關(guān)注到‘用戶推薦’的契機(jī)是現(xiàn)在某購物站點(diǎn)的‘猜你喜歡’，雖然是換了皮的推薦，但真的某一天開始高準(zhǔn)確度地猜中了我的心頭好。我猜是我大量操作，堅(jiān)持不屑地使用該產(chǎn)品，給數(shù)據(jù)庫留下了足夠的蛛絲馬跡，這才被一箭命中，讓程序看穿了喜好。

某日開會，業(yè)務(wù)與設(shè)計(jì)在爭執(zhí)‘推薦’模塊內(nèi)容，到底由業(yè)務(wù)推?還是按照用戶喜好來推?換句話說到底是安排相親對象還是放任自由戀愛?

‘用戶推薦’到底是你說你的?還是我看我的?大家目的不一樣，作為用戶來說，仰賴自己智慧做出的選擇，遠(yuǎn)比那些花花綠綠的推薦廣告來的可靠，但有意思的是結(jié)果可能殊途同歸。

今天小議用戶推薦

腦海里浮現(xiàn)出的推薦模式：

在線站點(diǎn)內(nèi)推薦：

a. 超大廣告燈箱+Flash滾動

b. 次級頁面雙側(cè)‘推薦’模塊

c. 頁尾‘推薦’模塊

d. 搜索時預(yù)置選項(xiàng)推薦

e. 搜索結(jié)果推薦

f. 犄角旮旯見縫插針狗皮膏藥‘推薦’入口

站點(diǎn)外推薦模式：

(類同廣告)

a. Email 、常規(guī)信件

b. 即時信息

c. 依附其他應(yīng)用軟件占得‘推薦’位

(應(yīng)該說廣告位更確切)

推薦對象：

a. 當(dāng)下產(chǎn)品使用者

b. 非本產(chǎn)品使用者，但可能與本產(chǎn)品相關(guān)軟件/信息有交集的用戶

c. 無篩選面對所有人

推薦頻率：

a. 每次頁面刷新更新推薦內(nèi)容

b. 固定有限區(qū)域定時滾動

c. (對于廣告類，有針對性站外/線下推薦)根據(jù)產(chǎn)品活動，特殊用戶事件(如生日，使用周期……)按特定時間點(diǎn)推薦

推薦效果：

全面鋪開的廣告類推薦――特定相關(guān)用戶會注意，非該信息興趣點(diǎn)用戶常常會忽略或持有懷疑態(tài)度

針對個人喜好的推薦――根據(jù)推薦準(zhǔn)確度，接受信息比率依次增高

(但我們還是會刪除所謂的產(chǎn)品新信息郵件，也從來不看信箱里的會員推薦廣告，看到不靠譜的書籍音樂推薦，一律忽視刪除，最后手動自己找)