一、市场分析

今日头条是一款基于数据挖掘的推荐引擎产品，它为用户推荐有价值的、个性化的信息，提供连接人与信息的新型服务，是国内移动互联网领域成长最快的产品服务之一。它由国内互联网创业者张一鸣于2012年3月创建，于2012年8月发布第一个版本。当用户使用微博、QQ等社交账号登录今日头条时，它能5秒钟内通过算法解读使用者的兴趣DNA，用户每次动作后，10秒更新用户模型，越用越懂用户，从而进行精准的阅读内容推荐。目前已经达到日新增10万+，日活1.2亿，位居各大排行榜前列。

  作为根植移动端的个性化推荐引擎，今日头条在算法推荐技术和移动流量获取方面具有天然优势，能把多种形态的资讯精准地分发给海量用户。今日头条的推荐算法能够基于内容本身、用户互动反馈和主体账号三个层次，综合内容分类、内容质量、点击率、读完率、账号定位、发文频率等多个维度，决定相应内容的推荐量，进而提升优质垂直内容的分发效率，为自媒体的成长提供助力。截止2016年底，头条号数量已超39万，其中自媒体账号接近30万。2016年又相继推出了火山小视频和抖音（抖音的产品分析将在另一篇文章中详述），10亿资金补贴支持UGC短视频创作，在2017年邀请明星加入，获得了强大的爆发。

二、需求分析

2.1用户基本数据

2.1.1年龄

    通过移动端获取资讯的用户最多的是24-30岁的用户，他们数量庞大，也是目前最为接受互联网消费方式的人群，今日头条3/4的用户在85年后出生，是现在和将来推动产生新兴消费方向、消费升级的主力。

2.1.2性别

2.1.3地区

2.2用户场景分析

艾媒咨询数据显示，2016年中国移动资讯用户阅读场景在睡前、上下班途中、饭点时间占比最大，分别占52.2%、45.3%及43.2%。移动资讯阅读用户极少有留有专门时间用于浏览，更多的是利用碎片化时间。而且，用户在不同场景下感兴趣的内容可能有差异，通过“技术+人工”智能识别并推荐用户在不同场景下的资讯，能满足用户个性化资讯浏览。探索资讯阅读全场景，可能是资讯平台未来个性化阅读的一个发力方向。

针对日常的睡前、上下班途中、饭点时间、专门时间等场景，在今日头条内都可以得到满足。

2.3 典型用户画像.

三、产品分析

3.1战略层

产品slogan：你关心的，才是头条

产品定位：今日头条是一款基于数据挖掘的推荐引擎产品，为用户提供精准化、个性化的移动资讯平台，实现内容与用户的精准连接。

3.2范围层

产品核心功能：充分利用技术优势，基于数据挖掘，分析用户行为，为每个用户建立个人阅读DNA库，结合机器学习的算法，来为每个用户推荐他所感兴趣的新闻资讯内容，解决当今社会资讯过载的问题，而推荐的新闻基本来自于旗下的头条号。基于各个年龄层次用户的对资讯的不同需求，今日头条提供了以下的解决方案：

（1）做到千人千面的资讯流。可以看出，每个年龄段的生活方式、心智等均不一，关注的重点有所差别，今日头条通过对用户访问数据、反馈信息等分析，得出每个用户的喜好，在此基础上优先“曝光”用户喜欢的内容。

（2）图文与短视频形式并存，产品结构简单易用。图文和短视频形态符合多数用户的使用场景，且相比于微博而言，今日头条产品结构简单，边界清晰，是使用路径短。

（3）大力发展头条号，激励优质的内容创作者加入平台。今日头条的负面评价大多数是内容低俗，标题党夺人眼球，不实报道，新闻评论水军多等，以前今日头条不做内容只做平台，通过爬虫抓取媒体网站内容，存在版权问题。如今收购专业视频网站、创立头条号吸引自媒体创业者。这是一个完整的文章后台管理系统，包括内容、评论、素材的管理、数据统计、推广和设置模块。用户通过身份证+手机号+人脸识别实名认证方式开通。开放头条号吸引了大批自媒体纷纷加入平台创作，为头条带来更多的原创内容。智能推荐算法通过对发布、阅读、互动等行为的记录与分析得出的标准指数。头条就是依赖此数据实现账号的推荐权重以及新手期到转正期的过渡时长。吸引大批自媒体加入，扩充资讯内容减少版权纷争，建立竞争壁垒辐射效应（粉丝/熟人），吸引更多用户使用产品（创作者/普通用户）。

（4）引入悟空问答和微头条，获得社区粘性。悟空问答和微头条二者都能为头条打造浓厚的社区氛围，刺激用户生产内容，参与讨论，从而增强用户对于该产品的粘性。最近头条挖走知乎的大V也是引入优秀的内容生产者，从而营造更好的对话氛围，持续产生和分享优秀的内容。

3.3结构层

（1）首页呈现的是根据爬虫技术从各个新闻资讯网站、社交网站抓取来的新闻资讯、明星动态、头条号发布的文章、悟空问答。以及广告和电商导购。共同构成了首页的feed流。（日头条内并不存在“大V优势”——因为决定用户页面内容的，是技术推荐机制，而非社交推荐机制。所以，流量并没有聚拢在大V的周围，而是基于内容的关键词、标签、话题。）（2）西瓜视频内部均是头条号的up主发布的视频信息，时间控制在3分钟以内，满足了碎片化获取信息的需求。（3）微头条是在今日头条内部形成的一个社区，类似于微博的资讯feed流，但是绝大部分以图片的形式呈现。利用推荐的内容列表来吸引用户主动关注，打造社交圈。主要目的是完善用户使用场景，满足用户分享、关注和交友的需求。通过用户之间相互互动，促进产品的活跃度和粘性。产品形态类似于微博和微信朋友圈，用户通过关注获取动态信息列表，可以评论、点赞、转发、关注实现互动。用户分类普通用户，大v，商业大佬，专家，头条号主编人员等。（4）我的更多是阅读痕迹，包括收藏、历史、夜间模式，以及商城入口。

3.4 框架层和表现层

（1）今日头条采用tab导航，简洁明了。首页进入，默认的标签页是“推荐”。内部可选择有三十多个标签，充分满足了广大用户多样性的需求。资讯，在feed流可以进行“不感兴趣”操作，点击进入详情页可以进行更多的交互：评论、收藏、转发（微头条、微信、QQ）。（2）西瓜视频：在此页面可以直接点击进入up主的主页，也可以之间点击关注、踩、顶、分享、收藏等一系列的交互行为。“火山直播”的入口隐藏很深（可能是不愿意影响今日头条的生态环境和调性），为火山小视频导流。（3）微头条：均以图片的方式进行呈现，右上角的“关注”两字用蓝色加粗标识，对用户进行关注动作的引导。（4）我的：字体大小的设置：虽然是个小功能，但是对资讯阅读类的产品来说非常重要，充分考虑到不同人群的年龄和阅读习惯。离线下载：将我的频道中的新闻数据下载到本地，用户可以免流量阅读，满足用户在流量较少的情况下使用产品的需求。夜间模式：考虑到用户使用场景，采用夜间模式改善用户在黑暗的环境下使用产品的用户体验。还有“帮上头条”“我要爆料”“问答”等功能一方面能够增强用户与产品之间的互动，用户与用户之间的互动，还能生产一部分内容数据，也是很不错的功能点。整体风格：整体色调为暖色（红），代表了激情和活力。给用户的感觉是，暗中鼓励持续使用，增强使用该产品的动力。但是由于今日头条的资讯均为爬虫抓取，因此资讯详情页很多情况下会出现风格不一的情况，缺乏审核，产品的风格一致性无法保证。而且目前推荐feed流加入了电商导流模块，点击立即跳转淘宝或者悟空问答，会让用户感到手足无措。

3.5核心技术（猜想）

今日头条共有四个主tab，分别为首页、西瓜视频、微头条、我的。前三个模块均采用了算法个性推荐。（1）基于内容的推荐算法：原理是用户比较喜欢和自己已关注的内容相似度高的内容，即推荐关联性大的内容给你。这种方法的好处可以避免冷启动问题，但是弊端是推荐的内容极有可能是是重复的，还有一个问题是对于音乐图片等很难自动提取内容特征，因此需要人工给这些内容打上标签。（2）协同过滤算法：如果存在用户B的兴趣与A相似，那么B喜欢的商品A 极有可能喜欢。（3）基于知识的推荐算法：这种方法比较典型的是构建领域本体，或者是建立一定的规则，进行推荐。（4）基于热度的推荐算法：系统需要为每一种新闻赋予热度值；同时，新闻是有较强时效性的内容，因此新闻发布之后，热度必须随着新闻变得陈旧而衰减。

四、商业变现

1.信息流广告（电商导购、品牌宣传、直接点击（拨打电话/预约服务））

2.资讯/视频详情页广告

3.头条商城（今日特卖/今日电影/今日游戏/手机充值等）

4.电商导购商城（京东特供）

五、思考与总结

今日头条采用的机器学习的算法，对每个用户进行个性化推荐，做到千人千面。这样的一种机制无疑可以保证每次再打开app后，看到的资讯都是自己喜欢的，从而大大减少了用户搜索，筛选资讯的时间成本，满足用户沉浸式阅读的需求，同时使用产品的次数越多，使用数据和反馈也就越多，推荐内容的匹配度越高，用户阅读兴趣和黏性越强，形成一个良性循环。但是在使用过程中，体验上也有一些不好的地方，如推荐的内容中，相似话题／内容的重复率高，容易降低用户的耐心，造成阅读疲劳，内容标题党、评论水军居多，文章质量有待提高。当用户第一次使用产品的时候，需要建立数据模型，这是一个相对漫长的过程，所以光根据用户的点击情况来选择推荐内容就会出现重复率高的内容。所以适当的推荐一些新的内容是很有必要的。在版权问题上，通过开放头条号、活动运营鼓励自媒体创作；在专业度上，首先头条还需要人工审核减少标题党、错别字、内容低俗等问题。其次，而且在高质量内容的推荐上，不能仅仅依靠点击率、评论数等互动值来进行推送，应该加入其文章优质度、可读性以及up主内容优质指数等进行衡量；最后，在抓取内容分类排序上，除了对标题关键字的判断，另外加入对up主分类的判断，或者对up主进行多维度评价，根据评价指数进行排序。