干预|如何设计数据干预策略?( 四 )
Bot假账号系统是进行数据干预的充分非必要条件。
特别是对于互动数据干预而言,若内容平台内被干预的互动数据项本身不存在“对外信息公开”机制,那么在进行数据干预时可以不利用假账号进行承载,仅进行简单的数值增减。
举例来说:若内容平台内,普通用户无法查看其他用户的收藏夹内容,创作者侧也没有内容被收藏的消息推送、清单统计,那么进行收藏量干预时,完全可以直接在目标内容上进行数值变更。
2. 数据干预策略设计数据干预系统的核心是策略系统,即 运营如何依据业务特征设立干预目标。
基于笔者自己的经验,干预策略的设计根据不同的维度有以下类型:
(1)根据策略的生效范围,可分为单目标干预、范围干预
- 单目标干预:本策略的生效范围仅限于特定的某个内容对象,例如某篇文章、某个视频、某个帖子
- 范围干预:本策略的生效范围为某个创作者、某个品类、某个标签、某个白名单下的所有内容对象
- 自动水下策略:系统写死干预规则,程序自动生效,无需运营介入。
- 半自动策略:运营需维护策略模板池,若需对某个内容生效,只需从池中捞出对应模板关联至目标内容,程序即会依据模板规则对目标内容进行数据干预。
- 人工水上策略:每次设定干预任务时,需重新配置干预规则。
可分为:数值投放策略、增长倍率策略、内容投放策略
- 数值投放策略:设定目标增长值和生效时间段,程序在时间段内均匀进行投放。例如:运营希望在24H内为视频A投放24万个点赞。那么程序每1H会为该视频投放1万个虚假点赞量。
- 增长倍率策略:系统仅会在真实用户互动数据产生时进行假数据投放,其计算规则为“扩大真实互动数据的倍率”。例如:当有1个真实用户进行转发时,外显转发量直接+10,其中9个为假转发量。
- 内容投放策略:批量为目标对象投放互动内容值。当互动数据项为非数值项时,仅能采用该策略,典型的如视频弹幕量、评论量。
3. 数据干预策略生效规则数据干预系统的难点在于策略生效规则,即程序如何进行虚假数据投放。
策略设计时需考虑的实现难点:
第一,虚假数据投放时,需兼顾不同数据项的整体平衡。
以虎牙app视频互动数据干预为例,进行数据投放时,必须保证:
- 播放量在所有时间点必须永远大于点赞量、投币量、分享量、收藏量
- 播放量、点赞量、投币量、分享量、收藏量之间的比率需与视频内容、平台特性相符。典型的一般视频的点赞量都大于收藏量,但软色情擦边球的舞蹈类视频往往收藏量大于点赞量
以B站某视频为例,若有5个干预策略同时对该视频生效,那么存在一定可能性,在某个特殊时间点,由于收藏量的投放速率更高,导致5个策略叠加的总收藏量大于叠加的点赞量。此时若有用户观察到该现象,即会察觉到数据异常。
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