度可视化。今日头条将文章、评论、用户举报均收归在「系统通知」和「浏览历史-举报」功能分区下,用户可一站式查看各类举报进度;小红书则设置「生态站」,展示该用户的负反馈历史,以及其他用户举报成功案例,营造出一种社区氛围共建的感觉。三、总结

用户反馈作为APP内必不可少的功能,应当缩短用户操作路径、降低用户操作成本并提供清晰简洁的指引。新闻型APP作为资讯平台,应当额外关注用户对内容质量的反馈,并在内容生态、内容加工、内容推荐等多个层面应用用户负反馈信号,找到用户真正感兴趣的优质内容。

此外,为了提升用户的平台粘性,建议提供给用户更多的跟进状态信息,产生平台–用户之间的良性互动和内容–平台–用户之间的良性循环,让负反馈信号指引内容生态和推荐效果的同时,也能真正让用户体会到重视和尊重,鼓励用户为了和谐友善的内容社区氛围多多发声。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议返回搜狐,查看更多

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