排行榜與隨機(jī)數(shù) 如何規(guī)避馬太效應(yīng)

時(shí)間：2022-07-30 08:06:02 | 來(lái)源：建站知識(shí)

時(shí)間：2022-07-30 08:06:02 來(lái)源：建站知識(shí)

下面要介紹的內(nèi)容也是前幾天在工作中實(shí)際遇到并嘗試去解決的一個(gè)問(wèn)題。公司有一個(gè)優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)，每個(gè)人都在思考如何解決目前存在的一些不合理的問(wèn)題，無(wú)論是產(chǎn)品設(shè)計(jì)、內(nèi)容運(yùn)營(yíng)還是后臺(tái)架構(gòu)。下面解決的問(wèn)題就是源于一個(gè)數(shù)據(jù)的需求，根據(jù)需求進(jìn)行設(shè)計(jì)和總結(jié)思考，同時(shí)也需要不斷嘗試著進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

其實(shí)無(wú)論是電子商務(wù)網(wǎng)站的商品交易量、內(nèi)容網(wǎng)站的頁(yè)面瀏覽量還是資源網(wǎng)站的資源下載量，大部分都會(huì)存在排行榜這個(gè)東西。排行榜提供了一個(gè)熱門信息的入口，也是口碑營(yíng)銷和用戶從眾心理的典型體現(xiàn)。但對(duì)于一個(gè)優(yōu)秀的網(wǎng)站而言，80%以上都不會(huì)用自然排名，多少會(huì)動(dòng)一些“小手腳”，那不是在欺騙用戶嗎?是的，我們有時(shí)候確實(shí)在做這樣的事情。而相比那些金錢驅(qū)動(dòng)的對(duì)用戶不負(fù)責(zé)任的更改排名的方式(大家應(yīng)該都懂的)，下面介紹的更改排名的小技巧對(duì)用戶而言絕對(duì)是“美麗的謊言”。

自然排名的弊端

先來(lái)看看如果網(wǎng)站完全按照自然規(guī)則來(lái)定制排行榜會(huì)出現(xiàn)怎么樣的情況：

當(dāng)然可能沒(méi)有這么夸張，但排行上的內(nèi)容保持1個(gè)月甚至3個(gè)月都沒(méi)有變化還是有可能的。網(wǎng)民的從眾心理是不容忽視的，對(duì)于一個(gè)在網(wǎng)站沒(méi)有明確目的四處閑逛的用戶來(lái)說(shuō)，各類排行榜變成了他們最好的入口;或者我們可以從數(shù)據(jù)的層面來(lái)解釋下這個(gè)問(wèn)題，一般排行榜會(huì)掛在網(wǎng)站的什么位置?首頁(yè)，分類索引頁(yè)，側(cè)邊欄?反正是那些用戶容易看到，能夠輕易點(diǎn)擊的地方，這些頁(yè)面或位置的共同特點(diǎn)就是高曝光，以首頁(yè)為例，來(lái)看看我的博客的曝光排名前5的頁(yè)面：

從數(shù)據(jù)中可以看到首頁(yè)的瀏覽量差不多是其他頁(yè)面的10倍，所以對(duì)于一個(gè)資源而言，是否放入排行榜將會(huì)導(dǎo)致至少有5倍左右的曝光量的差異，即如果要完成同樣的轉(zhuǎn)化目標(biāo)，未放入排行榜的商品需要比放入排行榜的商品高出4倍的轉(zhuǎn)化率，對(duì)于同樣的商品，如果放在排行榜只要4%的轉(zhuǎn)化就可以完成100個(gè)交易，那么如果把它撤出排行榜同樣要完成100個(gè)交易就需要高達(dá)20%的轉(zhuǎn)化，簡(jiǎn)直就是天壤之別，這就是排行榜的魔力。

這就是所謂的馬太效應(yīng)，是一個(gè)非常有趣的現(xiàn)象，但無(wú)論對(duì)于網(wǎng)站還是用戶而言，馬太效應(yīng)的存在都是不利的，網(wǎng)站無(wú)法將那些排行之外的有潛力的商品推銷出去，而用戶同樣會(huì)看不到那些排行榜之外更有價(jià)值的產(chǎn)品。所以我們需要設(shè)法去規(guī)避馬太效應(yīng)。

如何規(guī)避馬太效應(yīng)

馬太效應(yīng)(Matthew Effect)，簡(jiǎn)單地說(shuō)就是“強(qiáng)者愈強(qiáng)，弱者愈弱”。不得不承認(rèn)馬太效應(yīng)是一個(gè)極其強(qiáng)大的自然法則，全世界都在試圖規(guī)避這個(gè)法則，但又有多少能夠真正的解決問(wèn)題的。這個(gè)在經(jīng)濟(jì)、社會(huì)學(xué)界讓人十分頭疼的問(wèn)題似乎在互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)虛擬的領(lǐng)域還是存在許多解決方案的，其中一個(gè)在其他領(lǐng)域絕對(duì)無(wú)法適用的方法就是——隨機(jī)數(shù)。

其實(shí)在排行榜中規(guī)避馬太效應(yīng)的方法有很多，如果網(wǎng)站的數(shù)據(jù)和運(yùn)算平臺(tái)足夠強(qiáng)大，完全可以借助一些算法去有效地解決這個(gè)問(wèn)題，之前我也介紹過(guò)一個(gè)有效的內(nèi)容推薦方法，或者如果能根據(jù)用戶行為分析的結(jié)果提供根據(jù)用戶興趣定制的個(gè)性化排行榜，那下面的內(nèi)容你可能就不必再看下去了。但對(duì)于一個(gè)小型網(wǎng)站或者剛剛起步數(shù)據(jù)還不是很全的新產(chǎn)品而言，隨機(jī)數(shù)將會(huì)是規(guī)避馬太效應(yīng)的一個(gè)最簡(jiǎn)單有效的方法。

產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)的方法有很多，隨機(jī)數(shù)也有很多不同類型，比如常見(jiàn)的取值范圍在(0,1]的兩位小數(shù)，或者是隨機(jī)生成1到100的自然數(shù)。更改排行榜的方法也有很多，下面就用1-100的自然隨機(jī)數(shù)來(lái)例舉幾個(gè)我想到的調(diào)整TOP10排行榜的方法：

隨機(jī)排行方法1

調(diào)整策略：在前30名內(nèi)容中隨機(jī)取10個(gè)放入排行榜。

實(shí)現(xiàn)方式：為前30名的每個(gè)內(nèi)容分配一個(gè)隨機(jī)數(shù)，然后根據(jù)隨機(jī)數(shù)排序取前10。

適用情況：同樣適用前50或者前100打亂次序后隨機(jī)取10，但是無(wú)論是前30還是50的內(nèi)容排名上不能存在太顯著的差異，比如熱門書籍，可能前30本書的熱門度差異并沒(méi)有那么明顯，那么就可以使用這種隨機(jī)排序法。

隨機(jī)排行方法2

調(diào)整策略：將排行榜的8、9、10名替換成11-20、21-30、31-40中各取一個(gè)隨機(jī)內(nèi)容。

實(shí)現(xiàn)方式：其實(shí)就是生成11-20、21-30、31-40范圍的3個(gè)隨機(jī)數(shù)，放到排行榜的8、9、10三個(gè)位置，先對(duì)1-100的隨機(jī)數(shù)做一個(gè)簡(jiǎn)單處理，將其除以10 取余數(shù)，于是就相當(dāng)于是0-9的隨機(jī)數(shù)，在分別加上11、21、31就生成了11-20、21-30、31-40范圍的3個(gè)隨機(jī)數(shù)，取相應(yīng)的內(nèi)容放到排行榜即可。

適用情況：存在明顯的明星產(chǎn)品，比如軟件下載網(wǎng)站的下載前幾名會(huì)一直被某些軟件占據(jù)，這些軟件確實(shí)是用戶最常用的軟件，跟其他軟件的下載量存在顯著差距，這個(gè)時(shí)候就不要去動(dòng)排名前幾的產(chǎn)品，而只要隨機(jī)變動(dòng)排名后幾位的產(chǎn)品就行。

隨機(jī)排行方法3

調(diào)整策略：隨機(jī)取排行榜中的1個(gè)位置來(lái)放置推薦的內(nèi)容。

實(shí)現(xiàn)方式：有了上面的例子，這個(gè)實(shí)現(xiàn)起來(lái)就比較簡(jiǎn)單了，其實(shí)就是生成一個(gè)1-10的隨機(jī)數(shù)，先將1-100的隨機(jī)數(shù)除以10 取余數(shù)，再加1即可，再將排行榜上這個(gè)隨機(jī)數(shù)的內(nèi)容替換成推薦內(nèi)容即可。

適用情況：已經(jīng)有現(xiàn)成的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容希望推薦給用戶，并能夠預(yù)期到這些內(nèi)容很有可能在將來(lái)會(huì)上排行榜的。

好了，上面就是我所列舉的幾個(gè)使用隨機(jī)數(shù)改變排行榜來(lái)有效規(guī)避馬太效應(yīng)的實(shí)際應(yīng)用，你是不是有更好的想法和方案，在評(píng)論中與我分享吧。

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