红图新媒体告诉你：新媒体入门：快速了解用户画像

简单来讲，就是解决“他是谁，他喜欢什么”的问题。
在自媒体产品的用户画像中，生活环境是基础。生活环境又包括两方面，第一是地理位置。衣食住行、水电煤气，包括政府提供的产品服务，都和你的生活环境、地理位置有关系，所以地理位置越精准，用户得到的推送的内容就越精准。第二是时间场景。早上推的东西一般是硬的、偏资讯类的内容，因为过了一夜，大家需要看到昨晚发生了什么。而且，上班族在早晨都比较忙，没有时间看长篇大论。到了晚上则相反，用户有时间而且希望放松，所以一般会推送偏软性、偏娱乐的内容，包括一些美文——在安静的夜里，才能读出其中的味道。
第二个层次是手机环境。它同样包含两个含义，一是手机型号，不同型号的手机使用者的阅读习惯是不一样的，比如红米用户和苹果用户。即使是同一个品牌的手机——OPPO A 57和OPPO R11，使用者的阅读习惯也不尽相同，这都需要通过数据去洞察。另外，手机里激活了哪些软件，使用的频率如何，在不影响用户隐私的情况下，也会得到各家公司的分析。
第三个层次是用户信息。如果你是注册用户，你的性别、年龄、身份、学历等，都可以成为平台判断你兴趣的依据。当然，也有人不愿意填写，甚至不愿意透露自己的地理位置。所以，这就提出了一个新难题——冷启动时，应该给用户提供哪些信息。
最上层是App内阅读行为。冷启动，是指用户下载安装某个App后第一次打开它的过程。正如同两个陌生人的第一次见面，它的重要性毋庸置疑。而在冷启动中，重中之重则是用户打开之后呈现的第一屏。以五条信息为例，测试表明，如果在这五条中，用户点击了一条，那么它的次日留存率就会比没有点击的情况高一倍。在冷启动中，因为用户画像不够清晰，所以基本原则应该是推送重要事件、大概率领域内容，而不是一些小众、长尾内容。而当用户阅读完首屏内容之后，可能会产生有点击下拉，或无点击下拉，或无点击上滑，或有点击上滑，或直接走人。针对不同的行为方式，平台又会启动不同的应对策略。比如，要能迅速捕捉到用户点击的内容，并在其下拉或上滑时给出同样领域的文章。这需要非常细腻的数据观察，这也验证了没有大数据就不可能有人工智能的道理。冷启动之后，如果用户能留下来，用户更多的行为会被捕捉，并以此作为推送的依据——比如点击、分享、收藏、评论、用户停留时长等。这些行为会被忠实记录到用户日志上，储存在服务器里。
可以概括性的说，用户画像并不是简简单单的群体划分问题，它是对人性的深刻洞察。

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