做过几个内容型产品，有长资讯，也有短图文，不约而同地会遇到给内容质量分级的问题。

在给用户展示内容的时候，我们总想把站内优质的内容优先展示出来（颇有种恋爱中的情侣，总是想把自己最好的一面先表现出来，以求得这段关系能够更长久一点的意味），而低质内容是想方设法希望把它扼杀在摇篮里。

一、为什么我们如此关注内容质量分级？

每个平台的流量都是有限的，而内容的生产、分发、消费三者又是环环相扣的；若优质内容没有得到足够的流量倾斜，就会造成优质作者的流失，而又会刺激普通作者甚至是投机作者基于利益在平台滋生，影响平台整体生态环境。

另外，所见即所得，用户在平台上能看到的内容，决定了他们对于平台全部的认知；我们试图通过优质内容，给我们的用户提供好的内容体验，与用户尽可能保持更加长久的关系，尤其是新用户，这也验证了为什么新建内容池会是提升数据的有效手段。

并且，对内容有了定义之后，运营才能更好地理解和拆分平台的需求，通过运营手段引导生产平台需要的内容。

二、那么，到底什么算是优质内容呢？

所谓差的内容千篇一律的差，但是好的内容却各不相同。

一般来说，我们从两个角度来判断是否优质内容：运营判断、数据表现。

1. 先看来“运营判断”

内容是否优质是跟平台属性强相关的，像上一篇说的，快手所认为的优质内容大概率不会被B站买单。

平台运营定义优质内容可以参考：

另外，由于优质内容会获得更多的流量，所以也是平台的价值观体现，平台想引导什么样的内容，打压什么样的内容，可以由此进行引导（生产者总是追逐流量的）。

举个例子来说，影视剧剪辑的内容在抖音非常容易火，但是这类内容是属于抖音想要降低流量供给的。

为什么喂到嘴边的爆米花内容（好吃但没有营养）总是更受欢迎的，但是一旦这样的内容获得大流量，更多制作更精良内容，更具消费价值的创作者就会转而走向低成本高收益阵营；抖音就流失掉了大量更难获取、成本更高的优质内容；并且爆米花内容的口味单一，是无法维持用户长期的兴趣的，也无法建立其与其他平台的内容壁垒。

2. 再说说“数据表现”

相对于主观判断，数据总是更直接更客观的存在，很多产品和运营也更倾向于信任客观数据，但这个存在两个很重要的问题：

1）大规模验证的数据才是可信的，如果你平台的dau只有几千几万，每篇内容本身的曝光就极其稀疏，数据就不具备可信度；这边就涉及到内容的冷启动推荐量，一般来说，小平台（因为初期用户比较精准，类型相对统一）可以设置30-50左右，大平台一般会取200。

推荐能力、内容储备量、用户消费能力等因素决定了能分配给内容冷启动的推荐量，所以每个平台会有所不同，需要单个产品单个分析；这边再提供一个数据分析的思路，可以根据数据对内容做一个分级，然后观察曝光量/推荐量到什么数值，各个等级的内容就比较稳定（取个可以接受的波动值）。

2）完全信任数据属于不负责任的偷懒行为；可以参考上面说的爆米花理论，如果放任用户，标题党、软色情的内容就会快速占据流量，各个平台都是一样的；还是要给一个基本的内容标准，在这基础之上选出数据表现又好的内容才行。

另外，当平台内容量不大的时候，数据往往起不了很大的左右，人审还是最妥帖的方式；如果有余粮，可以尝试下机器学习（简单的正则也可以），去做一些辅助吧。

通过以上两种，我们可以拿到两部分内容：

这两类都是平台需要的内容，第二类本身就能发展比较好，而第一类更需要通过人为干预给予一些流量的倾斜。

平台鼓励什么，并且让用户感知到，就是在引导用户做生产方向调整（当然，会有一定滞后性），除了通过公告宣知，用户会更加倾向于从实际拿到的流量来做判断。

之前遇到过产品和运营扯皮的情况，产品希望运营主动引入一些优质内容来提升数据，运营希望产品通过数据分析给出好内容的方向甚至标准。

鸡和蛋总有一个要先出来，这时候还是需要一个强有力的手来定义平台的内容方向，再通过不断的验证和调整来明确哪些是平台想要的；如果一直在扯皮中转圈圈，平台的内容只会越来越滞后（大部分用户对新趋势内容的感知是有滞后性的，需要平台来做一些引导，参考b站的知识内容）。

写的过程当中想到了之前的一些项目案例，后面可以再聊聊内容冷启动的思路，以及如何通过运营和推荐手段干涉不同质量等级的内容流量分配吧。