个性化推荐，是用户研究与技术的结合体，两者相辅相成，缺一不可。
面对众多的平台和海量的内容，用户变得越来越“懒”，不想也没有太多的时间花在寻找内容上，也正是基于此，我们看到越来越多的应用，开始关注用户内容个性化推荐。最近一周体验一些内容类APP，初步整理了一个用户内容个性化推荐的三个步骤，供大家参考。
归纳起来，这三个步骤分别是：
发现用户偏好；
帮用户筛选；
提高用户使用效率。
下面分别来阐述。
发现用户偏好
关于发现用户偏好，我们可以从两个角度来分析，一个角度是引导用户设置偏好哪些内容；另一角度是通过用户的浏览行为来判断，用户偏好哪些内容。
引导用户设置偏好，我们可以看一下喜马拉雅的截图：
从截图中可以看到，用户可以三步设置自己的偏好：第一步，选择自己的性别；第二步，选择年龄区间；第三步，从分门别类的兴趣中，选择兴趣范围。如果大家APP用得比较多的话，会发现在引导用户设置偏好方面，基本上都是这个思路。
通过这样的设置，平台就大概知道用户偏好哪些内容了。之所以说大概，是因为这个选择的过程是有局限性的。对此，我们可以设想这样一个场景：
一个用户来设置他的偏好，第一步他选择了“男”；第二步的时候，他开始犹豫了。本身他是个80后，但却有着90后甚至00后的心态。最后他还是选择了“80后”；第三步，他选择了音乐、电影、外语等类别。
大家觉得这位用户会得到他想要的内容吗？答案是不一定，主要原因就是他选择的属性可能不能完全反映他的预期期望。所以这里就需要引入第二个角度：根据用户行为判断用户偏好。
因为体验的时间较短，所以对内容类APP这方面做得有多深不是特别了解。不过自己几乎每天都会看新闻媒体类APP，它们在这方面可是下足了功夫。例如，我喜欢看科技、体育、汽车类的内容，然后你就会发现在首页推荐里，不仅会出现这几类内容，还会出现相关的专题，当然还有广告。
通过这两个角度的结合，我们基本上就能知道用户偏好什么样的内容了。
帮用户筛选
知道了用户偏好什么样的内容后，如果把这些内容全部推荐给用户，估计用户会崩溃的，平台实现起来也不太现实，因为内容太多了。所以，发现用户偏好后，接下来的工作就是帮助用户做筛选了。
这一块的思路同样可以从三个维度考虑：
第一个维度是时间维度。几乎每一个面向终端用户的内容平台，每天都会更新很多内容，因此，我们可以考虑按照时间维度，把最新的推荐给用户。
第二个维度是受欢迎程度。很多时候，新内容会比较多，在有限的屏幕空间内，无法全部推荐给用户。这种情况下，我们可以考虑按照受欢迎程度，对内容做一个排序，把最受大家欢迎的内容推送给用户。其中，排序的规则又可以分为浏览量、评价数、分享量等方式。至于选择那种方式，还需要根据产品的定位及特点来确定，当然也要看公司技术的水平。
第三个维度用户行为。大家喜欢的且新的，不一定就是用户喜欢，所以基于前两个维度的筛选，还需要进一步根据用户行为进行筛选，最终将无限接近用户偏好的内容推荐给用户。
这里还有一个问题需要考虑，那就是初始状态下的推荐。前面我们讲的内容都是在知道用户偏好的基础上展开的。那如果用户并没有设置自己的偏好，或者平台就没有这方面的设置，该如何给用户推荐呢？这个问题是产品经理在规划产品时，不能忽视的一个点。
提高用户使用效率
用户体验的改进就是用户效率的提升，因此当我们有了适合用户的内容，就需要用合适的方式呈现给用户，让用户便捷而高效地使用。我们仍以喜马拉雅的截图来分析：
从截图中不难看出，要推荐给用户的内容还是非常多的，所以在“推荐”页面，内容是分几个层次来呈现的。
首先是专题。通过Banner图轮换，可以呈现若干个专题，实现用户的一键访问。
其次是分类导航。我们看到导航包括经典必听、每日必听、大师课等分类，点击某个分类的内容，基本上都会按照用户偏好设置推荐相关内容。
再次是猜你喜欢。根据用户偏好设置，结合平台维度，在最明显的位置给用户推荐内容。用户若不喜欢，可以点击“换一批”进行更换；若想看更多内容，可以点击“更多”链接，查看更多。
最后是分类推荐。当用户向下滚动时，会看到偏好设置中相应的兴趣分类，相应的也会推荐若干个内容，提供换一批、更多等功能。
整理起来，我们发现内容真的是不少，但这样的布局排版，是符合用户使用习惯，所以用户使用效率是可以保障的。
总结
个性化推荐，是用户研究与技术的结合体，两者相辅相成，缺一不可。也正因为如此，当我们真正想去做用户推荐而非仅仅追赶潮流的话，就一定要确保这两个方面都做到位了，否则很可能适得其反。
